DeepSeek lidera una nueva era de IA: innovación en algoritmos y Potencia computacional en colaboración
Recientemente, DeepSeek lanzó la última actualización de la versión V3 en la plataforma Hugging Face: DeepSeek-V3-0324. Este modelo cuenta con 685 mil millones de parámetros y ha mejorado significativamente en capacidades de código, diseño de UI y capacidades de inferencia.
En la reciente conferencia GTC 2025, el CEO de NVIDIA, Jensen Huang, elogió altamente a DeepSeek. Enfatizó que la idea de que el modelo eficiente de DeepSeek reduciría la demanda de chips era incorrecta; la demanda de computación en el futuro solo aumentará, no disminuirá.
DeepSeek como producto representativo de un avance en el algoritmo, su relación con el suministro de chips merece ser discutida. Primero, analicemos el significado de la potencia computacional y el algoritmo para el desarrollo de la industria de la IA.
Potencia computacional y evolución simbiótica del algoritmo
En el campo de la IA, la mejora de la potencia computacional proporciona una base para la ejecución de algoritmos más complejos, permitiendo que los modelos manejen mayores cantidades de datos y aprendan patrones más complejos; mientras que la optimización del algoritmo puede utilizar la potencia computacional de manera más eficiente, mejorando la eficiencia del uso de los recursos de cálculo.
La relación simbiótica entre la potencia computacional y el algoritmo está reconfigurando el panorama de la industria de la IA:
Diversificación de la ruta técnica: algunas empresas persiguen la construcción de clústeres de potencia computacional de gran tamaño, mientras que otras se centran en la optimización de la eficiencia del algoritmo, formando diferentes escuelas técnicas.
Reconstrucción de la cadena industrial: un fabricante de chips se convierte en un líder en potencia computacional de IA a través de su ecosistema, mientras que los proveedores de servicios en la nube reducen las barreras de implementación mediante servicios de potencia computacional flexible.
Ajuste de la asignación de recursos: las empresas buscan un equilibrio entre la inversión en infraestructura de hardware y el desarrollo de algoritmos eficientes.
Surgimiento de la comunidad de código abierto: modelos de código abierto como DeepSeek, LLaMA, etc., permiten compartir los logros de innovación algorítmica y optimización de potencia computacional, acelerando la iteración y difusión de tecnologías.
Innovación tecnológica de DeepSeek
La innovación tecnológica de DeepSeek es un factor clave de su éxito. A continuación, se explica sus principales puntos de innovación:
Optimización de la arquitectura del modelo
DeepSeek utiliza una arquitectura combinada de Transformer + MOE (Mezcla de Expertos) e introduce un mecanismo de atención latente multi-cabeza (Atención Latente Multi-Cabeza, MLA). Esta arquitectura es como un super equipo, donde el Transformer se encarga de las tareas convencionales, mientras que el MOE actúa como un grupo de expertos dentro del equipo, cada uno con su propio campo de especialización. Cuando se enfrenta a un problema específico, el experto más capacitado se encarga de resolverlo, lo que puede aumentar significativamente la eficiencia y precisión del modelo. El mecanismo MLA permite que el modelo preste atención de manera más flexible a diferentes detalles importantes al procesar la información, mejorando aún más el rendimiento del modelo.
Innovación en métodos de entrenamiento
DeepSeek ha propuesto un marco de entrenamiento de precisión mixta FP8. Este marco actúa como un asignador de recursos inteligente, capaz de seleccionar dinámicamente la precisión computacional adecuada según las necesidades en diferentes etapas del proceso de entrenamiento. Cuando se requiere un cálculo de alta precisión, utiliza una mayor precisión para garantizar la exactitud del modelo; mientras que cuando se puede aceptar una menor precisión, reduce la precisión, ahorrando así recursos computacionales, aumentando la velocidad de entrenamiento y reduciendo el uso de memoria.
Mejora de la eficiencia de inferencia
En la fase de inferencia, DeepSeek introduce la tecnología de Predicción Multi-token (Multi-token Prediction, MTP). El método de inferencia tradicional se lleva a cabo paso a paso, prediciendo un Token a la vez. Sin embargo, la tecnología MTP puede predecir múltiples Tokens de una vez, lo que acelera significativamente la velocidad de inferencia y reduce los costos de inferencia.
Avances en el algoritmo de aprendizaje reforzado
El nuevo algoritmo de aprendizaje reforzado de DeepSeek, GRPO (Optimización Generalizada Penalizada por Recompensas), optimiza el proceso de entrenamiento del modelo. El aprendizaje reforzado es como proporcionar un entrenador al modelo, que guía al modelo para aprender comportamientos mejores a través de recompensas y castigos. Los algoritmos tradicionales de aprendizaje reforzado pueden consumir una gran cantidad de potencia computacional en este proceso, mientras que el nuevo algoritmo de DeepSeek es más eficiente, ya que puede reducir los cálculos innecesarios al tiempo que garantiza mejoras en el rendimiento del modelo, logrando así un equilibrio entre rendimiento y costos.
Estas innovaciones no son puntos tecnológicos aislados, sino que forman un sistema técnico completo, reduciendo la potencia computacional en toda la cadena desde el entrenamiento hasta la inferencia. Las tarjetas gráficas de consumo estándar ahora también pueden ejecutar potentes 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
Muchas personas creen que DeepSeek ha eludido la capa de software de un cierto fabricante de chips, liberándose así de su dependencia. En realidad, DeepSeek realiza la optimización del algoritmo directamente a través de la capa de hilos paralelos del fabricante. Esta es un lenguaje de representación intermedia que se encuentra entre el código de alto nivel y las instrucciones GPU reales, y al operar en este nivel, DeepSeek puede lograr una afinación de rendimiento más precisa.
El impacto de esto en el fabricante de chips es de doble cara. Por un lado, DeepSeek de hecho está más profundamente vinculado a su hardware y ecosistema de software, y la reducción de la barrera de entrada para las aplicaciones de IA podría expandir el tamaño total del mercado; por otro lado, la optimización del algoritmo de DeepSeek podría cambiar la estructura de demanda del mercado para chips de alta gama, ya que algunos modelos de IA que originalmente requerían una GPU de alta gama ahora podrían ejecutarse de manera eficiente en tarjetas gráficas de gama media e incluso de consumo.
Significado para la industria de IA en China
La optimización del algoritmo de DeepSeek ofrece un camino de ruptura técnica para la industria de IA en China. En un contexto de limitaciones en chips de alta gama, la idea de "software que complementa hardware" reduce la dependencia de chips importados de alta gama.
En la parte superior, un algoritmo eficiente reduce la presión sobre la potencia computacional requerida, permitiendo a los proveedores de servicios de potencia computacional 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, el modelo de código abierto optimizado reduce las barreras para el desarrollo de aplicaciones de IA. Muchas pequeñas y medianas empresas pueden desarrollar aplicaciones competitivas basadas en el modelo DeepSeek sin necesidad de grandes recursos de potencia computacional, lo que dará lugar a la aparición de más soluciones de IA en verticales.
El profundo impacto de Web3+AI
Infraestructura de IA descentralizada
La optimización del algoritmo de DeepSeek proporciona un nuevo impulso a la infraestructura de IA Web3, con una arquitectura innovadora, algoritmos eficientes y una menor demanda de potencia computacional, lo que hace posible el razonamiento de IA descentralizado. La arquitectura MoE es naturalmente adecuada para el despliegue distribuido, diferentes nodos pueden poseer distintas redes de expertos, sin necesidad de que un único nodo almacene el modelo completo, lo que reduce significativamente los requisitos de almacenamiento y computación de un único nodo, aumentando así la flexibilidad y eficiencia del modelo.
El marco de entrenamiento FP8 reduce aún más la necesidad de recursos computacionales de alto nivel, permitiendo que más recursos computacionales 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 de múltiples agentes
Optimización de estrategias de trading inteligentes: a través del análisis de datos del mercado en tiempo real, la predicción de fluctuaciones de precios a corto plazo, la ejecución de transacciones en la cadena y la supervisión de resultados de transacciones, la cooperación de múltiples agentes ayuda a los usuarios a obtener mayores rendimientos.
Ejecución automática de contratos inteligentes: los agentes colaborativos monitorean, ejecutan y supervisan los resultados de los contratos inteligentes, logrando la automatización de lógicas de negocio más complejas.
Gestión personalizada de carteras de inversión: AI ayuda a los usuarios a encontrar en tiempo real las mejores oportunidades de staking o provisión de liquidez según la preferencia de riesgo, los objetivos de inversión y la situación financiera del usuario.
DeepSeek está buscando突破 a través de la innovación algorítmica bajo la restricción de potencia computacional, abriendo un camino de desarrollo diferenciado para la industria de IA en China. Reducir la barrera de entrada a las aplicaciones, promover la fusión de Web3 y IA, disminuir la dependencia de chips de alta gama y empoderar la innovación financiera, estos impactos están reconfigurando 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 carrera, innovadores como DeepSeek están redefiniendo las reglas del juego con la sabiduría china.
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LiquidationWatcher
· hace2h
¿Recuerdas el colapso de GPU en 2022? nvda lo está haciendo bien ahora, de verdad.
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MEVictim
· 08-10 06:14
¡El gran jefe de Nvidia realmente sabe hablar!
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DegenWhisperer
· 08-10 06:05
Ya se están empezando a aumentar los parámetros...
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ContractSurrender
· 08-10 05:48
Otra vez el jefe Huang es alcista, los que entienden, entienden.
Actualización de DeepSeek V3: un modelo de 685 mil millones de parámetros lidera la innovación en Algoritmo de IA
DeepSeek lidera una nueva era de IA: innovación en algoritmos y Potencia computacional en colaboración
Recientemente, DeepSeek lanzó la última actualización de la versión V3 en la plataforma Hugging Face: DeepSeek-V3-0324. Este modelo cuenta con 685 mil millones de parámetros y ha mejorado significativamente en capacidades de código, diseño de UI y capacidades de inferencia.
En la reciente conferencia GTC 2025, el CEO de NVIDIA, Jensen Huang, elogió altamente a DeepSeek. Enfatizó que la idea de que el modelo eficiente de DeepSeek reduciría la demanda de chips era incorrecta; la demanda de computación en el futuro solo aumentará, no disminuirá.
DeepSeek como producto representativo de un avance en el algoritmo, su relación con el suministro de chips merece ser discutida. Primero, analicemos el significado de la potencia computacional y el algoritmo para el desarrollo de la industria de la IA.
Potencia computacional y evolución simbiótica del algoritmo
En el campo de la IA, la mejora de la potencia computacional proporciona una base para la ejecución de algoritmos más complejos, permitiendo que los modelos manejen mayores cantidades de datos y aprendan patrones más complejos; mientras que la optimización del algoritmo puede utilizar la potencia computacional de manera más eficiente, mejorando la eficiencia del uso de los recursos de cálculo.
La relación simbiótica entre la potencia computacional y el algoritmo está reconfigurando el panorama de la industria de la IA:
Diversificación de la ruta técnica: algunas empresas persiguen la construcción de clústeres de potencia computacional de gran tamaño, mientras que otras se centran en la optimización de la eficiencia del algoritmo, formando diferentes escuelas técnicas.
Reconstrucción de la cadena industrial: un fabricante de chips se convierte en un líder en potencia computacional de IA a través de su ecosistema, mientras que los proveedores de servicios en la nube reducen las barreras de implementación mediante servicios de potencia computacional flexible.
Ajuste de la asignación de recursos: las empresas buscan un equilibrio entre la inversión en infraestructura de hardware y el desarrollo de algoritmos eficientes.
Surgimiento de la comunidad de código abierto: modelos de código abierto como DeepSeek, LLaMA, etc., permiten compartir los logros de innovación algorítmica y optimización de potencia computacional, acelerando la iteración y difusión de tecnologías.
Innovación tecnológica de DeepSeek
La innovación tecnológica de DeepSeek es un factor clave de su éxito. A continuación, se explica sus principales puntos de innovación:
Optimización de la arquitectura del modelo
DeepSeek utiliza una arquitectura combinada de Transformer + MOE (Mezcla de Expertos) e introduce un mecanismo de atención latente multi-cabeza (Atención Latente Multi-Cabeza, MLA). Esta arquitectura es como un super equipo, donde el Transformer se encarga de las tareas convencionales, mientras que el MOE actúa como un grupo de expertos dentro del equipo, cada uno con su propio campo de especialización. Cuando se enfrenta a un problema específico, el experto más capacitado se encarga de resolverlo, lo que puede aumentar significativamente la eficiencia y precisión del modelo. El mecanismo MLA permite que el modelo preste atención de manera más flexible a diferentes detalles importantes al procesar la información, mejorando aún más el rendimiento del modelo.
Innovación en métodos de entrenamiento
DeepSeek ha propuesto un marco de entrenamiento de precisión mixta FP8. Este marco actúa como un asignador de recursos inteligente, capaz de seleccionar dinámicamente la precisión computacional adecuada según las necesidades en diferentes etapas del proceso de entrenamiento. Cuando se requiere un cálculo de alta precisión, utiliza una mayor precisión para garantizar la exactitud del modelo; mientras que cuando se puede aceptar una menor precisión, reduce la precisión, ahorrando así recursos computacionales, aumentando la velocidad de entrenamiento y reduciendo el uso de memoria.
Mejora de la eficiencia de inferencia
En la fase de inferencia, DeepSeek introduce la tecnología de Predicción Multi-token (Multi-token Prediction, MTP). El método de inferencia tradicional se lleva a cabo paso a paso, prediciendo un Token a la vez. Sin embargo, la tecnología MTP puede predecir múltiples Tokens de una vez, lo que acelera significativamente la velocidad de inferencia y reduce los costos de inferencia.
Avances en el algoritmo de aprendizaje reforzado
El nuevo algoritmo de aprendizaje reforzado de DeepSeek, GRPO (Optimización Generalizada Penalizada por Recompensas), optimiza el proceso de entrenamiento del modelo. El aprendizaje reforzado es como proporcionar un entrenador al modelo, que guía al modelo para aprender comportamientos mejores a través de recompensas y castigos. Los algoritmos tradicionales de aprendizaje reforzado pueden consumir una gran cantidad de potencia computacional en este proceso, mientras que el nuevo algoritmo de DeepSeek es más eficiente, ya que puede reducir los cálculos innecesarios al tiempo que garantiza mejoras en el rendimiento del modelo, logrando así un equilibrio entre rendimiento y costos.
Estas innovaciones no son puntos tecnológicos aislados, sino que forman un sistema técnico completo, reduciendo la potencia computacional en toda la cadena desde el entrenamiento hasta la inferencia. Las tarjetas gráficas de consumo estándar ahora también pueden ejecutar potentes 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
Muchas personas creen que DeepSeek ha eludido la capa de software de un cierto fabricante de chips, liberándose así de su dependencia. En realidad, DeepSeek realiza la optimización del algoritmo directamente a través de la capa de hilos paralelos del fabricante. Esta es un lenguaje de representación intermedia que se encuentra entre el código de alto nivel y las instrucciones GPU reales, y al operar en este nivel, DeepSeek puede lograr una afinación de rendimiento más precisa.
El impacto de esto en el fabricante de chips es de doble cara. Por un lado, DeepSeek de hecho está más profundamente vinculado a su hardware y ecosistema de software, y la reducción de la barrera de entrada para las aplicaciones de IA podría expandir el tamaño total del mercado; por otro lado, la optimización del algoritmo de DeepSeek podría cambiar la estructura de demanda del mercado para chips de alta gama, ya que algunos modelos de IA que originalmente requerían una GPU de alta gama ahora podrían ejecutarse de manera eficiente en tarjetas gráficas de gama media e incluso de consumo.
Significado para la industria de IA en China
La optimización del algoritmo de DeepSeek ofrece un camino de ruptura técnica para la industria de IA en China. En un contexto de limitaciones en chips de alta gama, la idea de "software que complementa hardware" reduce la dependencia de chips importados de alta gama.
En la parte superior, un algoritmo eficiente reduce la presión sobre la potencia computacional requerida, permitiendo a los proveedores de servicios de potencia computacional 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, el modelo de código abierto optimizado reduce las barreras para el desarrollo de aplicaciones de IA. Muchas pequeñas y medianas empresas pueden desarrollar aplicaciones competitivas basadas en el modelo DeepSeek sin necesidad de grandes recursos de potencia computacional, lo que dará lugar a la aparición de más soluciones de IA en verticales.
El profundo impacto de Web3+AI
Infraestructura de IA descentralizada
La optimización del algoritmo de DeepSeek proporciona un nuevo impulso a la infraestructura de IA Web3, con una arquitectura innovadora, algoritmos eficientes y una menor demanda de potencia computacional, lo que hace posible el razonamiento de IA descentralizado. La arquitectura MoE es naturalmente adecuada para el despliegue distribuido, diferentes nodos pueden poseer distintas redes de expertos, sin necesidad de que un único nodo almacene el modelo completo, lo que reduce significativamente los requisitos de almacenamiento y computación de un único nodo, aumentando así la flexibilidad y eficiencia del modelo.
El marco de entrenamiento FP8 reduce aún más la necesidad de recursos computacionales de alto nivel, permitiendo que más recursos computacionales 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 de múltiples agentes
Optimización de estrategias de trading inteligentes: a través del análisis de datos del mercado en tiempo real, la predicción de fluctuaciones de precios a corto plazo, la ejecución de transacciones en la cadena y la supervisión de resultados de transacciones, la cooperación de múltiples agentes ayuda a los usuarios a obtener mayores rendimientos.
Ejecución automática de contratos inteligentes: los agentes colaborativos monitorean, ejecutan y supervisan los resultados de los contratos inteligentes, logrando la automatización de lógicas de negocio más complejas.
Gestión personalizada de carteras de inversión: AI ayuda a los usuarios a encontrar en tiempo real las mejores oportunidades de staking o provisión de liquidez según la preferencia de riesgo, los objetivos de inversión y la situación financiera del usuario.
DeepSeek está buscando突破 a través de la innovación algorítmica bajo la restricción de potencia computacional, abriendo un camino de desarrollo diferenciado para la industria de IA en China. Reducir la barrera de entrada a las aplicaciones, promover la fusión de Web3 y IA, disminuir la dependencia de chips de alta gama y empoderar la innovación financiera, estos impactos están reconfigurando 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 carrera, innovadores como DeepSeek están redefiniendo las reglas del juego con la sabiduría china.