DeepSeek V3 оновлення: Алгоритм інновацій веде нову парадигму AI

DeepSeek нещодавно випустив оновлення версії V3 на платформі Hugging Face — DeepSeek-V3-0324. Ця модель з 6850 мільярдами параметрів має суттєві покращення в кодових можливостях, дизайні інтерфейсу користувача та можливостях висновку.

На нещодавній конференції 2025 GTC генеральний директор NVIDIA Хуан Ренсюн високо оцінив досягнення DeepSeek. Він зазначив, що ринок раніше вважав, що ефективна модель DeepSeek зменшить попит на чіпи, але це було помилковим уявленням; у майбутньому обсяг обчислювальних потреб тільки зросте, а не зменшиться.

Як представник алгоритмічного прориву, DeepSeek заслуговує на детальне обговорення зв'язку між постачанням обчислювальних потужностей. Ми можемо проаналізувати це питання з точки зору впливу обчислювальної потужності та алгоритмів на розвиток AI-індустрії.

Спільна еволюція обчислювальної потужності та алгоритмів

У сфері штучного інтелекту підвищення обчислювальної потужності створює основу для виконання більш складних Алгоритмів, що дозволяє моделям обробляти більші обсяги даних і вивчати більш складні шаблони. Одночасно оптимізація Алгоритмів може більш ефективно використовувати обчислювальну потужність, підвищуючи ефективність використання обчислювальних ресурсів.

Ця симбіотична взаємозв'язок переосмислює ландшафт індустрії ШІ:

1. Диференціація технологічних маршрутів: деякі компанії прагнуть створити надвеликі обчислювальні кластери, у той час як інші зосереджуються на оптимізації ефективності алгоритмів, формуючи різні технічні школи.

2. Перебудова промислового ланцюга: деякі виробники чіпів стали домінуючими гравцями в AI-обчислювальних потужностях через екосистему, тоді як постачальники хмарних послуг знизили бар'єри для впровадження завдяки еластичним обчислювальним послугам.

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

4. Виникнення відкритих спільнот: відкриті моделі, такі як DeepSeek та LLaMA, дозволяють ділитися досягненнями у сфері алгоритмів та оптимізації обчислювальних потужностей, прискорюючи технічну ітерацію та розповсюдження.

Технічні інновації DeepSeek

Швидкий зріст DeepSeek нерозривно пов'язаний з його технологічними інноваціями. Нижче наведено просте пояснення його основних інновацій.

Оптимізація архітектури моделі

DeepSeek використовує комбінацію архітектур Transformer та MOE (змішане експертне обслуговування) і впроваджує механізм багатоголового потенційного уваги (MLA). Ця архітектура нагадує ефективну команду, де Transformer виконує звичайні завдання, а MOE є експертною групою в команді, кожен експерт має свою спеціалізацію. Механізм MLA дозволяє моделі більш гнучко фокусуватися на різних важливих деталях, що ще більше підвищує продуктивність.

Інновації в методах навчання

DeepSeek представив FP8 змішану точність навчання. Ця рамка може динамічно вибирати відповідну обчислювальну точність відповідно до потреб різних етапів навчання, підвищуючи швидкість навчання та зменшуючи використання пам'яті при забезпеченні точності моделі.

Підвищення ефективності алгоритму

DeepSeek впроваджує технологію прогнозування кількох токенів (MTP). На відміну від традиційних покрокових методів прогнозування, технологія MTP дозволяє прогнозувати кілька токенів одночасно, що значно прискорює швидкість виводу та знижує витрати.

Прорив алгоритму зміцнюючого навчання

Новий алгоритм глибокого навчання DeepSeek GRPO (Оптимізація загального винагороди та покарання) оптимізує процес навчання моделі. Цей алгоритм може забезпечити підвищення продуктивності моделі, одночасно зменшуючи непотрібні обчислення, досягаючи балансу між продуктивністю та витратами.

Ці інновації створили повну технологічну систему, яка знизила вимоги до обчислювальної потужності на всьому ланцюгу, від навчання до висновків. Тепер звичайні споживчі відеокарти можуть запускати потужні AI моделі, що значно знижує бар'єри для використання AI, дозволяючи більшій кількості розробників та компаній брати участь в AI інноваціях.

Вплив на виробників чіпів

Технічні інновації DeepSeek мають подвійний вплив на виробників чіпів. З одного боку, зв'язок DeepSeek із апаратним забезпеченням та відповідною екосистемою став глибшим, а зниження бар'єрів для застосування ШІ може розширити загальний обсяг ринку. З іншого боку, оптимізація алгоритмів DeepSeek може змінити структуру попиту на висококласні чіпи: деякі моделі ШІ, які раніше потребували найкращих GPU для роботи, 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 високоякісних чіпів, підхід "програмне забезпечення замість апаратного забезпечення" зменшив залежність від провідних імпортних чіпів.

На upstream ефективний Алгоритм зменшує тиск на вимоги до обчислювальної потужності, що дозволяє постачальникам обчислювальних послуг продовжувати 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 базі моделі DeepSeek без необхідності в значних обчислювальних ресурсах, що призведе до виникнення більшої кількості AI-рішень у вертикальних галузях.

Глибокий вплив Web3+AI

Децентралізована AI інфраструктура

Оптимізація алгоритму DeepSeek забезпечує новий імпульс для інфраструктури Web3 AI. Інноваційна архітектура, ефективні алгоритми та нижчі вимоги до потужності обчислень роблять децентралізоване AI-інферування можливим. Архітектура MoE природно підходить для розподіленого розгортання, різні вузли можуть мати різні мережі експертів, не вимагаючи, щоб один вузол зберігав повну модель, що значно знижує вимоги до зберігання та обчислень для одного вузла, підвищуючи тим самим гнучкість і ефективність моделі.

FP8 тренувальна структура далі зменшила вимоги до висококласних обчислювальних ресурсів, що дозволяє більшій кількості обчислювальних ресурсів приєднуватися до мережі вузлів. Це не лише знижує бар'єри для участі в децентралізованих AI обчисленнях, але й підвищує загальну обчислювальну спроможність і ефективність мережі.

Багатоагентні системи

1. Оптимізація інтелектуальних торгових стратегій: за допомогою аналізу даних ринку в реальному часі, прогнозування короткострокових цінових коливань, виконання угод на блокчейні, моніторинг результатів торгівлі та інших взаємодій кількох агентів, допомагає користувачам отримувати вищий прибуток.

2. Автоматичне виконання смарт-контрактів: спільна робота агентів, таких як моніторинг смарт-контрактів, виконання та нагляд за результатами, 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, виходячи з ризикових вподобань, інвестиційних цілей та фінансового стану користувача.

DeepSeek саме завдяки обмеженню обчислювальної потужності, через інновації в алгоритмах шукає突破, відкриваючи для китайської AI-індустрії диференційовані шляхи розвитку. Зниження бар'єрів для застосування, сприяння інтеграції Web3 та AI, зменшення залежності від висококласних чіпів, наділення фінансових інновацій - ці впливи вже перепроектують ландшафт цифрової економіки. У майбутньому розвиток AI більше не буде лише змаганням за обчислювальну потужність, а змаганням за синхронізовану оптимізацію обчислювальної потужності та алгоритмів. На цьому новому треку інноватори, такі як DeepSeek, переосмислюють правила гри за допомогою китайської мудрості.