DeepSeek lidera um novo paradigma de IA: da competição de poder de computação à inovação algorítmica
Recentemente, o DeepSeek lançou a versão V3 - DeepSeek-V3-0324 no Hugging Face, com parâmetros do modelo atingindo 685 bilhões, apresentando melhorias significativas em capacidade de código, design de UI e capacidade de inferência.
Na recente conferência GTC 2025, o CEO da NVIDIA elogiou altamente a DeepSeek, ao mesmo tempo que enfatizou que a percepção do mercado de que o modelo eficiente da DeepSeek reduziria a demanda por chips estava errada; ele acredita que a demanda por computação no futuro só aumentará e não diminuirá.
DeepSeek, como um produto representativo de um avanço em algoritmos, tem uma relação que merece ser discutida com os fornecedores de chips. Vamos primeiro analisar o significado do poder de computação e do algoritmo para o desenvolvimento da indústria de IA.
Poder de computação e a evolução simbiótica do algoritmo
No campo da IA, o aumento do poder de computação fornece uma base para a execução de algoritmos mais complexos, permitindo que os modelos processem uma maior quantidade de dados e aprendam padrões mais complexos; enquanto a otimização dos algoritmos pode utilizar o poder de computação de forma mais eficiente, melhorando a eficiência no uso dos recursos computacionais.
Poder de computação e a relação simbiótica dos algoritmos estão a remodelar o panorama da indústria de IA:
Divergência de rotas tecnológicas: algumas empresas buscam construir clusters de poder de computação superdimensionados, enquanto outras se concentram na otimização da eficiência do algoritmo, formando diferentes escolas tecnológicas.
Reestruturação da cadeia industrial: certos fabricantes de chips tornam-se líderes de poder de computação de IA através de ecossistemas, enquanto os provedores de serviços em nuvem reduzem as barreiras de implementação através de serviços de poder de computação flexíveis.
Ajuste de alocação de recursos: As empresas buscam um equilíbrio entre o investimento em infraestrutura de hardware e o desenvolvimento de algoritmos eficientes.
A ascensão das comunidades de código aberto: modelos de código aberto como DeepSeek e LLaMA permitem que inovações em algoritmos e resultados de otimização de poder de computação sejam compartilhados, acelerando a iteração e a difusão tecnológica.
Inovação tecnológica da DeepSeek
O sucesso da DeepSeek está intrinsecamente ligado à sua inovação tecnológica. Abaixo está uma breve explicação dos seus principais pontos de inovação:
Otimização da arquitetura do modelo
O DeepSeek adota uma arquitetura combinada de Transformer+MOE (Mistura de Especialistas) e introduz o mecanismo de Atenção Latente Multi-Cabeça (Multi-Head Latent Attention, MLA). Esta arquitetura é como uma super equipe, onde o Transformer é responsável por tarefas regulares, enquanto o MOE funciona como um grupo de especialistas dentro da equipe, cada um com sua área de especialização. Quando enfrenta um problema específico, o especialista mais qualificado é acionado, aumentando significativamente a eficiência e precisão do modelo. O mecanismo MLA permite que o modelo preste atenção de forma mais flexível a diferentes detalhes importantes ao processar informações, melhorando ainda mais o desempenho do modelo.
Inovação nos métodos de treino
A DeepSeek apresentou uma estrutura de treino de precisão mista FP8. Esta estrutura atua como um gestor inteligente de recursos, capaz de selecionar dinamicamente a precisão de cálculo adequada com base nas necessidades de diferentes fases do processo de treino. Utiliza uma precisão mais alta quando é necessário um cálculo de alta precisão, garantindo a precisão do modelo; e reduz a precisão quando uma precisão mais baixa é aceitável, poupando recursos de computação, aumentando a velocidade de treino e reduzindo a ocupação de memória.
Aumento da eficiência de inferência
Na fase de inferência, o DeepSeek introduziu a tecnologia de Previsão de Múltiplos Tokens (Multi-token Prediction, MTP). Os métodos de inferência tradicionais funcionam passo a passo, prevendo apenas um Token por vez. A tecnologia MTP, por sua vez, consegue prever vários Tokens de uma só vez, acelerando significativamente a velocidade da inferência e reduzindo ao mesmo tempo os custos de inferência.
Algoritmo de aprendizado por reforço
O novo algoritmo de aprendizado por reforço da DeepSeek, GRPO (Generalized Reward-Penalized Optimization), otimiza o processo de treinamento do modelo. O aprendizado por reforço é como fornecer a um modelo um treinador, guiando-o a aprender comportamentos melhores por meio de recompensas e punições. O novo algoritmo da DeepSeek é mais eficiente, capaz de garantir a melhoria do desempenho do modelo enquanto reduz computações desnecessárias, alcançando um equilíbrio entre desempenho e custo.
Estas inovações formaram um sistema técnico completo, reduzindo a necessidade de poder de computação em toda a cadeia, desde o treinamento até a inferência. As placas gráficas de consumo comuns agora também podem executar poderosos modelos de IA, reduzindo significativamente a barreira de entrada para aplicações de IA, permitindo que mais desenvolvedores e empresas participem da inovação em IA.
Impacto para os fabricantes de chips
Muitas pessoas acreditam que o DeepSeek contornou algumas camadas de software, libertando-se da dependência de fabricantes de chips específicos. Na verdade, o DeepSeek otimiza algoritmos diretamente através do conjunto de instruções de baixo nível. Essa abordagem permite que o DeepSeek alcance um ajuste de desempenho mais refinado.
O impacto sobre os fabricantes de chips é duplo. Por um lado, a DeepSeek está mais profundamente ligada ao hardware e ao ecossistema, enquanto a redução das barreiras para aplicações de IA pode expandir o tamanho total do mercado; por outro lado, a otimização do algoritmo da DeepSeek pode mudar a estrutura de demanda do mercado por chips de alta gama, com alguns modelos de IA que antes precisavam de GPUs de topo agora podendo funcionar de forma eficiente em placas gráficas de gama média ou até de consumo.
Significado para a indústria de IA da China
A otimização do algoritmo da DeepSeek oferece um caminho de ruptura técnica para a indústria de AI na China. Em um contexto de restrições em chips de alta gama, a abordagem de “software compensando hardware” alivia a dependência de chips importados de ponta.
No upstream, algoritmos eficientes reduziram a pressão sobre a demanda de poder de computação, permitindo que os provedores de serviços de computação prolonguem o ciclo de vida do hardware através da otimização de software, aumentando o retorno sobre o investimento. No downstream, os modelos open source otimizados reduziram a barreira de entrada para o desenvolvimento de aplicações de IA. Muitas pequenas e médias empresas, sem a necessidade de grandes recursos de poder de computação, também podem desenvolver aplicações competitivas com base no modelo DeepSeek, o que dará origem a mais soluções de IA em áreas verticais.
O profundo impacto do Web3+AI
Infraestrutura de IA descentralizada
A otimização do algoritmo da DeepSeek fornece um novo impulso para a infraestrutura de IA Web3, com uma arquitetura inovadora, algoritmos eficientes e uma menor necessidade de poder de computação, tornando possível a inferência de IA descentralizada. A arquitetura MOE é naturalmente adequada para a implantação distribuída, onde diferentes nós podem possuir diferentes redes de especialistas, sem a necessidade de um único nó armazenar o modelo completo, o que reduz significativamente os requisitos de armazenamento e computação de um único nó, aumentando assim a flexibilidade e eficiência do modelo.
A estrutura de treino FP8 reduziu ainda mais a necessidade de recursos computacionais de alta gama, permitindo que mais recursos computacionais se juntem à rede de nós. Isso não só diminui a barreira para participar da computação descentralizada de IA, mas também aumenta a capacidade de computação e eficiência de toda a rede.
Sistema Multi-Agente
Otimização de estratégias de negociação inteligente: através da análise de dados de mercado em tempo real, previsão de flutuações de preços de curto prazo, execução de transações em blockchain, supervisão de resultados de negociações e a operação colaborativa de vários agentes, ajudando os usuários a obter retornos mais altos.
Execução automatizada de contratos inteligentes: monitoramento de contratos inteligentes, execução de contratos inteligentes, supervisão dos resultados da execução e outros agentes operando em colaboração, permitindo a automação de lógicas de negócios mais complexas.
Gestão de portfólio personalizada: A IA ajuda os usuários a encontrar em tempo real as melhores oportunidades de staking ou fornecimento de liquidez, com base nas preferências de risco, objetivos de investimento e situação financeira dos usuários.
DeepSeek é uma inovação que, sob a restrição de poder de computação, busca突破 através da inovação de algoritmos, abrindo um caminho de desenvolvimento diferenciado para a indústria de IA na China. Reduzindo a barreira de entrada para aplicações, promovendo a fusão entre Web3 e IA, diminuindo a dependência de chips de alta gama e capacitando a inovação financeira, esses impactos estão moldando o panorama da economia digital. O futuro do desenvolvimento da IA não será mais apenas uma competição de poder de computação, mas uma competição de otimização colaborativa entre poder de computação e algoritmos. Nesta nova pista, inovadores como DeepSeek estão redefinindo as regras do jogo com sabedoria chinesa.
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DeepSeek lidera um novo paradigma de IA: inovação em algoritmos reformula o ecossistema Web3
DeepSeek lidera um novo paradigma de IA: da competição de poder de computação à inovação algorítmica
Recentemente, o DeepSeek lançou a versão V3 - DeepSeek-V3-0324 no Hugging Face, com parâmetros do modelo atingindo 685 bilhões, apresentando melhorias significativas em capacidade de código, design de UI e capacidade de inferência.
Na recente conferência GTC 2025, o CEO da NVIDIA elogiou altamente a DeepSeek, ao mesmo tempo que enfatizou que a percepção do mercado de que o modelo eficiente da DeepSeek reduziria a demanda por chips estava errada; ele acredita que a demanda por computação no futuro só aumentará e não diminuirá.
DeepSeek, como um produto representativo de um avanço em algoritmos, tem uma relação que merece ser discutida com os fornecedores de chips. Vamos primeiro analisar o significado do poder de computação e do algoritmo para o desenvolvimento da indústria de IA.
Poder de computação e a evolução simbiótica do algoritmo
No campo da IA, o aumento do poder de computação fornece uma base para a execução de algoritmos mais complexos, permitindo que os modelos processem uma maior quantidade de dados e aprendam padrões mais complexos; enquanto a otimização dos algoritmos pode utilizar o poder de computação de forma mais eficiente, melhorando a eficiência no uso dos recursos computacionais.
Poder de computação e a relação simbiótica dos algoritmos estão a remodelar o panorama da indústria de IA:
Divergência de rotas tecnológicas: algumas empresas buscam construir clusters de poder de computação superdimensionados, enquanto outras se concentram na otimização da eficiência do algoritmo, formando diferentes escolas tecnológicas.
Reestruturação da cadeia industrial: certos fabricantes de chips tornam-se líderes de poder de computação de IA através de ecossistemas, enquanto os provedores de serviços em nuvem reduzem as barreiras de implementação através de serviços de poder de computação flexíveis.
Ajuste de alocação de recursos: As empresas buscam um equilíbrio entre o investimento em infraestrutura de hardware e o desenvolvimento de algoritmos eficientes.
A ascensão das comunidades de código aberto: modelos de código aberto como DeepSeek e LLaMA permitem que inovações em algoritmos e resultados de otimização de poder de computação sejam compartilhados, acelerando a iteração e a difusão tecnológica.
Inovação tecnológica da DeepSeek
O sucesso da DeepSeek está intrinsecamente ligado à sua inovação tecnológica. Abaixo está uma breve explicação dos seus principais pontos de inovação:
Otimização da arquitetura do modelo
O DeepSeek adota uma arquitetura combinada de Transformer+MOE (Mistura de Especialistas) e introduz o mecanismo de Atenção Latente Multi-Cabeça (Multi-Head Latent Attention, MLA). Esta arquitetura é como uma super equipe, onde o Transformer é responsável por tarefas regulares, enquanto o MOE funciona como um grupo de especialistas dentro da equipe, cada um com sua área de especialização. Quando enfrenta um problema específico, o especialista mais qualificado é acionado, aumentando significativamente a eficiência e precisão do modelo. O mecanismo MLA permite que o modelo preste atenção de forma mais flexível a diferentes detalhes importantes ao processar informações, melhorando ainda mais o desempenho do modelo.
Inovação nos métodos de treino
A DeepSeek apresentou uma estrutura de treino de precisão mista FP8. Esta estrutura atua como um gestor inteligente de recursos, capaz de selecionar dinamicamente a precisão de cálculo adequada com base nas necessidades de diferentes fases do processo de treino. Utiliza uma precisão mais alta quando é necessário um cálculo de alta precisão, garantindo a precisão do modelo; e reduz a precisão quando uma precisão mais baixa é aceitável, poupando recursos de computação, aumentando a velocidade de treino e reduzindo a ocupação de memória.
Aumento da eficiência de inferência
Na fase de inferência, o DeepSeek introduziu a tecnologia de Previsão de Múltiplos Tokens (Multi-token Prediction, MTP). Os métodos de inferência tradicionais funcionam passo a passo, prevendo apenas um Token por vez. A tecnologia MTP, por sua vez, consegue prever vários Tokens de uma só vez, acelerando significativamente a velocidade da inferência e reduzindo ao mesmo tempo os custos de inferência.
Algoritmo de aprendizado por reforço
O novo algoritmo de aprendizado por reforço da DeepSeek, GRPO (Generalized Reward-Penalized Optimization), otimiza o processo de treinamento do modelo. O aprendizado por reforço é como fornecer a um modelo um treinador, guiando-o a aprender comportamentos melhores por meio de recompensas e punições. O novo algoritmo da DeepSeek é mais eficiente, capaz de garantir a melhoria do desempenho do modelo enquanto reduz computações desnecessárias, alcançando um equilíbrio entre desempenho e custo.
Estas inovações formaram um sistema técnico completo, reduzindo a necessidade de poder de computação em toda a cadeia, desde o treinamento até a inferência. As placas gráficas de consumo comuns agora também podem executar poderosos modelos de IA, reduzindo significativamente a barreira de entrada para aplicações de IA, permitindo que mais desenvolvedores e empresas participem da inovação em IA.
Impacto para os fabricantes de chips
Muitas pessoas acreditam que o DeepSeek contornou algumas camadas de software, libertando-se da dependência de fabricantes de chips específicos. Na verdade, o DeepSeek otimiza algoritmos diretamente através do conjunto de instruções de baixo nível. Essa abordagem permite que o DeepSeek alcance um ajuste de desempenho mais refinado.
O impacto sobre os fabricantes de chips é duplo. Por um lado, a DeepSeek está mais profundamente ligada ao hardware e ao ecossistema, enquanto a redução das barreiras para aplicações de IA pode expandir o tamanho total do mercado; por outro lado, a otimização do algoritmo da DeepSeek pode mudar a estrutura de demanda do mercado por chips de alta gama, com alguns modelos de IA que antes precisavam de GPUs de topo agora podendo funcionar de forma eficiente em placas gráficas de gama média ou até de consumo.
Significado para a indústria de IA da China
A otimização do algoritmo da DeepSeek oferece um caminho de ruptura técnica para a indústria de AI na China. Em um contexto de restrições em chips de alta gama, a abordagem de “software compensando hardware” alivia a dependência de chips importados de ponta.
No upstream, algoritmos eficientes reduziram a pressão sobre a demanda de poder de computação, permitindo que os provedores de serviços de computação prolonguem o ciclo de vida do hardware através da otimização de software, aumentando o retorno sobre o investimento. No downstream, os modelos open source otimizados reduziram a barreira de entrada para o desenvolvimento de aplicações de IA. Muitas pequenas e médias empresas, sem a necessidade de grandes recursos de poder de computação, também podem desenvolver aplicações competitivas com base no modelo DeepSeek, o que dará origem a mais soluções de IA em áreas verticais.
O profundo impacto do Web3+AI
Infraestrutura de IA descentralizada
A otimização do algoritmo da DeepSeek fornece um novo impulso para a infraestrutura de IA Web3, com uma arquitetura inovadora, algoritmos eficientes e uma menor necessidade de poder de computação, tornando possível a inferência de IA descentralizada. A arquitetura MOE é naturalmente adequada para a implantação distribuída, onde diferentes nós podem possuir diferentes redes de especialistas, sem a necessidade de um único nó armazenar o modelo completo, o que reduz significativamente os requisitos de armazenamento e computação de um único nó, aumentando assim a flexibilidade e eficiência do modelo.
A estrutura de treino FP8 reduziu ainda mais a necessidade de recursos computacionais de alta gama, permitindo que mais recursos computacionais se juntem à rede de nós. Isso não só diminui a barreira para participar da computação descentralizada de IA, mas também aumenta a capacidade de computação e eficiência de toda a rede.
Sistema Multi-Agente
Otimização de estratégias de negociação inteligente: através da análise de dados de mercado em tempo real, previsão de flutuações de preços de curto prazo, execução de transações em blockchain, supervisão de resultados de negociações e a operação colaborativa de vários agentes, ajudando os usuários a obter retornos mais altos.
Execução automatizada de contratos inteligentes: monitoramento de contratos inteligentes, execução de contratos inteligentes, supervisão dos resultados da execução e outros agentes operando em colaboração, permitindo a automação de lógicas de negócios mais complexas.
Gestão de portfólio personalizada: A IA ajuda os usuários a encontrar em tempo real as melhores oportunidades de staking ou fornecimento de liquidez, com base nas preferências de risco, objetivos de investimento e situação financeira dos usuários.
DeepSeek é uma inovação que, sob a restrição de poder de computação, busca突破 através da inovação de algoritmos, abrindo um caminho de desenvolvimento diferenciado para a indústria de IA na China. Reduzindo a barreira de entrada para aplicações, promovendo a fusão entre Web3 e IA, diminuindo a dependência de chips de alta gama e capacitando a inovação financeira, esses impactos estão moldando o panorama da economia digital. O futuro do desenvolvimento da IA não será mais apenas uma competição de poder de computação, mas uma competição de otimização colaborativa entre poder de computação e algoritmos. Nesta nova pista, inovadores como DeepSeek estão redefinindo as regras do jogo com sabedoria chinesa.