DeepSeek V3 оновлення веде нову парадигму AI: Обчислювальна потужність та Алгоритм спільно танцюють

DeepSeek нещодавно представив значне оновлення версії V3 на платформі Hugging Face — DeepSeek-V3-0324. Ця модель має 6850 мільярдів параметрів і має суттєві поліпшення в таких аспектах, як кодова здатність, дизайн інтерфейсу користувача та обчислювальна потужність.

На нещодавно завершеній конференції GTC 2025, Хуан Женьсюн високо оцінив досягнення DeepSeek. Він зазначив, що ринок раніше вважав, що ефективна модель DeepSeek зменшить попит на високопродуктивні чіпи, і це було помилковим. Хуан Женьсюн підкреслив, що в майбутньому обчислювальні вимоги лише зростатимуть, а не зменшуватимуться.

Як зразок алгоритмічного прориву, DeepSeek викликав роздуми про зв'язок між обчислювальною потужністю та алгоритмами у розвитку AI-індустрії.

Обчислювальна потужність та алгоритмів взаємодопомога

У галузі штучного інтелекту підвищення обчислювальної потужності забезпечує основу для роботи більш складних алгоритмів, що дозволяє моделям обробляти більш масштабні дані та вивчати складніші шаблони. Одночасно оптимізація алгоритмів може більш ефективно використовувати обчислювальну потужність, підвищуючи ефективність використання обчислювальних ресурсів.

Обчислювальна потужність та алгоритмів спільні відносини перетворюють індустрію ШІ:

1. Диференціація технологічних маршрутів: деякі компанії прагнуть створити надвеликий обчислювальний кластер, тоді як інші зосереджуються на оптимізації ефективності алгоритмів, формуючи різні технологічні школи.

2. Реконструкція галузевої мережі: деякі компанії стають лідерами в обчислювальній потужності штучного інтелекту через екосистему, тоді як постачальники хмарних послуг знижують поріг 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 дозволяють ділитися результатами інновацій алгоритмів та обчислювальної потужності, прискорюючи технічну ітерацію та поширення.

Технічні інновації DeepSeek

Успіх DeepSeek тісно пов'язаний з його технологічними інноваціями. Нижче наводиться коротке пояснення його основних технологічних інновацій:

Оптимізація архітектури моделі

DeepSeek використовує комбінацію архітектур Transformer та MOE (Суміш експертів) та впроваджує механізм багатоголового латентного уваги (Multi-Head Latent Attention, MLA). Ця архітектура нагадує ефективну команду: Transformer обробляє звичайні завдання, а MOE діє як група експертів, яка за конкретною проблемою залучає найбільш відповідного експерта. Механізм MLA дозволяє моделі більш гнучко зосереджуватися на важливих деталях, що ще більше підвищує продуктивність.

Інновації в методах навчання

DeepSeek запропонував рамки тренування з змішаною точністю FP8. Ця рамка може динамічно вибирати відповідну обчислювальну потужність відповідно до потреб різних етапів навчання, забезпечуючи точність моделі та одночасно підвищуючи швидкість навчання, зменшуючи використання пам'яті.

Підвищення ефективності алгоритму

На етапі інференції DeepSeek впроваджує технологію багатотокенового прогнозування (Multi-token Prediction, MTP). На відміну від традиційного однотокенового прогнозування, технологія MTP може одночасно прогнозувати кілька токенів, що значно прискорює швидкість інференції та знижує витрати на інференцію.

Прорив алгоритму навчання з підкріпленням

DeepSeek розробила новий алгоритм посиленого навчання GRPO (Узагальнена оптимізація з винагородою та штрафом). Цей алгоритм оптимізує процес навчання моделі, забезпечуючи підвищення продуктивності при зменшенні непотрібних обчислень, досягаючи балансу між продуктивністю та витратами.

Ці інновації сформували повну технологічну систему, що від тренування до висновку повністю знижує вимоги до обчислювальної потужності. Це дозволяє звичайним споживчим графічним картам також запускати потужні AI моделі, значно знижуючи бар'єри входу в AI застосування, що дозволяє більшій кількості розробників і підприємств брати участь в AI інноваціях.

Вплив на постачальників високопродуктивних чіпів

Є думка, що DeepSeek обійшов певні апаратні шари, зменшивши залежність від високопродуктивних чіпів. Насправді, DeepSeek проводить оптимізацію алгоритму шляхом прямого управління базовим набором інструкцій. Цей підхід робить зв'язок DeepSeek з апаратною екосистемою більш тісним, в той час як зниження порогу входження для AI-додатків може розширити загальний обсяг ринку.

Однак оптимізація алгоритму DeepSeek може змінити структуру попиту на висококласні чіпи на ринку. Деякі AI моделі, які раніше вимагали найкращих GPU для роботи, тепер можуть ефективно працювати на середньому або навіть початковому рівні графічних карт.

Значення для китайської AI-індустрії

Оптимізація алгоритму DeepSeek забезпечила технологічний прорив для китайської AI-індустрії. На фоні обмежень постачання висококласних чіпів, підхід "програмне забезпечення замість апаратного" зменшив залежність від імпортних висококласних чіпів.

На upstream, ефективний Алгоритм зменшив тиск на потребу в Обчислювальна потужність, що дозволило постачальникам Обчислювальна потужність продовжити термін експлуатації апаратного забезпечення через оптимізацію програмного забезпечення та підвищити рентабельність інвестицій. На downstream, оптимізовані відкриті моделі зменшили бар'єри для розробки AI-додатків. Безліч малих і середніх підприємств можуть розробляти конкурентоспроможні додатки на основі моделі DeepSeek без необхідності в значних ресурсах Обчислювальна потужність, що призведе до виникнення більшої кількості AI-рішень для вертикальних секторів.

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 Обчислювальної потужності роблять можливим децентралізоване AI-інференціювання. Архітектура MoE природно підходить для розподіленого розгортання, різні вузли можуть мати різні експертні мережі, без необхідності зберігати повну модель на одному вузлі, що суттєво знижує вимоги до зберігання та обчислень для одного вузла, підвищуючи гнучкість і ефективність моделі.

FP8 навчальний фреймворк ще більше знижує вимоги до високоякісних обчислювальних ресурсів, що дозволяє більшій кількості обчислювальних ресурсів приєднатися до мережі вузлів. Це не лише знижує бар'єри для участі в децентралізованих AI обчисленнях, але й підвищує загальну обчислювальну потужність та ефективність мережі.

Багатоагентні системи

1. Оптимізація торгових стратегій: завдяки аналізу даних ринку в реальному часі, прогнозуванню короткострокових коливань цін, виконанню угод на блокчейні, нагляду за результатами торгівлі та співпраці кількох агентів, допомагає користувачам отримувати вищий дохід.

2. Автоматичне виконання смарт-контрактів: спостереження за смарт-контрактами, виконання та контроль результатів, тощо, співпраця агентів для реалізації автоматизації більш складної бізнес-логіки.

3. Персоналізоване управління інвестиційним портфелем: ШІ допомагає користувачам у реальному часі знаходити найкращі можливості для стейкінгу або надання ліквідності згідно з їхніми уподобаннями щодо ризику, інвестиційними цілями та фінансовим становищем.

DeepSeek шукає突破 в умовах обмеженої обчислювальної потужності через інновації в алгоритмах, відкриваючи відмінні шляхи розвитку для китайської AI-індустрії. Зниження бар'єрів для застосування, сприяння інтеграції Web3 та AI, зменшення залежності від висококласних чіпів, надання можливостей для фінансових інновацій – ці впливи змінюють ландшафт цифрової економіки. У майбутньому розвиток AI більше не буде лише змаганням в обчислювальній потужності, а стане змаганням з оптимізації обчислювальної потужності та алгоритмів. На цьому новому етапі DeepSeek та інші інноватори використовують унікальну мудрість для повторного визначення правил гри.