DeepSeek веде нову парадигму AI: від обчислювальної потужності до інновацій в алгоритмах

DeepSeek нещодавно випустив оновлення версії V3 на Hugging Face — DeepSeek-V3-0324, параметри моделі досягли 6850 мільярдів, з помітним поліпшенням у кодових можливостях, дизайні UI та можливостях інференції.

На нещодавно завершеній конференції 2025 GTC, генеральний директор Nvidia високо оцінив DeepSeek, одночасно підкресливши, що ринок раніше вважав, що ефективна модель DeepSeek зменшить потребу в чіпах, що є помилковим. Він вважає, що потреба в обчислювальній потужності в майбутньому лише зростатиме, а не зменшуватиметься.

DeepSeek як представник прориву в алгоритмах, заслуговує на обговорення зв’язку між постачанням чіпів. Давайте спочатку проаналізуємо значення обчислювальної потужності та алгоритмів для розвитку AI-індустрії.

Обчислювальна потужність та еволюція алгоритмів у симбіозі

У сфері ШІ підвищення обчислювальної потужності забезпечує основу для виконання більш складних алгоритмів, що дозволяє моделям обробляти більші обсяги даних і вивчати більш складні шаблони; оптимізація алгоритмів, у свою чергу, може ефективніше використовувати обчислювальну потужність, підвищуючи ефективність використання обчислювальних ресурсів.

Обчислювальна потужність та Алгоритмів взаємозв’язок перетворює індустрію штучного інтелекту:

1. Технічна диференціація: деякі компанії прагнуть створити надвеликий обчислювальну потужність, тоді як інші зосереджуються на оптимізації алгоритмів, формуючи різні технічні школи.

2. Реконструкція індустріальної ланцюга: деякі виробники чіпів стають лідерами у сфері AI Обчислювальна потужність через екосистему, тоді як постачальники хмарних послуг знижують бар’єри для впровадження через еластичні послуги обчислювальної потужності.

3. Коригування ресурсів: підприємства шукають баланс між інвестиціями в апаратну інфраструктуру та розробкою ефективних алгоритмів.

4. Виникнення відкритих спільнот: відкриті моделі, такі як DeepSeek, LLaMA, дозволяють ділитися досягненнями в інноваціях алгоритмів та обчислювальній потужності, прискорюючи технічну ітерацію та поширення.

Технічні інновації DeepSeek

Успіх DeepSeek нерозривно пов’язаний з його технологічними інноваціями. Нижче наведено короткий опис його основних інновацій.

Оптимізація архітектури моделі

DeepSeek використовує комбінацію архітектур Transformer+MOE (Суміш експертів) та впроваджує механізм багатоголової латентної уваги (Multi-Head Latent Attention, MLA). Ця архітектура нагадує суперкоманду, де Transformer відповідає за виконання звичайних завдань, а MOE виступає як група експертів, кожен з яких має свою спеціалізацію. Коли виникає конкретна проблема, її вирішує найбільш вмілий експерт, що значно підвищує ефективність та точність моделі. Механізм MLA дозволяє моделі більш гнучко зосереджуватись на різних важливих деталях під час обробки інформації, що ще більше покращує продуктивність моделі.

Інновації у методах навчання

DeepSeek запропонував рамки для навчання з комбінованою точністю FP8. Ця рамка діє як розумний розподільник ресурсів, здатний динамічно вибирати відповідну обчислювальну потужність відповідно до потреб на різних етапах навчання. Коли потрібна висока точність обчислень, використовується вища точність, щоб забезпечити точність моделі; а коли можна прийняти нижчу точність, точність зменшується, що дозволяє заощадити обчислювальні ресурси, підвищити швидкість навчання та зменшити використання пам’яті.

Підвищення ефективності висновків

На етапі висновку DeepSeek впроваджує технологію багатотокенового прогнозування (Multi-token Prediction, MTP). Традиційні методи висновку виконуються поетапно, де на кожному етапі прогнозується лише один токен. Натомість технологія MTP здатна одночасно прогнозувати кілька токенів, що значно прискорює процес висновку та знижує його витрати.

Прорив алгоритму зміцнюючого навчання

Новий алгоритм посиленого навчання GRPO (Generalized Reward-Penalized Optimization) від DeepSeek оптимізує процес навчання моделі. Посилене навчання подібне до того, як моделі надається тренер, який за допомогою винагород і покарань спрямовує модель на навчання кращій поведінці. Новий алгоритм DeepSeek є більш ефективним, здатний зменшити непотрібні обчислення, забезпечуючи при цьому підвищення продуктивності моделі, досягаючи балансу між продуктивністю та витратами.

Ці інновації сформували повну технічну систему, яка знижує обчислювальну потужність на всіх етапах, від навчання до висновків. Звичайні споживчі графічні карти тепер також можуть виконувати потужні AI моделі, що значно знижує бар’єри для використання AI, дозволяючи більшій кількості розробників і підприємств долучатися до інновацій в AI.

Вплив на виробників чіпів

Багато людей вважають, що DeepSeek обійшов певні програмні шари, тим самим звільнившись від залежності від конкретних виробників чіпів. Насправді, DeepSeek проводить оптимізацію алгоритму безпосередньо через базовий набір інструкцій. Такий підхід дозволяє DeepSeek досягати більш тонкого налаштування продуктивності.

Цей вплив на виробників чіпів має двосторонній характер. З одного боку, DeepSeek глибше пов’язаний з апаратним забезпеченням та екосистемою, зменшення бар’єрів для застосувань ШІ може розширити загальний обсяг ринку; з іншого боку, оптимізація алгоритму DeepSeek може змінити структуру попиту на висококласні чіпи, деякі AI моделі, які раніше вимагали топових GPU, тепер можуть ефективно працювати на середньому або навіть споживчому рівні графічних карт.

Значення для китайської AI-індустрії

Оптимізація алгоритму DeepSeek забезпечила технічний прорив для китайської AI-індустрії. У контексті обмежень на високоякісні чіпи підхід “програмне забезпечення замість апаратного забезпечення” зменшує залежність від провідних імпортних чіпів.

На upstream, ефективний алгоритм знижує тиск на вимоги до обчислювальної потужності, що дозволяє постачальникам обчислювальної потужності подовжувати термін служби апаратного забезпечення через програмну оптимізацію та підвищувати рентабельність інвестицій. На downstream, оптимізовані відкриті моделі знижують бар’єри для розробки AI-додатків. Багато малих і середніх підприємств можуть розробляти конкурентоспроможні додатки на основі моделі DeepSeek без потреби в значних ресурсах обчислювальної потужності, що призведе до появи більшої кількості AI-рішень у вертикальних сферах.

Глибокий вплив на Web3+AI

Децентралізована AI інфраструктура

Оптимізація алгоритму DeepSeek забезпечує нову потужність для інфраструктури Web3 AI, інноваційна архітектура, ефективні алгоритми та знижені вимоги до обчислювальної потужності роблять децентралізоване AI-інференцію можливим. Архітектура MOE природно підходить для розподіленого розгортання, різні вузли можуть володіти різними мережами експертів, не потребуючи, щоб єдиний вузол зберігав повну модель, що суттєво зменшує вимоги до зберігання та обчислення для одного вузла, підвищуючи таким чином гнучкість і ефективність моделі.

FP8 тренувальна рамка ще більше знизила вимоги до високоякісних обчислювальних ресурсів, що дозволяє більшій кількості обчислювальних ресурсів приєднуватися до мережі вузлів. Це не тільки знижує бар’єри для участі в децентралізованих обчисленнях AI, але й підвищує загальну обчислювальну потужність та ефективність мережі.

Багатоагентні системи

1. Оптимізація стратегій розумної торгівлі: за допомогою аналізу даних ринку в реальному часі, прогнозування короткострокових коливань цін, виконання угод в блокчейні, моніторинг результатів торгівлі та співпраці кількох агентів, допомагає користувачам отримувати вищий дохід.

2. Автоматичне виконання смарт-контрактів: моніторинг смарт-контрактів, виконання смарт-контрактів, нагляд за результатами виконання та інші агенти, що працюють у координації, для реалізації більш складної автоматизації бізнес-логіки.

3. Персоналізоване управління інвестиційним портфелем: ШІ допомагає користувачам у реальному часі знаходити найкращі можливості для стейкінгу або надання ліквідності відповідно до їх ризикових переваг, інвестиційних цілей і фінансового стану.

DeepSeek саме в умовах обмеженої обчислювальної потужності, завдяки інноваціям в алгоритмах, шукає突破, відкриваючи шлях до диференційованого розвитку для китайської AI-індустрії. Зниження бар’єрів для застосування, сприяння інтеграції Web3 та AI, зменшення залежності від високопродуктивних чіпів, надання можливостей для фінансових інновацій - ці впливи вже перетворюють цифрову економіку. У майбутньому розвиток AI вже не буде лише змаганням за обчислювальну потужність, а стане змаганням за оптимізацію обчислювальної потужності та алгоритмів. На цьому новому маршруті інноватори, такі як DeepSeek, переписують правила гри, використовуючи китайську мудрість.