DeepSeek lidera un nuevo paradigma de IA: de la Potencia computacional a la innovación del Algoritmo

DeepSeek recientemente lanzó la actualización de la versión V3 en Hugging Face — DeepSeek-V3-0324, con parámetros del modelo que alcanzan 685 mil millones, mostrando mejoras significativas en capacidad de código, diseño de UI y capacidad de inferencia.

En la reciente conferencia GTC 2025, el CEO de Nvidia hizo una gran evaluación de DeepSeek, al mismo tiempo que enfatizó que la comprensión del mercado de que el modelo eficiente de DeepSeek reduciría la demanda de chips era errónea. Él cree que la demanda de computación en el futuro solo aumentará y no disminuirá.

DeepSeek, como producto representativo de los avances en algoritmos, merece una discusión sobre su relación con los proveedores de chips. Primero, analicemos el significado de la potencia computacional y el algoritmo para el desarrollo de la industria de la IA.

Potencia computacional y la evolución simbiótica del algoritmo

En el campo de la IA, la mejora de la potencia computacional proporciona una base para la ejecución de algoritmos más complejos, permitiendo que los modelos manejen una mayor cantidad de datos y aprendan patrones más complejos; mientras que la optimización de los algoritmos puede utilizar la potencia computacional de manera más eficiente, mejorando la eficiencia en el uso de los recursos de cálculo.

La relación simbiótica entre la potencia computacional y el algoritmo está remodelando el paisaje de la industria de la IA:

1. Diversificación de la ruta técnica: algunas empresas persiguen la construcción de grandes grupos de potencia computacional, mientras que otras se centran en la optimización de la eficiencia del algoritmo, formando diferentes escuelas técnicas.

2. Reconstrucción de la cadena industrial: ciertos fabricantes de chips se convierten en líderes en potencia computacional de IA a través del ecosistema, mientras que los proveedores de servicios en la nube reducen las barreras de implementación mediante servicios de potencia computacional flexible.

3. Ajuste de la asignación de recursos: las empresas buscan un equilibrio entre la inversión en infraestructura de hardware y el desarrollo de algoritmos eficientes.

4. Auge de las comunidades de código abierto: Modelos de código abierto como DeepSeek, LLaMA, etc., permiten compartir los logros en innovación algorítmica y potencia computacional, acelerando la iteración y difusión de la tecnología.

Innovación tecnológica de DeepSeek

El éxito de DeepSeek está indisolublemente ligado a su innovación tecnológica. A continuación se presenta una breve explicación de sus principales puntos de innovación:

Optimización de la arquitectura del modelo

DeepSeek adopta una arquitectura combinada de Transformer + MOE (Mezcla de Expertos) y introduce un mecanismo de atención latente multi-cabeza (Atención Latente Multi-Cabeza, MLA). Esta arquitectura es como un súper equipo, donde el Transformer se encarga de las tareas habituales, mientras que el MOE actúa como un grupo de expertos dentro del equipo, cada uno con su propio campo de especialización; cuando se enfrenta a un problema específico, lo maneja el experto más capacitado, lo que mejora significativamente la eficiencia y precisión del modelo. El mecanismo MLA permite que el modelo preste atención de manera más flexible a diferentes detalles importantes al procesar la información, mejorando aún más el rendimiento del modelo.

Innovación en métodos de entrenamiento

DeepSeek ha propuesto un marco de entrenamiento de precisión mixta FP8. Este marco actúa como un asignador de recursos inteligente, capaz de seleccionar dinámicamente la precisión de cálculo adecuada según las necesidades de diferentes etapas del proceso de entrenamiento. Utiliza una mayor precisión cuando se requiere un cálculo de alta precisión, para garantizar la precisión del modelo; mientras que reduce la precisión cuando se puede aceptar una menor precisión, ahorrando así recursos de cálculo, mejorando la velocidad de entrenamiento y reduciendo el uso de memoria.

Mejora de la eficiencia de inferencia

En la fase de inferencia, DeepSeek introduce la tecnología de Predicción de Múltiples Tokens (Multi-token Prediction, MTP). Los métodos de inferencia tradicionales se realizan paso a paso, prediciendo un Token en cada paso. La tecnología MTP permite predecir múltiples Tokens a la vez, acelerando significativamente la velocidad de inferencia y reduciendo al mismo tiempo los costos de inferencia.

Algoritmo de aprendizaje reforzado

El nuevo algoritmo de aprendizaje por refuerzo GRPO (Optimización Generalizada de Recompensas y Penalizaciones) de DeepSeek optimiza el proceso de entrenamiento del modelo. El aprendizaje por refuerzo es como dotar al modelo de un entrenador, que guía al modelo para aprender comportamientos mejores a través de recompensas y castigos. El nuevo algoritmo de DeepSeek es más eficiente, capaz de reducir cálculos innecesarios mientras garantiza una mejora en el rendimiento del modelo, logrando un equilibrio entre rendimiento y costo.

Estas innovaciones han formado un sistema técnico completo, reduciendo la Potencia computacional en toda la cadena desde el entrenamiento hasta la inferencia. Ahora, las tarjetas gráficas de consumo comunes pueden ejecutar potentes modelos de IA, lo que reduce significativamente la barrera de entrada para las aplicaciones de IA, permitiendo que más desarrolladores y empresas participen en la innovación de IA.

Impacto en los fabricantes de chips

Muchas personas creen que DeepSeek ha eludido ciertas capas de software, liberándose así de la dependencia de fabricantes de chips específicos. En realidad, DeepSeek optimiza el algoritmo directamente a través del conjunto de instrucciones subyacente. Este enfoque permite a DeepSeek lograr un ajuste de rendimiento más preciso.

El impacto en los fabricantes de chips es doble. Por un lado, DeepSeek está más vinculado al hardware y al ecosistema, y la reducción de la barrera de entrada para aplicaciones de IA podría ampliar el tamaño total del mercado; por otro lado, la optimización del algoritmo de DeepSeek podría cambiar la estructura de demanda del mercado para chips de alta gama, y algunos modelos de IA que originalmente necesitaban GPU de primer nivel ahora podrían ejecutarse de manera eficiente en tarjetas gráficas de gama media e incluso de consumo.

Significado para la industria de IA en China

La optimización del algoritmo de DeepSeek proporciona un camino de ruptura técnica para la industria de IA en China. En un contexto de limitación de chips de alta gama, la idea de “software que complementa al hardware” reduce la dependencia de chips importados de primera línea.

En la parte superior, un algoritmo eficiente reduce la presión de demanda de potencia computacional, permitiendo a los proveedores de servicios de potencia computacional extender el ciclo de uso del hardware a través de la optimización de software, mejorando así el retorno de la inversión. En la parte inferior, los modelos de código abierto optimizados reducen la barrera de entrada para el desarrollo de aplicaciones de IA. Muchas pequeñas y medianas empresas pueden desarrollar aplicaciones competitivas basadas en el modelo DeepSeek, lo que dará lugar a la aparición de más soluciones de IA en verticales.

El profundo impacto de Web3+AI

Infraestructura de IA descentralizada

La optimización del algoritmo de DeepSeek proporciona un nuevo impulso a la infraestructura AI de Web3, con una arquitectura innovadora, algoritmos eficientes y menores requisitos de potencia computacional, lo que hace posible el razonamiento de AI descentralizado. La arquitectura MOE es naturalmente adecuada para el despliegue distribuido, donde diferentes nodos pueden poseer diferentes redes de expertos, sin necesidad de que un solo nodo almacene el modelo completo, lo que reduce significativamente los requisitos de almacenamiento y computación de un solo nodo, mejorando así la flexibilidad y eficiencia del modelo.

El marco de entrenamiento FP8 reduce aún más la necesidad de recursos computacionales de alta gama, permitiendo que más recursos computacionales se unan a la red de nodos. Esto no solo disminuye la barrera de entrada para participar en el cálculo descentralizado de IA, sino que también mejora la capacidad y eficiencia computacional de toda la red.

Sistema multiagente

1. Optimización de estrategias de trading inteligentes: a través del análisis de datos del mercado en tiempo real, la predicción de fluctuaciones de precios a corto plazo, la ejecución de transacciones en cadena y la supervisión de resultados de trading, la colaboración de múltiples agentes ayuda a los usuarios a obtener mayores ganancias.

2. Ejecución automática de contratos inteligentes: monitoreo de contratos inteligentes, ejecución de contratos inteligentes, supervisión de resultados de ejecución y otros agentes que operan de manera colaborativa para lograr la automatización de lógicas de negocio más complejas.

3. Gestión de carteras de inversión personalizadas: la IA ayuda a los usuarios a encontrar en tiempo real las mejores oportunidades de staking o provisión de liquidez según su tolerancia al riesgo, objetivos de inversión y situación financiera.

DeepSeek está buscando innovaciones a través de un Algoritmo bajo las restricciones de Potencia computacional, abriendo un camino de desarrollo diferenciado para la industria de IA en China. Reduciendo las barreras de aplicación, promoviendo la fusión de Web3 y IA, disminuyendo la dependencia de chips de alta gama y empoderando la innovación financiera, estos impactos están reconfigurando el panorama de la economía digital. El futuro del desarrollo de IA ya no es solo una competencia de Potencia computacional, sino una competencia de optimización colaborativa entre Potencia computacional y Algoritmo. En esta nueva pista, innovadores como DeepSeek están redefiniendo las reglas del juego con la sabiduría china.