Actualización de DeepSeek V3: La innovación en el algoritmo lidera un nuevo paradigma de IA. La demanda de potencia computacional podría seguir subiendo.

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Actualización de DeepSeek V3: Innovación en el algoritmo lidera un nuevo paradigma de IA

DeepSeek recientemente lanzó la actualización de la versión V3 en la plataforma Hugging Face—DeepSeek-V3-0324, este modelo de 6850 mil millones de parámetros ha mejorado significativamente en capacidades de codificación, diseño de UI y capacidades de inferencia.

En la reciente conferencia GTC 2025, el CEO de Nvidia, Jensen Huang, elogió altamente los logros de DeepSeek. Señaló que la percepción del mercado de que el modelo eficiente de DeepSeek disminuiría la demanda de chips era errónea; la demanda de computación en el futuro solo aumentará y no disminuirá.

Como una obra representativa de la ruptura de algoritmos, la relación entre DeepSeek y el suministro de capacidad computacional merece una profunda discusión. Podemos analizar este problema desde la perspectiva del impacto de la capacidad computacional y los algoritmos en el desarrollo de la industria de la IA.

De la competencia de poder de cálculo a la innovación algorítmica: el nuevo paradigma de IA liderado por DeepSeek

La co-evolución de la potencia de cálculo y el algoritmo

En el ámbito de la IA, el aumento de la potencia de cálculo proporciona una base para la ejecución de algoritmos más complejos, permitiendo que los modelos manejen datos a mayor escala y aprendan patrones más complejos. Al mismo tiempo, la optimización del algoritmo puede utilizar la potencia de cálculo de manera más eficiente, mejorando la eficiencia del uso de los recursos de cálculo.

Esta relación simbiótica está remodelando el panorama de la industria de la IA:

  1. Diversificación de la ruta técnica: algunas empresas persiguen la construcción de clústeres de potencia de cálculo de gran escala, mientras que otras se centran en la optimización de la eficiencia del algoritmo, formando diferentes escuelas técnicas.

  2. Reconstrucción de la cadena de suministro: ciertos fabricantes de chips se han convertido en los dominadores de la potencia de cálculo de IA a través de ecosistemas, mientras que los proveedores de servicios en la nube han reducido la barrera de implementación mediante servicios de potencia de cálculo flexible.

  3. Ajuste de la asignación de recursos: las empresas buscan un equilibrio entre la inversión en infraestructura de hardware y el desarrollo de algoritmos eficientes.

  4. Surgimiento de comunidades de código abierto: modelos de código abierto como DeepSeek, LLaMA, etc. permiten compartir los resultados de la innovación algorítmica y la optimización de la potencia de cálculo, acelerando la iteración y difusión de la tecnología.

Innovación tecnológica de DeepSeek

El rápido ascenso de DeepSeek está indisolublemente ligado a su innovación tecnológica. A continuación, se presenta una explicación sencilla de sus principales puntos de innovación:

Optimización de la arquitectura del modelo

DeepSeek utiliza una arquitectura combinada de Transformer y MOE (Expertos Mixtos), e introduce un mecanismo de atención potencial de múltiples cabezas (MLA). Esta arquitectura es como un equipo eficiente, donde el Transformer maneja tareas regulares, y el MOE actúa como un grupo de expertos dentro del equipo, cada uno con su propio campo de especialización. El mecanismo MLA permite que el modelo preste atención de manera más flexible a diferentes detalles importantes, mejorando aún más el rendimiento.

Innovación en métodos de entrenamiento

DeepSeek ha propuesto un marco de entrenamiento de precisión mixta FP8. Este marco puede seleccionar dinámicamente la precisión de cálculo adecuada según las necesidades de las diferentes etapas del proceso de entrenamiento, aumentando la velocidad de entrenamiento y reduciendo el uso de memoria mientras se garantiza la precisión del modelo.

Mejora de la eficiencia de inferencia

DeepSeek ha introducido la tecnología de predicción de múltiples Tokens (MTP). A diferencia de los métodos de predicción secuencial tradicionales, la tecnología MTP puede predecir múltiples Tokens de una sola vez, lo que acelera significativamente la velocidad de inferencia y reduce los costos.

Avances en el algoritmo de aprendizaje por refuerzo

El nuevo algoritmo de aprendizaje por refuerzo GRPO (Optimización de Recompensa y Penalización Generalizada) de DeepSeek optimiza el proceso de entrenamiento del modelo. Este algoritmo puede mejorar el rendimiento del modelo al tiempo que reduce cálculos innecesarios, logrando un equilibrio entre rendimiento y costo.

Estas innovaciones han formado un sistema técnico completo, reduciendo la demanda de poder computacional a lo largo de toda la cadena, desde el entrenamiento hasta la inferencia. Ahora, las tarjetas gráficas de consumo normales pueden ejecutar poderosos modelos de IA, lo que reduce significativamente la barrera de entrada para las aplicaciones de IA, permitiendo que más desarrolladores y empresas participen en la innovación de IA.

Impacto en los fabricantes de chips

La innovación tecnológica de DeepSeek tiene un impacto dual en los fabricantes de chips. Por un lado, el vínculo más profundo de DeepSeek con el hardware y el ecosistema relacionado puede ampliar el tamaño total del mercado debido a la reducción de la barrera de entrada para aplicaciones de IA. Por otro lado, la optimización del algoritmo de DeepSeek puede cambiar la estructura de demanda del mercado para chips de alta gama, ya que algunos modelos de IA que originalmente requerían GPU de alto nivel, ahora pueden funcionar de manera eficiente en tarjetas gráficas de gama media o incluso de consumo.

Significado para la industria de IA en China

La optimización del algoritmo de DeepSeek proporciona un camino de ruptura técnica para la industria de IA en China. En un contexto de limitaciones en los chips de alta gama, la idea de "software complementando hardware" reduce la dependencia de chips importados de primera categoría.

En la parte superior, un algoritmo eficiente reduce la presión de demanda de potencia de cálculo, lo que permite a los proveedores de servicios de potencia de cálculo extender el ciclo de vida del hardware a través de la optimización del software y mejorar el retorno de la inversión. En la parte inferior, los modelos de código abierto optimizados reducen la barrera de entrada para el desarrollo de aplicaciones de IA. Muchas pequeñas y medianas empresas, sin necesidad de grandes recursos de potencia de cálculo, pueden desarrollar aplicaciones competitivas basadas en el modelo DeepSeek, lo que dará lugar a la aparición de más soluciones de IA en sectores verticales.

El profundo impacto de Web3+AI

Infraestructura de AI descentralizada

La optimización del algoritmo de DeepSeek proporciona un nuevo impulso a la infraestructura de IA Web3. La arquitectura innovadora, los algoritmos eficientes y los bajos requisitos de potencia de cálculo hacen posible el razonamiento de IA descentralizada. La arquitectura MoE es naturalmente adecuada para el despliegue distribuido, donde diferentes nodos pueden poseer diferentes redes de expertos, sin necesidad de que un solo nodo almacene el modelo completo, lo que reduce significativamente los requisitos de almacenamiento y cálculo de un solo nodo, mejorando así la flexibilidad y eficiencia del modelo.

El marco de entrenamiento FP8 reduce aún más la necesidad de recursos de computación de alto nivel, lo que permite que más recursos de computación se unan a la red de nodos. Esto no solo disminuye la barrera de entrada para participar en el cálculo descentralizado de IA, sino que también mejora la capacidad y eficiencia de cálculo de toda la red.

sistema multiagente

  1. Optimización de estrategias de trading inteligente: a través del análisis de datos de mercado en tiempo real, la predicción de fluctuaciones de precios a corto plazo, la ejecución de operaciones en cadena y la supervisión de resultados de trading, la colaboración de múltiples agentes ayuda a los usuarios a obtener mayores beneficios.

  2. Ejecución automática de contratos inteligentes: la monitorización de contratos inteligentes, la ejecución y la supervisión de resultados, entre otros, funcionan de manera colaborativa para lograr la automatización de lógicas de negocio más complejas.

  3. Gestión de carteras de inversión personalizadas: La IA ayuda a los usuarios a encontrar en tiempo real las mejores oportunidades de staking o provisión de liquidez según sus preferencias de riesgo, objetivos de inversión y situación financiera.

DeepSeek es una innovación en algoritmos que busca romper barreras bajo la restricción de la potencia computacional, abriendo un camino de desarrollo diferenciado para la industria de IA en China. Reduciendo las barreras de entrada, promoviendo la fusión de Web3 y IA, disminuyendo la dependencia de chipsets de alta gama y potenciando la innovación financiera, estos impactos están reformando el panorama de la economía digital. El futuro del desarrollo de IA ya no será solo una competencia de potencia computacional, sino una competencia de optimización colaborativa entre potencia computacional y algoritmos. En esta nueva pista, innovadores como DeepSeek están redefiniendo las reglas del juego con la sabiduría china.

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wagmi_eventuallyvip
· 07-11 19:09
¡Reducir costos y aumentar la eficiencia, yyds!
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DataOnlookervip
· 07-08 22:09
También hay que emparejar una tarjeta gráfica, ¿verdad?
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AirdropSkepticvip
· 07-08 22:05
No tiene sentido, no puedo competir con Zhipu.
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BearMarketBardvip
· 07-08 21:57
Tú aguanta, la bomba v4 viene en seguida.
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RektButStillHerevip
· 07-08 21:54
Lograr reducir costos y aumentar la eficiencia
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All-InQueenvip
· 07-08 21:54
El grupo de los chips ha vuelto a estar en auge.
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