DeepSeek V3: Алгоритм інновацій веде до нової парадигми AI
Вчора ввечері DeepSeek випустив останнє оновлення V3 на онлайн-платформі — DeepSeek-V3-0324. Ця нова версія моделі має 6850 мільярдів параметрів і має значні покращення в можливостях коду, дизайні інтерфейсу та інтелектуальному аналізі.
На нещодавній конференції GTC 2025 один з керівників технологічної компанії високо оцінив DeepSeek. Він підкреслив, що думка ринку про те, що ефективна модель DeepSeek зменшить попит на чіпи, є помилковою, і що майбутній попит на обчислення лише зросте, а не зменшиться.
Як представник алгоритмічного прориву, зв'язок DeepSeek з постачальниками чіпів заслуговує на детальне обговорення. Давайте спочатку проаналізуємо значення обчислювальної потужності та алгоритмів для розвитку індустрії ШІ.
Спільна еволюція обчислювальної потужності та алгоритмів
У сфері ШІ підвищення обчислювальної потужності забезпечує базу для виконання більш складних алгоритмів, що дозволяє моделям обробляти більші обсяги даних, вивчати більш складні патерни; а оптимізація алгоритмів може ефективніше використовувати обчислювальну потужність, підвищуючи ефективність використання обчислювальних ресурсів.
Співіснування обчислювальної потужності та Алгоритмів перетворює структуру індустрії штучного інтелекту:
Диференціація технологічних шляхів: деякі компанії прагнуть створити надвеликі обчислювальні кластери, тоді як такі, як DeepSeek, зосереджуються на оптимізації ефективності алгоритму, формуючи різні технологічні школи.
Реконструкція промислового ланцюга: виробники чіпів стають лідерами AI-обчислювальної потужності через екосистему, тоді як постачальники хмарних послуг знижують бар'єри для впровадження завдяки еластичним обчислювальним послугам.
Коригування ресурсів: підприємства шукають баланс між інвестиціями в апаратну інфраструктуру та розробкою високоефективних Алгоритм.
Виникнення відкритих спільнот: відкриті моделі, такі як DeepSeek, LLaMA, дозволяють ділитися результатами інновацій у галузі алгоритмів та оптимізації обчислювальної потужності, прискорюючи технічну ітерацію та поширення.
Технічні інновації DeepSeek
Швидкий підйом DeepSeek нерозривно пов'язаний з його технологічними інноваціями. Нижче наведено короткий опис його основних інновацій.
Оптимізація архітектури моделі
DeepSeek використовує комбінацію архітектур Transformer + MOE (Суміш експертів) та впроваджує механізм багатоголового латентного уваги (Multi-Head Latent Attention, MLA). Ця архітектура нагадує суперкоманду, де Transformer відповідає за виконання звичайних завдань, а MOE функціонує як експертна група в команді, де кожен експерт має свою спеціалізацію. Коли виникає конкретна проблема, її вирішує найбільш підготовлений експерт, що значно підвищує ефективність і точність моделі. Механізм MLA дозволяє моделі більш гнучко звертати увагу на різні важливі деталі під час обробки інформації, що ще більше покращує продуктивність моделі.
Інновації в методах навчання
DeepSeek запропонував рамки тренування з змішаною точністю FP8. Ці рамки працюють як інтелектуальний розподільник ресурсів, здатний динамічно обирати відповідну обчислювальну точність залежно від потреб на різних етапах тренування. Коли потрібні високоточні обчислення, він використовує більш високу точність, щоб забезпечити точність моделі; а коли прийнятна нижча точність, він знижує точність, щоб заощадити обчислювальні ресурси, прискорити тренування та зменшити використання пам'яті.
Підвищення ефективності алгоритму
На етапі висновку DeepSeek впроваджує технологію багато-токенного прогнозування (Multi-token Prediction, MTP). Традиційні методи висновку виконуються крок за кроком, де на кожному кроці передбачаються лише один токен. Технологія MTP дозволяє одночасно передбачати кілька токенів, що значно прискорює швидкість висновку та знижує витрати на нього.
Прорив алгоритму підкріпленого навчання
Новий алгоритм посиленого навчання GRPO (Generalized Reward-Penalized Optimization) компанії DeepSeek оптимізує процес навчання моделі. Посилене навчання подібне до надання моделі тренера, який за допомогою винагороди та покарання спрямовує модель на навчання кращій поведінці. Традиційні алгоритми посиленого навчання можуть витрачати велику кількість обчислювальних ресурсів у цьому процесі, тоді як новий алгоритм DeepSeek є більш ефективним, оскільки він здатен зменшити непотрібні обчислення, забезпечуючи при цьому підвищення продуктивності моделі, що дозволяє досягти балансу між продуктивністю і витратами.
Ці інновації не є ізольованими технологічними точками, а формують повну технологічну систему, яка знижує вимоги до обчислювальної потужності на всьому ланцюгу від навчання до висновків. Звичайні споживчі графічні карти тепер також можуть запускати потужні AI моделі, що суттєво знижує бар'єри для використання AI, дозволяючи більшій кількості розробників і підприємств брати участь в інноваціях у сфері AI.
Вплив на виробників чіпів
Є думка, що DeepSeek обійшов традиційні інтерфейси програмування GPU, зменшуючи залежність від специфічних виробників чіпів. Насправді, DeepSeek реалізує оптимізацію алгоритмів через пряме управління базовим набором інструкцій. Цей підхід дозволяє досягти більш тонкого налаштування продуктивності.
Вплив на виробників чіпів має двоякий характер. З одного боку, DeepSeek більш глибоко інтегрований в екосистему виробників апаратного забезпечення, а зниження бар'єрів для застосування ШІ може розширити загальний обсяг ринку; з іншого боку, оптимізація алгоритму DeepSeek може змінити структуру попиту на високоякісні чіпи, деякі AI моделі, які раніше вимагали топових GPU для роботи, тепер можуть ефективно працювати на середньокласних або навіть базових графічних картах.
Значення для китайської AI-індустрії
Оптимізація алгоритму DeepSeek забезпечила технологічний прорив для китайської AI-індустрії. На фоні обмежень високоякісних чіпів, підхід "програмне забезпечення замість апаратного забезпечення" зменшив залежність від імпортних чіпів високого класу.
На upstream, ефективний Алгоритм зменшує тиск на потребу в обчислювальних потужностях, дозволяючи постачальникам обчислювальних послуг оптимізувати програмне забезпечення для продовження терміну використання обладнання та підвищення рентабельності інвестицій. На downstream, оптимізована відкрита модель знижує поріг входження для розробки AI-додатків. Багато малих і середніх підприємств можуть розробляти конкурентоспроможні рішення на основі моделі DeepSeek без необхідності в значних обчислювальних ресурсах, що призведе до появи більшої кількості AI-рішень у вертикальних областях.
Глибокий вплив Web3+AI
Децентралізована AI інфраструктура
Оптимізація алгоритму DeepSeek надає новий імпульс інфраструктурі Web3 AI, інноваційна архітектура, ефективні алгоритми та нижні вимоги до обчислювальної потужності роблять можливим децентралізоване AI-інференціювання. Архітектура MoE природно підходить для розподіленого розгортання, різні вузли можуть мати різні мережі експертів, без необхідності зберігати повну модель на одному вузлі, що значно знижує вимоги до зберігання та обчислень одного вузла, тим самим підвищуючи гнучкість та ефективність моделі.
FP8 тренувальний фреймворк далі знижує вимоги до висококласних обчислювальних ресурсів, що дозволяє залучати більше обчислювальних ресурсів до мережі вузлів. Це не лише знижує поріг участі в децентралізованих AI-обчисленнях, а й підвищує загальну обчислювальну потужність та ефективність мережі.
Багатоагентні системи
Оптимізація інтелектуальних торгових стратегій: за допомогою аналізу даних ринку в реальному часі, прогнозування короткострокових цінових коливань, виконання угод на блокчейні, нагляду за результатами торгівлі та інших агентів, що працюють спільно, допомагає користувачам отримувати вищі доходи.
Автоматичне виконання смарт-контрактів: моніторинг смарт-контрактів, виконання смарт-контрактів, контроль результатів виконання та інші агенти, які працюють у співпраці, реалізують автоматизацію більш складної бізнес-логіки.
Персоналізоване управління інвестиційним портфелем: ШІ допомагає користувачам у реальному часі знаходити найкращі можливості для стейкінгу або надання ліквідності, враховуючи їх ризикові уподобання, інвестиційні цілі та фінансовий стан.
DeepSeek саме завдяки обмеженню обчислювальної потужності, через інновації алгоритмів знаходить прориви, відкриваючи для китайської AI-індустрії диференційовані шляхи розвитку. Зниження порогу для застосування, сприяння інтеграції Web3 та AI, зменшення залежності від висококласних чіпів, надання можливостей для фінансових інновацій – ці впливи вже перетворюють цифрову економіку. У майбутньому розвиток AI більше не буде лише змаганням за обчислювальну потужність, а змаганням за оптимізацію обчислювальної потужності та алгоритмів у співпраці. На цьому новому етапі інноватори, такі як DeepSeek, переосмислюють правила гри, використовуючи китайську мудрість.
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
DeepSeek V3 Алгоритм інновацій веде нову парадигму AI Падіння Обчислювальна потужність потреба переформатовує промислову структуру
DeepSeek V3: Алгоритм інновацій веде до нової парадигми AI
Вчора ввечері DeepSeek випустив останнє оновлення V3 на онлайн-платформі — DeepSeek-V3-0324. Ця нова версія моделі має 6850 мільярдів параметрів і має значні покращення в можливостях коду, дизайні інтерфейсу та інтелектуальному аналізі.
На нещодавній конференції GTC 2025 один з керівників технологічної компанії високо оцінив DeepSeek. Він підкреслив, що думка ринку про те, що ефективна модель DeepSeek зменшить попит на чіпи, є помилковою, і що майбутній попит на обчислення лише зросте, а не зменшиться.
Як представник алгоритмічного прориву, зв'язок DeepSeek з постачальниками чіпів заслуговує на детальне обговорення. Давайте спочатку проаналізуємо значення обчислювальної потужності та алгоритмів для розвитку індустрії ШІ.
Спільна еволюція обчислювальної потужності та алгоритмів
У сфері ШІ підвищення обчислювальної потужності забезпечує базу для виконання більш складних алгоритмів, що дозволяє моделям обробляти більші обсяги даних, вивчати більш складні патерни; а оптимізація алгоритмів може ефективніше використовувати обчислювальну потужність, підвищуючи ефективність використання обчислювальних ресурсів.
Співіснування обчислювальної потужності та Алгоритмів перетворює структуру індустрії штучного інтелекту:
Диференціація технологічних шляхів: деякі компанії прагнуть створити надвеликі обчислювальні кластери, тоді як такі, як DeepSeek, зосереджуються на оптимізації ефективності алгоритму, формуючи різні технологічні школи.
Реконструкція промислового ланцюга: виробники чіпів стають лідерами AI-обчислювальної потужності через екосистему, тоді як постачальники хмарних послуг знижують бар'єри для впровадження завдяки еластичним обчислювальним послугам.
Коригування ресурсів: підприємства шукають баланс між інвестиціями в апаратну інфраструктуру та розробкою високоефективних Алгоритм.
Виникнення відкритих спільнот: відкриті моделі, такі як DeepSeek, LLaMA, дозволяють ділитися результатами інновацій у галузі алгоритмів та оптимізації обчислювальної потужності, прискорюючи технічну ітерацію та поширення.
Технічні інновації DeepSeek
Швидкий підйом DeepSeek нерозривно пов'язаний з його технологічними інноваціями. Нижче наведено короткий опис його основних інновацій.
Оптимізація архітектури моделі
DeepSeek використовує комбінацію архітектур Transformer + MOE (Суміш експертів) та впроваджує механізм багатоголового латентного уваги (Multi-Head Latent Attention, MLA). Ця архітектура нагадує суперкоманду, де Transformer відповідає за виконання звичайних завдань, а MOE функціонує як експертна група в команді, де кожен експерт має свою спеціалізацію. Коли виникає конкретна проблема, її вирішує найбільш підготовлений експерт, що значно підвищує ефективність і точність моделі. Механізм MLA дозволяє моделі більш гнучко звертати увагу на різні важливі деталі під час обробки інформації, що ще більше покращує продуктивність моделі.
Інновації в методах навчання
DeepSeek запропонував рамки тренування з змішаною точністю FP8. Ці рамки працюють як інтелектуальний розподільник ресурсів, здатний динамічно обирати відповідну обчислювальну точність залежно від потреб на різних етапах тренування. Коли потрібні високоточні обчислення, він використовує більш високу точність, щоб забезпечити точність моделі; а коли прийнятна нижча точність, він знижує точність, щоб заощадити обчислювальні ресурси, прискорити тренування та зменшити використання пам'яті.
Підвищення ефективності алгоритму
На етапі висновку DeepSeek впроваджує технологію багато-токенного прогнозування (Multi-token Prediction, MTP). Традиційні методи висновку виконуються крок за кроком, де на кожному кроці передбачаються лише один токен. Технологія MTP дозволяє одночасно передбачати кілька токенів, що значно прискорює швидкість висновку та знижує витрати на нього.
Прорив алгоритму підкріпленого навчання
Новий алгоритм посиленого навчання GRPO (Generalized Reward-Penalized Optimization) компанії DeepSeek оптимізує процес навчання моделі. Посилене навчання подібне до надання моделі тренера, який за допомогою винагороди та покарання спрямовує модель на навчання кращій поведінці. Традиційні алгоритми посиленого навчання можуть витрачати велику кількість обчислювальних ресурсів у цьому процесі, тоді як новий алгоритм DeepSeek є більш ефективним, оскільки він здатен зменшити непотрібні обчислення, забезпечуючи при цьому підвищення продуктивності моделі, що дозволяє досягти балансу між продуктивністю і витратами.
Ці інновації не є ізольованими технологічними точками, а формують повну технологічну систему, яка знижує вимоги до обчислювальної потужності на всьому ланцюгу від навчання до висновків. Звичайні споживчі графічні карти тепер також можуть запускати потужні AI моделі, що суттєво знижує бар'єри для використання AI, дозволяючи більшій кількості розробників і підприємств брати участь в інноваціях у сфері AI.
Вплив на виробників чіпів
Є думка, що DeepSeek обійшов традиційні інтерфейси програмування GPU, зменшуючи залежність від специфічних виробників чіпів. Насправді, DeepSeek реалізує оптимізацію алгоритмів через пряме управління базовим набором інструкцій. Цей підхід дозволяє досягти більш тонкого налаштування продуктивності.
Вплив на виробників чіпів має двоякий характер. З одного боку, DeepSeek більш глибоко інтегрований в екосистему виробників апаратного забезпечення, а зниження бар'єрів для застосування ШІ може розширити загальний обсяг ринку; з іншого боку, оптимізація алгоритму DeepSeek може змінити структуру попиту на високоякісні чіпи, деякі AI моделі, які раніше вимагали топових GPU для роботи, тепер можуть ефективно працювати на середньокласних або навіть базових графічних картах.
Значення для китайської AI-індустрії
Оптимізація алгоритму DeepSeek забезпечила технологічний прорив для китайської AI-індустрії. На фоні обмежень високоякісних чіпів, підхід "програмне забезпечення замість апаратного забезпечення" зменшив залежність від імпортних чіпів високого класу.
На upstream, ефективний Алгоритм зменшує тиск на потребу в обчислювальних потужностях, дозволяючи постачальникам обчислювальних послуг оптимізувати програмне забезпечення для продовження терміну використання обладнання та підвищення рентабельності інвестицій. На downstream, оптимізована відкрита модель знижує поріг входження для розробки AI-додатків. Багато малих і середніх підприємств можуть розробляти конкурентоспроможні рішення на основі моделі DeepSeek без необхідності в значних обчислювальних ресурсах, що призведе до появи більшої кількості AI-рішень у вертикальних областях.
Глибокий вплив Web3+AI
Децентралізована AI інфраструктура
Оптимізація алгоритму DeepSeek надає новий імпульс інфраструктурі Web3 AI, інноваційна архітектура, ефективні алгоритми та нижні вимоги до обчислювальної потужності роблять можливим децентралізоване AI-інференціювання. Архітектура MoE природно підходить для розподіленого розгортання, різні вузли можуть мати різні мережі експертів, без необхідності зберігати повну модель на одному вузлі, що значно знижує вимоги до зберігання та обчислень одного вузла, тим самим підвищуючи гнучкість та ефективність моделі.
FP8 тренувальний фреймворк далі знижує вимоги до висококласних обчислювальних ресурсів, що дозволяє залучати більше обчислювальних ресурсів до мережі вузлів. Це не лише знижує поріг участі в децентралізованих AI-обчисленнях, а й підвищує загальну обчислювальну потужність та ефективність мережі.
Багатоагентні системи
Оптимізація інтелектуальних торгових стратегій: за допомогою аналізу даних ринку в реальному часі, прогнозування короткострокових цінових коливань, виконання угод на блокчейні, нагляду за результатами торгівлі та інших агентів, що працюють спільно, допомагає користувачам отримувати вищі доходи.
Автоматичне виконання смарт-контрактів: моніторинг смарт-контрактів, виконання смарт-контрактів, контроль результатів виконання та інші агенти, які працюють у співпраці, реалізують автоматизацію більш складної бізнес-логіки.
Персоналізоване управління інвестиційним портфелем: ШІ допомагає користувачам у реальному часі знаходити найкращі можливості для стейкінгу або надання ліквідності, враховуючи їх ризикові уподобання, інвестиційні цілі та фінансовий стан.
DeepSeek саме завдяки обмеженню обчислювальної потужності, через інновації алгоритмів знаходить прориви, відкриваючи для китайської AI-індустрії диференційовані шляхи розвитку. Зниження порогу для застосування, сприяння інтеграції Web3 та AI, зменшення залежності від висококласних чіпів, надання можливостей для фінансових інновацій – ці впливи вже перетворюють цифрову економіку. У майбутньому розвиток AI більше не буде лише змаганням за обчислювальну потужність, а змаганням за оптимізацію обчислювальної потужності та алгоритмів у співпраці. На цьому новому етапі інноватори, такі як DeepSeek, переосмислюють правила гри, використовуючи китайську мудрість.