DeepSeek V3 atualização: Algoritmo inovador lidera novo paradigma de IA

A DeepSeek lançou recentemente a atualização da versão V3 na plataforma Hugging Face — DeepSeek-V3-0324, este modelo com 6850 bilhões de parâmetros teve melhorias significativas em capacidade de codificação, design de UI e capacidade de inferência.

Na recente conferência GTC 2025, o CEO da Nvidia, Jensen Huang, elogiou altamente as conquistas da DeepSeek. Ele apontou que a visão do mercado de que o modelo eficiente da DeepSeek iria reduzir a demanda por chips estava errada, e que a demanda por computação no futuro só irá aumentar, em vez de diminuir.

Como uma obra representativa da quebra de algoritmos, a relação entre DeepSeek e o fornecimento de capacidade de computação merece uma análise mais aprofundada. Podemos abordar essa questão a partir da perspectiva do impacto da capacidade de computação e dos algoritmos no desenvolvimento da indústria de IA.

Evolução simbiótica de poder computacional e algoritmo

No campo da IA, a melhoria da capacidade de cálculo fornece a base para a execução de algoritmos mais complexos, permitindo que os modelos processem grandes volumes de dados e aprendam padrões mais complexos. Ao mesmo tempo, a otimização dos algoritmos pode utilizar a capacidade de cálculo de forma mais eficiente, aumentando a eficiência do uso dos recursos de computação.

Esta relação simbiótica está a remodelar o panorama da indústria de IA:

1. Divergência de rota técnica: algumas empresas buscam construir super grandes clusters de poder computacional, enquanto outras se concentram na otimização da eficiência do algoritmo, formando diferentes escolas técnicas.

2. Reestruturação da cadeia industrial: certos fabricantes de chips tornaram-se líderes em poder computacional de IA através do ecossistema, enquanto os provedores de serviços em nuvem reduziram a barreira de implementação por meio de serviços de computação elástica.

3. Ajuste na alocação de recursos: as empresas buscam um equilíbrio entre o investimento em infraestrutura de hardware e o desenvolvimento de algoritmos eficientes.

4. A ascensão da comunidade de código aberto: Modelos de código aberto como DeepSeek e LLaMA permitem que inovações em algoritmos e resultados de otimização de poder computacional sejam compartilhados, acelerando a iteração e a difusão tecnológica.

Inovação tecnológica do DeepSeek

A rápida ascensão do DeepSeek está intimamente ligada à sua inovação tecnológica. Abaixo está uma explicação simples dos seus principais pontos de inovação:

otimização da arquitetura do modelo

DeepSeek utiliza uma arquitetura combinada de Transformer com MOE (especialistas mistos) e introduz o mecanismo de atenção latente multi-cabeça (MLA). Esta arquitetura é semelhante a uma equipe eficiente, onde o Transformer lida com tarefas regulares, enquanto o MOE atua como um grupo de especialistas dentro da equipe, cada um com sua própria área de especialização. O mecanismo MLA permite que o modelo preste atenção de forma mais flexível a diferentes detalhes importantes, melhorando ainda mais o desempenho.

Inovação nos métodos de treino

A DeepSeek apresentou o framework de treinamento de precisão mista FP8. Este framework pode selecionar dinamicamente a precisão de cálculo adequada com base nas necessidades em diferentes fases do treinamento, garantindo a precisão do modelo enquanto melhora a velocidade de treinamento e reduz o uso de memória.

Aumento da eficiência da inferência

DeepSeek introduziu a tecnologia de Previsão de Múltiplos Tokens (MTP). Ao contrário dos métodos tradicionais de previsão passo a passo, a tecnologia MTP é capaz de prever vários Tokens de uma só vez, acelerando significativamente a velocidade de inferência e reduzindo os custos.

Avanços em algoritmos de aprendizado por reforço

O novo algoritmo de aprendizado por reforço GRPO (Otimização de Recompensa e Penalização Generalizada) da DeepSeek otimiza o processo de treinamento do modelo. Este algoritmo consegue equilibrar desempenho e custo, reduzindo cálculos desnecessários ao mesmo tempo que garante a melhoria do desempenho do modelo.

Estas inovações formaram um sistema tecnológico completo, reduzindo a demanda de poder computacional em toda a cadeia, desde o treinamento até a inferência. Agora, placas gráficas de consumo comuns conseguem executar poderosos modelos de IA, reduzindo significativamente a barreira de entrada para aplicações de IA, permitindo que mais desenvolvedores e empresas participem da inovação em IA.

Impacto sobre os fabricantes de chips

A inovação tecnológica da DeepSeek tem um impacto duplo sobre os fabricantes de chips. Por um lado, a ligação da DeepSeek com o hardware e o ecossistema relacionado tornou-se mais profunda, e a redução da barreira de entrada para aplicações de IA pode expandir o tamanho total do mercado. Por outro lado, a otimização do algoritmo da DeepSeek pode alterar a estrutura de demanda do mercado por chips de alto desempenho, com alguns modelos de IA que anteriormente precisavam de GPUs de topo agora podendo ser executados de forma eficiente em placas gráficas de gama média ou até mesmo de consumo.

Significado para a indústria de IA na China

A otimização do algoritmo do DeepSeek fornece um caminho de ruptura técnica para a indústria de IA na China. Em um contexto de limitação de chips de alta gama, a abordagem de "software complementando hardware" alivia a dependência de chips importados de ponta.

No upstream, algoritmos eficientes reduziram a pressão sobre a demanda de poder computacional, permitindo que os provedores de serviços de computação prolonguem o ciclo de vida do hardware através da otimização de software, aumentando assim o retorno sobre o investimento. No downstream, os modelos de código aberto otimizados reduziram a barreira de entrada para o desenvolvimento de aplicações de IA. Muitas pequenas e médias empresas, sem a necessidade de grandes recursos computacionais, conseguem desenvolver aplicações competitivas baseadas no modelo DeepSeek, o que levará ao surgimento de mais soluções de IA em setores verticais.

O impacto profundo do Web3+AI

Infraestrutura de IA descentralizada

A otimização do algoritmo da DeepSeek oferece um novo impulso à infraestrutura de IA Web3. A arquitetura inovadora, algoritmos eficientes e menores requisitos de poder computacional tornam a inferência de IA descentralizada possível. A arquitetura MoE é naturalmente adequada para implantação distribuída, onde diferentes nós podem ter diferentes redes de especialistas, sem a necessidade de um único nó armazenar o modelo completo, o que reduz significativamente os requisitos de armazenamento e computação de um único nó, aumentando assim a flexibilidade e a eficiência do modelo.

A estrutura de treino FP8 reduz ainda mais a necessidade de recursos de computação de alto desempenho, permitindo que mais recursos de computação sejam adicionados à rede de nós. Isso não só diminui a barreira de entrada para participar da computação descentralizada de IA, mas também aumenta a capacidade de computação e a eficiência de toda a rede.

Sistema Multi-Agente

1. Otimização de estratégias de negociação inteligentes: através da análise de dados de mercado em tempo real, previsão de flutuações de preços de curto prazo, execução de transações em cadeia, supervisão de resultados de negociação e a operação colaborativa de múltiplos agentes, ajudamos os usuários a obter maiores lucros.

2. Execução automatizada de contratos inteligentes: a monitorização, execução e supervisão de resultados de contratos inteligentes operam em conjunto com agentes inteligentes, permitindo a automação de lógicas de negócios mais complexas.

3. Gestão de carteira de investimentos personalizada: A IA ajuda os utilizadores a encontrar em tempo real as melhores oportunidades de staking ou fornecimento de liquidez, com base nas preferências de risco, objetivos de investimento e situação financeira dos utilizadores.

DeepSeek está a encontrar inovações através de algoritmos sob a restrição de capacidade computacional, abrindo um caminho de desenvolvimento diferenciado para a indústria de IA na China. Reduzir as barreiras de aplicação, promover a fusão entre Web3 e IA, diminuir a dependência de chips de alta gama e capacitar a inovação financeira, estes impactos estão a remodelar o panorama da economia digital. O desenvolvimento futuro da IA não será apenas uma competição de capacidade computacional, mas sim uma competição de otimização colaborativa entre capacidade computacional e algoritmos. Nesta nova corrida, inovadores como a DeepSeek estão a redefinir as regras do jogo com a sabedoria chinesa.