DeepSeek AI Yeni Paradigmayı Öncülük Ediyor: Bilgi İşlem Gücü Yarışmasından Algoritma Yeniliğine
DeepSeek son zamanlarda Hugging Face’de V3 sürüm güncellemesini yayınladı - DeepSeek-V3-0324, model parametreleri 6850 milyara ulaştı, kod yetenekleri, UI tasarımı ve çıkarım yetenekleri gibi alanlarda önemli gelişmeler kaydedildi.
Sonunda biten 2025 GTC konferansında, NVIDIA CEO’su DeepSeek’e yüksek övgülerde bulundu ve piyasanın daha önce DeepSeek’in verimli modelinin çip talebini azaltacağına dair anlayışının yanlış olduğunu vurguladı. Gelecekteki hesaplama talebinin yalnızca artacağını, azalacağını düşünmediğini ifade etti.
DeepSeek, algoritma突破的代表产品 olarak, çip tedarik zinciri ile ilişkisi üzerinde durulmaya değer. Öncelikle, bilgi işlem gücü ve algoritmanın AI endüstrisinin gelişimi üzerindeki önemini analiz edelim.
Bilgi İşlem Gücü ve Algoritmanın Ortak Evrimi
AI alanında, Bilgi İşlem Gücü’nün artışı daha karmaşık algoritmalar için bir çalışma temeli sağlamakta, modellerin daha büyük veri setlerini işleyebilmesine ve daha karmaşık kalıpları öğrenebilmesine olanak tanımaktadır; algoritmaların optimizasyonu ise Bilgi İşlem Gücü’nü daha verimli bir şekilde kullanarak hesaplama kaynaklarının kullanım verimliliğini artırmaktadır.
Bilgi İşlem Gücü ve algoritmanın birlikte varoluş ilişkisi, AI endüstri manzarasını yeniden şekillendiriyor:
Teknik yol ayrımı: Bazı şirketler devasa bilgi işlem gücü kümeleri inşa etmeyi amaçlarken, diğerleri algoritma verimliliği optimizasyonuna odaklanarak farklı teknik okullar oluşturuyor.
Sektör Zinciri Yeniden Yapılandırması: Bazı çip üreticileri ekosistem aracılığıyla AI Bilgi İşlem Gücü liderleri haline gelirken, bulut hizmet sağlayıcıları ise esnek bilgi işlem hizmetleriyle dağıtım eşiğini düşürmektedir.
Kaynak dağılımı ayarlaması: Şirketin Ar-Ge odak noktası, donanım altyapısı yatırımı ile etkili algoritma geliştirme arasında bir denge aramaktadır.
Açık Kaynak Topluluğunun Yükselişi: DeepSeek, LLaMA gibi açık kaynak modeller, algoritma yenilikleri ve bilgi işlem gücü optimizasyonu sonuçlarının paylaşılmasını sağlıyor, teknoloji iterasyonunu ve yayılmasını hızlandırıyor.
DeepSeek’in teknik yenilikleri
DeepSeek’in başarısı, teknik yenilikleri ile ayrılmaz bir şekilde bağlantılıdır. Aşağıda, ana yeniliklerinin kısa bir açıklaması yer almaktadır:
Model Mimari Optimizasyonu
DeepSeek, Transformer+MOE (Uzmanların Karışımı) kombinasyon mimarisini benimsemiştir ve Çoklu Başlı Gizli Dikkat Mekanizmasını (Multi-Head Latent Attention, MLA) tanıtmıştır. Bu mimari, bir süper takım gibi çalışır; burada Transformer, rutin görevleri yerine getirirken, MOE, takım içindeki uzman grubu gibidir. Her bir uzmanın kendi uzmanlık alanı vardır ve belirli bir sorunla karşılaşıldığında, en iyi uzman o sorunu çözmek için devreye girer; bu da modelin verimliliğini ve doğruluğunu büyük ölçüde artırır. MLA mekanizması, modelin bilgi işlerken farklı önemli detaylara daha esnek bir şekilde odaklanmasını sağlar ve böylece modelin performansını daha da artırır.
Eğitim Yöntemi İnovasyonu
DeepSeek, FP8 karışık hassasiyet eğitim çerçevesini önerdi. Bu çerçeve, eğitim sürecindeki farklı aşamaların ihtiyaçlarına göre dinamik olarak uygun hesaplama hassasiyetini seçebilen akıllı bir kaynak yöneticisi gibidir. Yüksek hassasiyetli hesaplamaların gerektiği durumlarda daha yüksek hassasiyet kullanarak modelin doğruluğunu sağlarken; düşük hassasiyetin kabul edilebilir olduğu durumlarda hassasiyeti düşürerek bilgi işlem gücünden tasarruf sağlar, eğitim hızını artırır ve bellek kullanımını azaltır.
Algoritma verimliliği artırma
Çıkarım aşamasında, DeepSeek çoklu Token tahmini (Multi-token Prediction, MTP) teknolojisini tanıtmaktadır. Geleneksel çıkarım yöntemleri adım adım ilerler ve her adımda yalnızca bir Token tahmin eder. Oysa MTP teknolojisi bir seferde birden fazla Token tahmin edebilmekte, bu da çıkarım hızını önemli ölçüde artırmakta ve aynı zamanda çıkarım maliyetlerini düşürmektedir.
Güçlü Öğrenme Algoritma突破
DeepSeek’in yeni güçlendirilmiş öğrenme algoritması GRPO (Genelleştirilmiş Ödül-Ceza Optimizasyonu), model eğitim sürecini optimize ediyor. Güçlendirilmiş öğrenme, modeli ödüller ve cezalar aracılığıyla daha iyi davranışlar öğrenmesi için yönlendiren bir antrenörle donatmak gibidir. DeepSeek’in yeni algoritması daha verimli olup, model performansını artırırken gereksiz hesaplamaları azaltarak performans ve maliyet arasında bir denge sağlıyor.
Bu yenilikler, eğitimden çıkarıma kadar tüm zinciri oluşturarak Bilgi İşlem Gücü gereksinimlerini azaltan tamamlayıcı bir teknoloji sistemi oluşturdu. Artık sıradan tüketici düzeyindeki grafik kartları da güçlü AI modellerini çalıştırabiliyor, böylece AI uygulamalarının erişim engelini büyük ölçüde düşürüyor ve daha fazla geliştirici ile işletmenin AI yeniliklerine katılmasına olanak tanıyor.
Çip Üreticilerine Etkisi
Birçok kişi DeepSeek’in belirli bir çip üreticisine olan bağımlılığından kurtulmak için bazı yazılım katmanlarını aştığını düşünüyor. Aslında, DeepSeek doğrudan alt düzey komut seti aracılığıyla algoritma optimizasyonu yapmaktadır. Bu yöntem, DeepSeek’in daha hassas bir performans ayarlaması gerçekleştirmesini sağlamaktadır.
Bu, çip üreticileri üzerinde çift taraflı bir etki yaratıyor. Bir yandan, DeepSeek donanım ve ekosistemle daha derin bir bağ kurdu ve AI uygulamalarının erişim eşiğinin düşmesi toplam pazar büyüklüğünü genişletebilir; diğer yandan, DeepSeek’in algoritma optimizasyonu, yüksek kaliteli çiplere olan pazar talep yapısını değiştirebilir. Daha önce yalnızca en iyi GPU’larla çalışabilen AI modelleri, şimdi orta seviye hatta tüketici sınıfı grafik kartlarında verimli bir şekilde çalışabilir hale gelebilir.
Çin AI sanayisi için anlamı
DeepSeek’in algoritma optimizasyonu, Çin AI endüstrisine teknik bir çıkış yolu sağladı. Yüksek kaliteli çiplerin kısıtlı olduğu bir ortamda, “yazılım donanımı tamamlıyor” yaklaşımı, üst düzey ithal çiplere olan bağımlılığı azalttı.
Yukarıda, etkili algoritmalar, bilgi işlem gücü talep baskısını azaltarak bilgi işlem hizmet sağlayıcılarının yazılım optimizasyonu yoluyla donanım kullanım sürelerini uzatmalarını ve yatırım getirisini artırmalarını sağladı. Aşağıda, optimize edilmiş açık kaynaklı modeller, AI uygulama geliştirme eşiğini düşürdü. Birçok küçük ve orta ölçekli işletme, büyük miktarda bilgi işlem kaynağına ihtiyaç duymadan, DeepSeek modeli temelinde rekabetçi uygulamalar geliştirebilecek ve bu, daha fazla dikey alanda AI çözümlerinin ortaya çıkmasını teşvik edecektir.
Web3+AI’nin Derin Etkileri
merkeziyetsiz AI altyapısı
DeepSeek’in algoritma optimizasyonu, Web3 AI altyapısına yeni bir ivme kazandırıyor. Yenilikçi mimari, verimli algoritmalar ve daha düşük Bilgi İşlem Gücü talepleri, merkeziyetsiz AI çıkarımını mümkün kılıyor. MOE mimarisi doğal olarak dağıtılmış dağıtım için uygundur; farklı düğümler farklı uzman ağlarını barındırabilir, bu da tek bir düğümün tam modeli depolamasını gerektirmez. Bu durum, tek düğümün depolama ve hesaplama gereksinimlerini önemli ölçüde azaltarak modelin esnekliğini ve verimliliğini artırır.
FP8 eğitim çerçevesi, yüksek düzeyde bilgi işlem gücü gereksinimini daha da azaltarak daha fazla bilgi işlem kaynağının düğüm ağına katılmasına olanak tanır. Bu, sadece merkeziyetsiz AI hesaplamalarına katılma eşiğini düşürmekle kalmaz, aynı zamanda tüm ağın bilgi işlem kapasitesini ve verimliliğini artırır.
Çoklu Zeka Sistemleri
Akıllı Ticaret Stratejisi Optimizasyonu: Gerçek zamanlı piyasa verisi analizi, kısa vadeli fiyat dalgalanmalarının tahmini, zincir üzerindeki işlem gerçekleştirme, işlem sonuçlarının izlenmesi gibi birçok akıllı ajanının eşgüdümlü çalışması ile kullanıcıların daha yüksek kazanç elde etmelerine yardımcı olur.
Akıllı Sözleşmelerin Otomatik Uygulanması: Akıllı sözleşme izleme, akıllı sözleşme uygulama, uygulama sonuçları denetimi gibi akıllı ajanların iş birliği içinde çalışarak daha karmaşık iş mantığı otomasyonunu sağlamak.
Kişiselleştirilmiş Yatırım Portföy Yönetimi: AI, kullanıcıların risk tercihlerine, yatırım hedeflerine ve mali durumlarına göre, kullanıcılara gerçek zamanlı olarak en iyi stake veya likidite sağlama fırsatlarını bulmalarına yardımcı olur.
DeepSeek, bilgi işlem gücü kısıtları altında, algoritma yenilikleri ile突破 arayarak Çin AI endüstrisi için farklılaşmış bir gelişim yolu açmıştır. Uygulama engellerini azaltmak, Web3 ve AI entegrasyonunu teşvik etmek, yüksek teknoloji yongalara bağımlılığı azaltmak ve finansal yeniliği güçlendirmek, bu etkiler dijital ekonomi yapısını yeniden şekillendirmektedir. Gelecekte AI gelişimi yalnızca bilgi işlem gücü yarışması olmayacak, aynı zamanda bilgi işlem gücü ve algoritmanın işbirliği ile optimize edilmesi yarışması olacaktır. Bu yeni pistte, DeepSeek gibi yenilikçiler, Çin zekası ile oyun kurallarını yeniden tanımlamaktadır.
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
DeepSeek, AI'nın yeni bir paradigmasını yönlendiriyor: Algoritma yenilikleri Web3 ekosistemini yeniden şekillendiriyor
DeepSeek AI Yeni Paradigmayı Öncülük Ediyor: Bilgi İşlem Gücü Yarışmasından Algoritma Yeniliğine
DeepSeek son zamanlarda Hugging Face’de V3 sürüm güncellemesini yayınladı - DeepSeek-V3-0324, model parametreleri 6850 milyara ulaştı, kod yetenekleri, UI tasarımı ve çıkarım yetenekleri gibi alanlarda önemli gelişmeler kaydedildi.
Sonunda biten 2025 GTC konferansında, NVIDIA CEO’su DeepSeek’e yüksek övgülerde bulundu ve piyasanın daha önce DeepSeek’in verimli modelinin çip talebini azaltacağına dair anlayışının yanlış olduğunu vurguladı. Gelecekteki hesaplama talebinin yalnızca artacağını, azalacağını düşünmediğini ifade etti.
DeepSeek, algoritma突破的代表产品 olarak, çip tedarik zinciri ile ilişkisi üzerinde durulmaya değer. Öncelikle, bilgi işlem gücü ve algoritmanın AI endüstrisinin gelişimi üzerindeki önemini analiz edelim.
Bilgi İşlem Gücü ve Algoritmanın Ortak Evrimi
AI alanında, Bilgi İşlem Gücü’nün artışı daha karmaşık algoritmalar için bir çalışma temeli sağlamakta, modellerin daha büyük veri setlerini işleyebilmesine ve daha karmaşık kalıpları öğrenebilmesine olanak tanımaktadır; algoritmaların optimizasyonu ise Bilgi İşlem Gücü’nü daha verimli bir şekilde kullanarak hesaplama kaynaklarının kullanım verimliliğini artırmaktadır.
Bilgi İşlem Gücü ve algoritmanın birlikte varoluş ilişkisi, AI endüstri manzarasını yeniden şekillendiriyor:
Teknik yol ayrımı: Bazı şirketler devasa bilgi işlem gücü kümeleri inşa etmeyi amaçlarken, diğerleri algoritma verimliliği optimizasyonuna odaklanarak farklı teknik okullar oluşturuyor.
Sektör Zinciri Yeniden Yapılandırması: Bazı çip üreticileri ekosistem aracılığıyla AI Bilgi İşlem Gücü liderleri haline gelirken, bulut hizmet sağlayıcıları ise esnek bilgi işlem hizmetleriyle dağıtım eşiğini düşürmektedir.
Kaynak dağılımı ayarlaması: Şirketin Ar-Ge odak noktası, donanım altyapısı yatırımı ile etkili algoritma geliştirme arasında bir denge aramaktadır.
Açık Kaynak Topluluğunun Yükselişi: DeepSeek, LLaMA gibi açık kaynak modeller, algoritma yenilikleri ve bilgi işlem gücü optimizasyonu sonuçlarının paylaşılmasını sağlıyor, teknoloji iterasyonunu ve yayılmasını hızlandırıyor.
DeepSeek’in teknik yenilikleri
DeepSeek’in başarısı, teknik yenilikleri ile ayrılmaz bir şekilde bağlantılıdır. Aşağıda, ana yeniliklerinin kısa bir açıklaması yer almaktadır:
Model Mimari Optimizasyonu
DeepSeek, Transformer+MOE (Uzmanların Karışımı) kombinasyon mimarisini benimsemiştir ve Çoklu Başlı Gizli Dikkat Mekanizmasını (Multi-Head Latent Attention, MLA) tanıtmıştır. Bu mimari, bir süper takım gibi çalışır; burada Transformer, rutin görevleri yerine getirirken, MOE, takım içindeki uzman grubu gibidir. Her bir uzmanın kendi uzmanlık alanı vardır ve belirli bir sorunla karşılaşıldığında, en iyi uzman o sorunu çözmek için devreye girer; bu da modelin verimliliğini ve doğruluğunu büyük ölçüde artırır. MLA mekanizması, modelin bilgi işlerken farklı önemli detaylara daha esnek bir şekilde odaklanmasını sağlar ve böylece modelin performansını daha da artırır.
Eğitim Yöntemi İnovasyonu
DeepSeek, FP8 karışık hassasiyet eğitim çerçevesini önerdi. Bu çerçeve, eğitim sürecindeki farklı aşamaların ihtiyaçlarına göre dinamik olarak uygun hesaplama hassasiyetini seçebilen akıllı bir kaynak yöneticisi gibidir. Yüksek hassasiyetli hesaplamaların gerektiği durumlarda daha yüksek hassasiyet kullanarak modelin doğruluğunu sağlarken; düşük hassasiyetin kabul edilebilir olduğu durumlarda hassasiyeti düşürerek bilgi işlem gücünden tasarruf sağlar, eğitim hızını artırır ve bellek kullanımını azaltır.
Algoritma verimliliği artırma
Çıkarım aşamasında, DeepSeek çoklu Token tahmini (Multi-token Prediction, MTP) teknolojisini tanıtmaktadır. Geleneksel çıkarım yöntemleri adım adım ilerler ve her adımda yalnızca bir Token tahmin eder. Oysa MTP teknolojisi bir seferde birden fazla Token tahmin edebilmekte, bu da çıkarım hızını önemli ölçüde artırmakta ve aynı zamanda çıkarım maliyetlerini düşürmektedir.
Güçlü Öğrenme Algoritma突破
DeepSeek’in yeni güçlendirilmiş öğrenme algoritması GRPO (Genelleştirilmiş Ödül-Ceza Optimizasyonu), model eğitim sürecini optimize ediyor. Güçlendirilmiş öğrenme, modeli ödüller ve cezalar aracılığıyla daha iyi davranışlar öğrenmesi için yönlendiren bir antrenörle donatmak gibidir. DeepSeek’in yeni algoritması daha verimli olup, model performansını artırırken gereksiz hesaplamaları azaltarak performans ve maliyet arasında bir denge sağlıyor.
Bu yenilikler, eğitimden çıkarıma kadar tüm zinciri oluşturarak Bilgi İşlem Gücü gereksinimlerini azaltan tamamlayıcı bir teknoloji sistemi oluşturdu. Artık sıradan tüketici düzeyindeki grafik kartları da güçlü AI modellerini çalıştırabiliyor, böylece AI uygulamalarının erişim engelini büyük ölçüde düşürüyor ve daha fazla geliştirici ile işletmenin AI yeniliklerine katılmasına olanak tanıyor.
Çip Üreticilerine Etkisi
Birçok kişi DeepSeek’in belirli bir çip üreticisine olan bağımlılığından kurtulmak için bazı yazılım katmanlarını aştığını düşünüyor. Aslında, DeepSeek doğrudan alt düzey komut seti aracılığıyla algoritma optimizasyonu yapmaktadır. Bu yöntem, DeepSeek’in daha hassas bir performans ayarlaması gerçekleştirmesini sağlamaktadır.
Bu, çip üreticileri üzerinde çift taraflı bir etki yaratıyor. Bir yandan, DeepSeek donanım ve ekosistemle daha derin bir bağ kurdu ve AI uygulamalarının erişim eşiğinin düşmesi toplam pazar büyüklüğünü genişletebilir; diğer yandan, DeepSeek’in algoritma optimizasyonu, yüksek kaliteli çiplere olan pazar talep yapısını değiştirebilir. Daha önce yalnızca en iyi GPU’larla çalışabilen AI modelleri, şimdi orta seviye hatta tüketici sınıfı grafik kartlarında verimli bir şekilde çalışabilir hale gelebilir.
Çin AI sanayisi için anlamı
DeepSeek’in algoritma optimizasyonu, Çin AI endüstrisine teknik bir çıkış yolu sağladı. Yüksek kaliteli çiplerin kısıtlı olduğu bir ortamda, “yazılım donanımı tamamlıyor” yaklaşımı, üst düzey ithal çiplere olan bağımlılığı azalttı.
Yukarıda, etkili algoritmalar, bilgi işlem gücü talep baskısını azaltarak bilgi işlem hizmet sağlayıcılarının yazılım optimizasyonu yoluyla donanım kullanım sürelerini uzatmalarını ve yatırım getirisini artırmalarını sağladı. Aşağıda, optimize edilmiş açık kaynaklı modeller, AI uygulama geliştirme eşiğini düşürdü. Birçok küçük ve orta ölçekli işletme, büyük miktarda bilgi işlem kaynağına ihtiyaç duymadan, DeepSeek modeli temelinde rekabetçi uygulamalar geliştirebilecek ve bu, daha fazla dikey alanda AI çözümlerinin ortaya çıkmasını teşvik edecektir.
Web3+AI’nin Derin Etkileri
merkeziyetsiz AI altyapısı
DeepSeek’in algoritma optimizasyonu, Web3 AI altyapısına yeni bir ivme kazandırıyor. Yenilikçi mimari, verimli algoritmalar ve daha düşük Bilgi İşlem Gücü talepleri, merkeziyetsiz AI çıkarımını mümkün kılıyor. MOE mimarisi doğal olarak dağıtılmış dağıtım için uygundur; farklı düğümler farklı uzman ağlarını barındırabilir, bu da tek bir düğümün tam modeli depolamasını gerektirmez. Bu durum, tek düğümün depolama ve hesaplama gereksinimlerini önemli ölçüde azaltarak modelin esnekliğini ve verimliliğini artırır.
FP8 eğitim çerçevesi, yüksek düzeyde bilgi işlem gücü gereksinimini daha da azaltarak daha fazla bilgi işlem kaynağının düğüm ağına katılmasına olanak tanır. Bu, sadece merkeziyetsiz AI hesaplamalarına katılma eşiğini düşürmekle kalmaz, aynı zamanda tüm ağın bilgi işlem kapasitesini ve verimliliğini artırır.
Çoklu Zeka Sistemleri
Akıllı Ticaret Stratejisi Optimizasyonu: Gerçek zamanlı piyasa verisi analizi, kısa vadeli fiyat dalgalanmalarının tahmini, zincir üzerindeki işlem gerçekleştirme, işlem sonuçlarının izlenmesi gibi birçok akıllı ajanının eşgüdümlü çalışması ile kullanıcıların daha yüksek kazanç elde etmelerine yardımcı olur.
Akıllı Sözleşmelerin Otomatik Uygulanması: Akıllı sözleşme izleme, akıllı sözleşme uygulama, uygulama sonuçları denetimi gibi akıllı ajanların iş birliği içinde çalışarak daha karmaşık iş mantığı otomasyonunu sağlamak.
Kişiselleştirilmiş Yatırım Portföy Yönetimi: AI, kullanıcıların risk tercihlerine, yatırım hedeflerine ve mali durumlarına göre, kullanıcılara gerçek zamanlı olarak en iyi stake veya likidite sağlama fırsatlarını bulmalarına yardımcı olur.
DeepSeek, bilgi işlem gücü kısıtları altında, algoritma yenilikleri ile突破 arayarak Çin AI endüstrisi için farklılaşmış bir gelişim yolu açmıştır. Uygulama engellerini azaltmak, Web3 ve AI entegrasyonunu teşvik etmek, yüksek teknoloji yongalara bağımlılığı azaltmak ve finansal yeniliği güçlendirmek, bu etkiler dijital ekonomi yapısını yeniden şekillendirmektedir. Gelecekte AI gelişimi yalnızca bilgi işlem gücü yarışması olmayacak, aynı zamanda bilgi işlem gücü ve algoritmanın işbirliği ile optimize edilmesi yarışması olacaktır. Bu yeni pistte, DeepSeek gibi yenilikçiler, Çin zekası ile oyun kurallarını yeniden tanımlamaktadır.