DeepSeek V3 оновлення веде нову парадигму AI: оптимізація алгоритмів та обчислювальна потужність у співпраці

DeepSeek нещодавно випустив оновлення версії V3 на Hugging Face — DeepSeek-V3-0324, параметри моделі досягли 6850 мільярдів, з помітними покращеннями в кодовій спроможності, дизайні інтерфейсу користувача та здатності до інференції.

На нещодавній конференції 2025 GTC, яка відбулася, один з керівників технологічної компанії високо оцінив досягнення DeepSeek і підкреслив, що думка, яку раніше висловлював ринок, про те, що ефективна модель DeepSeek зменшить попит на чіпи, є помилковою. Він зазначив, що майбутні вимоги до обчислювальної потужності лише зростатимуть, а не зменшуватимуться.

DeepSeek як представницький продукт алгоритмічного прориву викликав роздуми про роль обчислювальної потужності та алгоритмів у розвитку галузі у зв'язку з відносинами між постачанням чіпів.

Обчислювальна потужність та алгоритмів спільна еволюція

У галузі ШІ підвищення обчислювальної потужності забезпечує основу для виконання більш складних алгоритмів, що дозволяє моделям обробляти більші обсяги даних та вивчати складніші шаблони; в той час як оптимізація алгоритмів може більш ефективно використовувати обчислювальну потужність, підвищуючи ефективність використання обчислювальних ресурсів.

Обчислювальна потужність та алгоритмів спільні відносини зараз формують нову структуру AI-індустрії:

1. Диференціація технологічних шляхів: деякі компанії прагнуть створити надвеликі Обчислювальна потужність кластери, тоді як DeepSeek та інші зосереджуються на оптимізації ефективності Алгоритмів, формуючи різні технологічні течії.

2. Реконструкція промислового ланцюга: одна компанія з виробництва чіпів стала лідером у сфері обчислювальної потужності AI через свою екосистему, тоді як постачальники хмарних послуг знизили поріг впровадження за допомогою еластичних обчислювальних послуг.

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 алгоритмах та обчислювальній потужності, прискорюючи технічну еволюцію та поширення.

Технічні інновації DeepSeek

Успіх DeepSeek нерозривно пов'язаний з його технологічними інноваціями. Нижче наведено коротке пояснення його основних інновацій:

Оптимізація архітектури моделі

DeepSeek використовує комбінацію архітектур Transformer+MOE (Суміш експертів) і впроваджує механізм багатоголового латентного уваги (Multi-Head Latent Attention, MLA). Ця архітектура подібна до ефективної команди: Transformer обробляє звичайні завдання, MOE діє як експертна група для вирішення специфічних проблем, а MLA дозволяє моделі більш гнучко акцентувати увагу на важливих деталях.

Інновації в методах навчання

DeepSeek запропонував рамки змішаного тренування FP8, які можуть динамічно вибирати відповідну обчислювальну потужність відповідно до вимог навчання, забезпечуючи точність моделі при цьому підвищуючи швидкість навчання та зменшуючи використання пам'яті.

Підвищення ефективності висновків

DeepSeek впроваджує технологію багатотокенового прогнозування (Multi-token Prediction, MTP), яка дозволяє прогнозувати кілька токенів одночасно, що значно прискорює швидкість висновку та знижує витрати.

Прорив алгоритму зміцнюючого навчання

Новий алгоритм посиленого навчання GRPO (Generalized Reward-Penalized Optimization) оптимізує процес навчання моделі, забезпечуючи підвищення продуктивності при зменшенні непотрібних обчислень, досягаючи балансу між продуктивністю та витратами.

Ці інновації сформували повну технологічну систему, яка від тренування до висновків повністю знижує вимоги до обчислювальної потужності, що дозволяє звичайним споживчим відеокартам запускати потужні AI моделі, суттєво знижуючи бар'єри для застосування AI.

Вплив на постачання чіпів

DeepSeek здійснює оптимізацію алгоритму через рівень PTX (Parallel Thread Execution) певної компанії-виробника чіпів, досягаючи більш тонкого налаштування продуктивності. Це має двосторонній вплив на постачальників чіпів: з одного боку, DeepSeek тісніше пов'язаний з апаратним забезпеченням та екосистемою, зниження бар'єру входження для AI-додатків може розширити загальний обсяг ринку; з іншого боку, оптимізація алгоритмів може змінити структуру попиту на висококласні чіпи: деякі AI-моделі, які раніше потребували висококласних GPU для запуску, тепер можуть ефективно працювати на середньому та навіть споживчому рівні графічних карт.

Значення для китайської AI-індустрії

Оптимізація алгоритму DeepSeek забезпечила технічний прорив для китайської AI-індустрії. В умовах обмеження високоякісних чіпів ідея "програмного забезпечення для апаратного забезпечення" зменшила залежність від топових імпортних чіпів.

На upstream ефективний алгоритм знижує тиск на попит на обчислювальну потужність, що дозволяє постачальникам обчислювальної потужності продовжувати термін служби апаратного забезпечення через оптимізацію програмного забезпечення, підвищуючи рентабельність інвестицій. На downstream, оптимізована відкрита модель знижує бар'єри для розробки AI-додатків, що дозволяє багатьом малим і середнім підприємствам розробляти конкурентоспроможні додатки на базі моделі DeepSeek, сприяючи виникненню більшої кількості AI-рішень для вертикальних ринків.

Глибинний вплив Web3+AI

Децентралізована інфраструктура ШІ

Оптимізація алгоритму DeepSeek надає нову силу інфраструктурі Web3 AI. Архітектура MoE підходить для розподіленого розгортання, різні вузли можуть містити різні експертні мережі, без потреби в зберіганні повної моделі на одному вузлі, що знижує вимоги до зберігання та обчислювальної потужності одного вузла. FP8 навчальна рамка ще більше зменшує потребу в висококласних обчислювальних ресурсах, що дозволяє залучити більше обчислювальних ресурсів до мережі вузлів.

Багатосистемні агенти

1. Оптимізація інтелектуальних торгових стратегій: за допомогою аналізу ринкових даних, прогнозування цінових коливань, виконання угод на блокчейні та інших агентів, що співпрацюють, допомагає користувачам отримувати вищий дохід.

2. Автоматичне виконання смарт-контрактів: через моніторинг контрактів, виконання та нагляд за результатами, що здійснюється спільно агентами, реалізується автоматизація складної бізнес-логіки.

3. Персоналізоване управління інвестиційним портфелем: ШІ допомагає в реальному часі знаходити найкращі можливості для стейкінгу або надання ліквідності, враховуючи ризикові вподобання користувача, інвестиційні цілі та фінансовий стан.

DeepSeek під час обмеження обчислювальної потужності через інновації в алгоритмах шукає突破, відкриваючи диференційований шлях розвитку для китайської AI-індустрії. Зниження порогу входу для застосувань, сприяння інтеграції Web3 та AI, зменшення залежності від висококласних чіпів, надання можливостей для фінансових інновацій — ці впливи формують новий ландшафт цифрової економіки. У майбутньому розвиток AI більше не буде просто змаганням за обчислювальну потужність, а змаганням за синергетичну оптимізацію обчислювальної потужності та алгоритмів. На цій новій трасі інноватори, такі як DeepSeek, переосмислюють правила гри, використовуючи китайську мудрість.