DeepSeek ouvre la voie à un nouveau paradigme de l’IA : de la Puissance de calcul à l’Algorithme

DeepSeek a récemment publié la mise à jour de la version V3 sur Hugging Face - DeepSeek-V3-0324, avec des paramètres de modèle atteignant 6850 milliards, et des améliorations significatives en termes de capacité de code, de design UI et de capacité d’inférence.

Lors de la récente conférence GTC 2025, le PDG de Nvidia a exprimé de vives louanges pour DeepSeek, tout en soulignant que la perception du marché selon laquelle le modèle efficace de DeepSeek réduirait la demande de puces était erronée. Il estime que la demande de calcul ne fera qu’augmenter plutôt que diminuer à l’avenir.

DeepSeek, en tant que produit emblématique des percées algorithmiques, mérite une discussion sur sa relation avec les fournisseurs de puces. Analysons d’abord la signification de la Puissance de calcul et de l’Algorithme pour le développement de l’industrie de l’IA.

Puissance de calcul et algorithme : l’évolution symbiotique

Dans le domaine de l’IA, l’augmentation de la puissance de calcul fournit une base pour exécuter des algorithmes plus complexes, permettant aux modèles de traiter de plus grandes quantités de données et d’apprendre des motifs plus complexes ; tandis que l’optimisation des algorithmes permet d’utiliser la puissance de calcul de manière plus efficace, améliorant l’efficacité de l’utilisation des ressources de calcul.

La relation symbiotique entre la puissance de calcul et l’algorithme est en train de remodeler le paysage de l’industrie de l’IA :

1. Différenciation des voies technologiques : certaines entreprises s’efforcent de construire des clusters de Puissance de calcul de très grande taille, tandis que d’autres se concentrent sur l’optimisation de l’efficacité des Algorithmes, formant ainsi différentes écoles technologiques.

2. Reconfiguration de la chaîne industrielle : certains fabricants de puces deviennent des leaders en puissance de calcul AI grâce à l’écosystème, tandis que les fournisseurs de services cloud réduisent les barrières de déploiement grâce à des services de puissance de calcul élastique.

3. Ajustement de la répartition des ressources : les entreprises cherchent un équilibre entre l’investissement dans les infrastructures matérielles et le développement d’algorithmes efficaces.

4. Émergence des communautés open source : Des modèles open source tels que DeepSeek, LLaMA permettent de partager les résultats d’innovation algorithmique et d’optimisation de la puissance de calcul, accélérant ainsi l’itération et la diffusion technologique.

Innovations technologiques de DeepSeek

Le succès de DeepSeek est indissociable de son innovation technologique. Voici une brève explication de ses principaux points d’innovation :

Optimisation de l’architecture du modèle

DeepSeek utilise une architecture combinée de Transformer+MOE (Mélange d’Experts) et introduit un mécanisme d’attention latente multi-tête (Attention Latente Multi-Tête, MLA). Cette architecture ressemble à une super équipe, où le Transformer est responsable des tâches courantes, tandis que le MOE agit comme un groupe d’experts au sein de l’équipe, chaque expert ayant son propre domaine de spécialisation. Lorsqu’un problème spécifique se présente, l’expert le plus compétent s’en occupe, augmentant ainsi considérablement l’efficacité et la précision du modèle. Le mécanisme MLA permet au modèle de prêter une attention plus flexible aux différents détails importants lors du traitement des informations, améliorant encore les performances du modèle.

Méthodes d’entraînement innovantes

DeepSeek a proposé un cadre d’entraînement à précision mixte FP8. Ce cadre fonctionne comme un répartiteur de ressources intelligent, capable de choisir dynamiquement la précision de calcul appropriée en fonction des besoins à différentes étapes du processus d’entraînement. Lorsqu’une haute précision est nécessaire, une précision plus élevée est utilisée pour garantir l’exactitude du modèle ; tandis que lorsque l’on peut accepter une précision plus faible, la précision est réduite, permettant ainsi d’économiser des ressources de calcul, d’augmenter la vitesse d’entraînement et de réduire l’occupation de la mémoire.

Amélioration de l’efficacité de l’inférence

Lors de la phase d’inférence, DeepSeek a introduit la technologie de Prédiction Multi-token (Multi-token Prediction, MTP). Les méthodes d’inférence traditionnelles se font étape par étape, chaque étape ne prédisant qu’un seul Token. La technologie MTP permet de prédire plusieurs Tokens à la fois, ce qui accélère considérablement la vitesse d’inférence tout en réduisant les coûts d’inférence.

Percée de l’algorithme d’apprentissage renforcé

L’algorithme d’apprentissage par renforcement GRPO (Generalized Reward-Penalized Optimization) de DeepSeek optimise le processus d’entraînement des modèles. L’apprentissage par renforcement agit comme un entraîneur pour le modèle, guidant son apprentissage de comportements meilleurs à travers des récompenses et des pénalités. Le nouvel algorithme de DeepSeek est plus efficace, capable de réduire les calculs inutiles tout en garantissant une amélioration des performances du modèle, réalisant ainsi un équilibre entre performance et coût.

Ces innovations ont formé un système technique complet, réduisant les besoins en puissance de calcul sur l’ensemble de la chaîne, de l’entraînement à l’inférence. Les cartes graphiques de consommation courante peuvent désormais exécuter de puissants modèles d’IA, abaissant considérablement le seuil d’entrée des applications d’IA, permettant à un plus grand nombre de développeurs et d’entreprises de participer à l’innovation en IA.

Impact sur les fabricants de puces

Beaucoup de gens pensent que DeepSeek a contourné certaines couches logicielles, se libérant ainsi de la dépendance à l’égard de fabricants de puces spécifiques. En réalité, DeepSeek optimise directement l’algorithme via l’ensemble d’instructions sous-jacent. Cette méthode permet à DeepSeek d’atteindre un réglage de performance plus précis.

L’impact sur les fabricants de puces est double. D’une part, DeepSeek est désormais plus profondément lié au matériel et à l’écosystème, et la baisse des barrières à l’entrée pour les applications d’IA pourrait élargir la taille globale du marché ; d’autre part, l’optimisation de l’algorithme de DeepSeek pourrait modifier la structure de la demande de puces haut de gamme, certains modèles d’IA qui nécessitaient auparavant des GPU de pointe pourraient maintenant fonctionner efficacement sur des cartes graphiques de milieu de gamme voire grand public.

Signification pour l’industrie de l’IA en Chine

L’optimisation de l’algorithme de DeepSeek offre une voie de percée technologique pour l’industrie de l’IA en Chine. Dans un contexte de restrictions sur les puces haut de gamme, l’idée de “logiciel pour compenser le matériel” réduit la dépendance aux puces importées de pointe.

En amont, des algorithmes efficaces ont réduit la pression sur les besoins en Puissance de calcul, permettant aux fournisseurs de services de Puissance de calcul d’optimiser les logiciels pour prolonger la durée d’utilisation du matériel et améliorer le retour sur investissement. En aval, les modèles open source optimisés abaissent le seuil d’entrée pour le développement d’applications d’IA. De nombreuses petites et moyennes entreprises, sans avoir besoin de ressources importantes en Puissance de calcul, peuvent développer des applications compétitives basées sur le modèle DeepSeek, ce qui entraînera l’émergence de davantage de solutions d’IA dans des domaines verticaux.

Impact profond de Web3+AI

Infrastructure d’IA décentralisée

L’optimisation de l’algorithme de DeepSeek offre une nouvelle dynamique à l’infrastructure AI Web3. Une architecture innovante, des algorithmes efficaces et des besoins en puissance de calcul réduits rendent le raisonnement AI décentralisé possible. L’architecture MOE est naturellement adaptée au déploiement distribué, différents nœuds peuvent détenir différents réseaux d’experts, sans qu’un nœud unique ait besoin de stocker le modèle complet, ce qui réduit considérablement les exigences de stockage et de calcul d’un seul nœud, améliorant ainsi la flexibilité et l’efficacité du modèle.

Le cadre d’entraînement FP8 réduit davantage le besoin en ressources de calcul haut de gamme, permettant à davantage de ressources de calcul de rejoindre le réseau de nœuds. Cela non seulement abaisse le seuil de participation au calcul AI décentralisé, mais améliore également la puissance de calcul et l’efficacité de l’ensemble du réseau.

Système multi-agent

1. Optimisation des stratégies de trading intelligent : grâce à l’analyse des données de marché en temps réel, à la prévision des fluctuations de prix à court terme, à l’exécution des transactions sur la chaîne, à la supervision des résultats des transactions et à la coopération de plusieurs agents, aider les utilisateurs à obtenir des rendements plus élevés.

2. Exécution automatique des contrats intelligents : Surveillance des contrats intelligents, exécution des contrats intelligents, supervision des résultats d’exécution, etc. collaboration des agents pour réaliser l’automatisation de logiques commerciales plus complexes.

3. Gestion de portefeuille personnalisée : L’IA aide les utilisateurs à trouver en temps réel les meilleures opportunités de staking ou de fourniture de liquidité en fonction de leurs préférences de risque, de leurs objectifs d’investissement et de leur situation financière.

DeepSeek trouve des percées grâce à l’innovation algorithmique sous contrainte de Puissance de calcul, ouvrant ainsi une voie de développement différenciée pour l’industrie de l’IA en Chine. Réduire les barrières à l’application, promouvoir la fusion du Web3 et de l’IA, alléger la dépendance aux puces haut de gamme, et habiliter l’innovation financière, ces impacts redéfinissent le paysage de l’économie numérique. L’avenir du développement de l’IA n’est plus uniquement une compétition de Puissance de calcul, mais une compétition d’optimisation collaborative entre Puissance de calcul et Algorithme. Sur cette nouvelle piste, des innovateurs comme DeepSeek redéfinissent les règles du jeu avec la sagesse chinoise.