Actualización de DeepSeek V3 lidera un nuevo paradigma de IA: Potencia computacional y Algoritmo en danza

DeepSeek ha lanzado recientemente una actualización importante de la versión V3 en la plataforma Hugging Face: DeepSeek-V3-0324. Este modelo cuenta con 6850 millones de parámetros, mostrando mejoras significativas en capacidad de código, diseño de UI y capacidad de inferencia.

En la reciente conferencia GTC 2025, Jensen Huang elogió altamente los logros de DeepSeek. Señaló que la creencia anterior en el mercado de que el modelo eficiente de DeepSeek reduciría la demanda de chips de alto rendimiento era errónea. Jensen Huang enfatizó que la demanda de computación en el futuro solo aumentará, no disminuirá.

Como una obra representativa de los avances en algoritmos, la relación entre DeepSeek y la Potencia computacional ha suscitado reflexiones sobre el papel de la Potencia computacional y el Algoritmo en el desarrollo de la industria de la IA.

Potencia computacional y el fomento mutuo del algoritmo

En el campo de la IA, la mejora de la potencia computacional proporciona una base para ejecutar 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 computacional de manera más eficiente, mejorando la eficiencia en el uso de los recursos de cálculo.

La relación simbiótica entre la potencia computacional y el algoritmo está remodelando el panorama de la industria de la IA:

1. Diversificación de rutas tecnológicas: algunas empresas se dedican a construir clústeres de potencia computacional de gran escala, mientras que otras se centran en la optimización de la eficiencia del algoritmo, formando diferentes corrientes tecnológicas.

2. Reestructuración de la cadena de suministro: Algunas empresas se han convertido en líderes de la potencia computacional de IA a través de ecosistemas, mientras que los proveedores de servicios en la nube han reducido las barreras de implementación mediante servicios de potencia computacional 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 la comunidad de código abierto: los modelos de código abierto permiten compartir los resultados de la innovación en algoritmos y la optimización de la potencia computacional, acelerando la iteración y difusión de la tecnología.

Innovación tecnológica de DeepSeek

El éxito de DeepSeek está intrínsecamente ligado a su innovación tecnológica. A continuación se presenta una breve explicación de sus principales innovaciones tecnológicas:

Optimización de la arquitectura del modelo

DeepSeek utiliza una arquitectura combinada de Transformer y MOE (Mixture of Experts), e introduce un mecanismo de atención latente de múltiples cabezas (Multi-Head Latent Attention, MLA). Esta arquitectura funciona como un equipo eficiente, donde el Transformer maneja tareas generales, mientras que el MOE actúa como un grupo de expertos, convocando al experto más adecuado según el problema específico. El mecanismo MLA permite que el modelo preste atención de manera más flexible a los detalles importantes, mejorando aún más el rendimiento.

Método de entrenamiento innovador

DeepSeek ha propuesto un marco de entrenamiento de precisión mixta FP8. Este marco puede seleccionar dinámicamente la precisión computacional adecuada según las necesidades de diferentes etapas del proceso de entrenamiento, mejorando la velocidad de entrenamiento y reduciendo el uso de memoria, al tiempo que garantiza la precisión del modelo.

Mejora de la eficiencia de inferencia

En la fase de inferencia, DeepSeek introdujo la técnica de Predicción de Múltiples Tokens (Multi-token Prediction, MTP). A diferencia de la predicción de un solo token tradicional, la técnica MTP puede predecir múltiples tokens de una sola vez, acelerando considerablemente la velocidad de inferencia y reduciendo al mismo tiempo el costo de inferencia.

ruptura del Algoritmo de Aprendizaje Reforzado

DeepSeek desarrolló un nuevo algoritmo de aprendizaje por refuerzo llamado GRPO (Optimización Generalizada Penalizada por Recompensas). Este algoritmo optimiza el proceso de entrenamiento del modelo, logrando un equilibrio entre el rendimiento y el costo al reducir los cálculos innecesarios mientras se asegura la mejora del rendimiento.

Estas innovaciones han formado un sistema técnico completo, reduciendo de manera integral la potencia computacional requerida desde el entrenamiento hasta la inferencia. Esto permite que las tarjetas gráficas de consumo comunes puedan ejecutar potentes modelos de IA, disminuyendo en gran medida la barrera de entrada para las aplicaciones de IA, lo que permite que más desarrolladores y empresas participen en la innovación de IA.

Impacto en los proveedores de chips de alto rendimiento

Hay opiniones que sugieren que DeepSeek ha eludido ciertas capas de hardware, reduciendo la dependencia de chips de alto rendimiento. En realidad, DeepSeek optimiza algoritmos mediante la manipulación directa del conjunto de instrucciones subyacente. Este enfoque hace que DeepSeek esté más estrechamente ligado al ecosistema de hardware, mientras que la reducción de las barreras de entrada para las aplicaciones de IA podría ampliar el tamaño total del mercado.

Sin embargo, la optimización del algoritmo de DeepSeek podría cambiar la estructura de la demanda del mercado por chips de alta gama. Algunos modelos de IA que originalmente requerían GPU de primer nivel, ahora podrían funcionar de manera eficiente en tarjetas gráficas de gama media o incluso de nivel de entrada.

La importancia para la industria de la IA en China

La optimización del algoritmo de DeepSeek proporciona un punto de avance técnico para la industria de la inteligencia artificial en China. En el contexto de la limitación del suministro de chips de alta gama, la idea de "software que complementa al hardware" reduce la dependencia de los chips de alta gama importados.

En la parte superior, algoritmos eficientes han reducido la presión de la demanda de potencia computacional, 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, los modelos de código abierto optimizados han reducido la barrera de entrada para el desarrollo de aplicaciones de IA. Muchas pequeñas y medianas empresas, sin necesidad de grandes recursos de potencia computacional, también pueden desarrollar aplicaciones competitivas basadas en el modelo DeepSeek, lo que dará lugar a más soluciones de IA en sectores verticales.

Impacto profundo de Web3+AI

Infraestructura de IA descentralizada

La optimización del algoritmo de DeepSeek proporciona un nuevo impulso a la infraestructura de IA Web3. Una arquitectura innovadora, algoritmos eficientes y menores requisitos de potencia computacional hacen posible el razonamiento de IA descentralizada. La arquitectura MoE es naturalmente adecuada para el despliegue distribuido, donde diferentes nodos pueden poseer distintas redes de expertos, eliminando la 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 la flexibilidad y eficiencia del modelo.

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

Sistema multiagente

1. 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 trading mediante la colaboración de múltiples agentes, se 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 en colaboración de agentes inteligentes para lograr una automatización más compleja de la lógica empresarial.

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 la tolerancia al riesgo, los objetivos de inversión y la situación financiera del usuario.

DeepSeek, bajo la restricción de potencia computacional, busca innovaciones a través de algoritmos para abrir un camino de desarrollo diferenciado para la industria de IA en China. Reduciendo la barrera de entrada a las aplicaciones, promoviendo la fusión de Web3 con IA, disminuyendo la dependencia de chips de alta gama y potenciando la innovación financiera, estos impactos están remodelando 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 su inteligencia única.