DeepSeek ведет новый парадигму ИИ: от вычислительной мощности к инновациям в алгоритмах

DeepSeek недавно выпустил обновление версии V3 на Hugging Face — DeepSeek-V3-0324, параметры модели достигли 685 миллиардов, с значительными улучшениями в области кодирования, дизайна интерфейса и вычислительной мощности.

На недавно завершившейся конференции GTC 2025 CEO NVIDIA высоко оценил DeepSeek, одновременно подчеркивая, что ранее рынок ошибочно полагал, что эффективные модели DeepSeek снизят потребность в чипах. Он считает, что будущие вычислительные потребности будут только расти, а не уменьшаться.

DeepSeek как продукт, представляющий прорыв в алгоритмах, заслуживает обсуждения отношений между поставками чипов. Давайте сначала проанализируем значение вычислительной мощности и алгоритмов для развития отрасли ИИ.

Вычислительная мощность и эволюция алгоритмов в симбиозе

В области ИИ повышение вычислительной мощности обеспечивает основу для выполнения более сложных алгоритмов, позволяя моделям обрабатывать большие объемы данных и изучать более сложные паттерны; в то время как оптимизация алгоритмов позволяет более эффективно использовать вычислительную мощность, увеличивая эффективность использования вычислительных ресурсов.

Вычислительная мощность и алгоритм имеют симбиотические отношения, которые перестраивают индустрию ИИ:

1. Дифференциация технологических направлений: некоторые компании стремятся создать сверхкрупные вычислительные мощности, в то время как другие сосредоточены на оптимизации алгоритмической эффективности, формируя разные технологические школы.

2. Реконструкция цепочки поставок: некоторые производители чипов становятся лидерами по вычислительной мощности в области ИИ через экосистему, в то время как облачные сервисы снижают порог развертывания с помощью гибких вычислительных мощностей.

3. Корректировка распределения ресурсов: компании ищут баланс между инвестициями в аппаратную инфраструктуру и разработкой эффективных Алгоритм.

4. Восход открытых сообществ: открытые модели, такие как DeepSeek и LLaMA, позволяют делиться результатами инноваций в алгоритмах и оптимизации вычислительной мощности, ускоряя техническую итерацию и распространение.

Технические инновации DeepSeek

Успех DeepSeek неразрывно связан с его технологическими инновациями. Ниже приведено краткое объяснение его основных инновационных пунктов:

Оптимизация архитектуры модели

DeepSeek использует комбинированную архитектуру Transformer+MOE (Смешанная группа экспертов) и вводит механизм многоглавого латентного внимания (Multi-Head Latent Attention, MLA). Эта архитектура похожа на суперкоманду, где Transformer отвечает за выполнение обычных задач, а MOE выступает в роли группы экспертов, каждый из которых обладает своей областью специализации. При возникновении специфической проблемы наиболее компетентный эксперт занимается её решением, что значительно повышает эффективность и точность модели. Механизм MLA позволяет модели более гибко фокусироваться на различных важных деталях при обработке информации, что дополнительно улучшает производительность модели.

Инновации в методах обучения

DeepSeek предложила рамки для смешанного обучения с FP8. Эта структура подобна интеллектуальному распределителю ресурсов, который может динамически выбирать подходящую вычислительную мощность в зависимости от потребностей на разных этапах обучения. Высокая точность используется, когда требуется высокая точность вычислений, чтобы гарантировать точность модели; а когда допустима более низкая точность, она снижается, чтобы сэкономить вычислительные ресурсы, повысить скорость обучения и уменьшить использование памяти.

Повышение эффективности вывода

На этапе вывода DeepSeek вводит технологию многотокенового предсказания (Multi-token Prediction, MTP). Традиционный метод вывода выполняется шаг за шагом, при этом на каждом шаге предсказывается только один токен. Однако технология MTP позволяет предсказывать несколько токенов сразу, что значительно ускоряет процесс вывода и снижает его стоимость.

Прорыв в алгоритмах强化学习

Новый алгоритм глубокого обучения DeepSeek GRPO (Обобщенная оптимизация с наказанием за вознаграждение) оптимизирует процесс обучения модели. Укрепляющее обучение похоже на то, как если бы модели предоставили тренера, который направляет обучение модели к лучшему поведению через вознаграждения и наказания. Новый алгоритм DeepSeek более эффективен и способен сокращать ненужные вычисления при гарантированном повышении производительности модели, достигая баланса между производительностью и затратами.

Эти инновации сформировали полноценную технологическую систему, которая снижает требования к вычислительной мощности на всем протяжении цепочки от обучения до вывода. Обычные потребительские видеокарты теперь могут запускать мощные AI модели, значительно снижая барьеры для применения AI, что позволяет большему числу разработчиков и компаний участвовать в AI-инновациях.

Влияние на производителей чипов

Многие считают, что DeepSeek обошел некоторые программные уровни, избавившись от зависимости от конкретных производителей чипов. На самом деле, DeepSeek напрямую оптимизирует алгоритм через базовый набор команд. Этот подход позволяет DeepSeek достигать более тонкой настройки производительности.

Влияние на производителей чипов двустороннее. С одной стороны, DeepSeek более глубоко интегрирован с аппаратным обеспечением и экосистемой, а снижение порога входа для AI-приложений может расширить общий объем рынка; с другой стороны, оптимизация алгоритма DeepSeek может изменить структуру спроса на высококачественные чипы: некоторые AI-модели, которые раньше требовали топовые GPU для работы, теперь могут эффективно работать на средних или даже потребительских видеокартах.

Значение для китайской AI-индустрии

Оптимизация алгоритма DeepSeek предоставляет технологический прорыв для китайской ИИ-индустрии. В условиях ограничений на высококачественные чипы идея “программного обеспечения, компенсирующего аппаратное обеспечение” снижает зависимость от импортных чипов высшего класса.

На upstream эффективные алгоритмы снизили давление на потребность в вычислительной мощности, что позволяет поставщикам вычислительных услуг продлить срок службы оборудования за счет оптимизации программного обеспечения и повысить рентабельность инвестиций. На downstream оптимизированные открытые модели снизили барьеры для разработки AI-приложений. Множество малых и средних предприятий могут разрабатывать конкурентоспособные приложения на основе модели DeepSeek без необходимости в значительных ресурсах вычислительной мощности, что приведет к появлению большего числа AI-решений в вертикальных областях.

Глубокое влияние Web3+AI

Децентрализованная AI инфраструктура

Оптимизация алгоритма DeepSeek обеспечивает новую динамику для Web3 AI инфраструктуры, инновационная архитектура, эффективные алгоритмы и низкие требования к вычислительной мощности делают возможным децентрализованное AI вывод. Архитектура MOE идеально подходит для распределенного развертывания, различные узлы могут содержать разные сети экспертов, без необходимости в хранении полной модели на одном узле, что значительно снижает требования к хранению и вычислениям на одном узле, тем самым повышая гибкость и эффективность модели.

FP8 тренировка фрейма значительно уменьшила требования к высокопроизводительным вычислительным ресурсам, что позволяет большему количеству вычислительных ресурсов присоединяться к сети узлов. Это не только снизило порог участия в децентрализованных AI вычислениях, но и повысило общую вычислительную мощность и эффективность сети.

Многоагентные системы

1. Оптимизация интеллектуальных торговых стратегий: с помощью анализа данных рынка в реальном времени, прогнозирования краткосрочных колебаний цен, выполнения транзакций в блокчейне, мониторинга результатов торговли и других взаимодействий нескольких интеллектуальных агентов, помогает пользователям получать более высокую прибыль.

2. Автоматическое выполнение смарт-контрактов: мониторинг смарт-контрактов, выполнение смарт-контрактов, контроль результатов выполнения и т.д. совместная работа агентов, осуществляющая автоматизацию более сложной бизнес-логики.

3. Персонализированное управление инвестиционным портфелем: ИИ помогает пользователям в реальном времени находить лучшие возможности для стейкинга или предоставления ликвидности в зависимости от их предпочтений по риску, инвестиционных целей и финансового состояния.

DeepSeek именно в условиях ограничения вычислительной мощности, благодаря инновациям в алгоритмах, находит прорывы и открывает для китайской ИИ-индустрии дифференцированные пути развития. Снижение порога применения, содействие интеграции Web3 и ИИ, уменьшение зависимости от высококачественных чипов, расширение финансовых инноваций — эти влияния уже меняют ландшафт цифровой экономики. Будущее развития ИИ больше не будет просто соревнованием вычислительной мощности, а станет соревнованием по совместной оптимизации вычислительной мощности и алгоритмов. На этой новой арене такие инноваторы, как DeepSeek, переопределяют правила игры с помощью китайской мудрости.