DeepSeek V3 güncellemesi AI'de yeni bir paradigma sunuyor: Bilgi İşlem Gücü ve Algoritma birlikte dans ediyor

DeepSeek, yakın zamanda Hugging Face platformunda V3 versiyonunun önemli bir güncellemesini yayınladı - DeepSeek-V3-0324. Bu model, 6850 milyar parametreye sahip olup, kod yetenekleri, UI tasarımı ve çıkarım yetenekleri gibi alanlarda önemli iyileştirmeler sunmaktadır.

2025 GTC konferansında, Huang Renxun, DeepSeek'in başarılarını yüksek bir şekilde değerlendirdi. Pazarın daha önce DeepSeek'in verimli modelinin yüksek performanslı çip talebine olan bakış açısını azaltacağına dair düşüncesinin yanlış olduğunu belirtti. Huang Renxun, gelecekteki hesaplama talebinin yalnızca artacağını, azalmayacağını vurguladı.

Bir algoritma atılımının temsilcisi olarak, DeepSeek ile bilgi işlem gücü tedariki arasındaki ilişki, AI sektöründeki bilgi işlem gücü ve algoritmanın rolüne dair düşünceleri tetikledi.

Bilgi İşlem Gücü ve Algoritma'nın Karşılıklı Teşviki

AI alanında, Bilgi İşlem Gücü artışı daha karmaşık Algoritmalar için bir çalışma temeli sağlıyor, bu da modellerin daha büyük ölçekli verileri işleyebilmesine ve daha karmaşık kalıpları öğrenebilmesine olanak tanıyor. Aynı zamanda, Algoritmaların optimizasyonu ise Bilgi İşlem Gücü'nü daha verimli bir şekilde kullanarak hesaplama kaynaklarının kullanım verimliliğini artırabiliyor.

Bilgi İşlem Gücü ve algoritmanın ortak yaşama ilişkisi AI endüstrisinin yapısını yeniden şekillendiriyor:

1. Teknolojik yol ayrımı: Bazı şirketler devasa bilgi işlem gücü kümeleri oluşturmaya odaklanırken, diğerleri algoritma verimliliği optimizasyonuna yoğunlaşarak farklı teknik akımlar oluşturmuştur.

2. Sektör zinciri yeniden yapılandırması: Bazı şirketler ekosistem aracılığıyla AI Bilgi İşlem Gücü'nün lideri haline gelirken, bulut hizmet sağlayıcıları esnek Bilgi İşlem Gücü hizmetleriyle kurulum engellerini azaltmıştır.

3. Kaynak dağılımı ayarlaması: Şirket, donanım altyapısı yatırımları ile etkili algoritma geliştirme arasında denge arıyor.

4. Açık Kaynak Topluluğunun Yükselişi: Açık kaynak modelleri, algoritma yenilikleri ve bilgi işlem gücü optimizasyonu sonuçlarının paylaşılmasını sağlayarak teknolojik iterasyon ve yayılmayı hızlandırmıştır.

DeepSeek'in teknik yenilikleri

DeepSeek'in başarısı, teknolojik yenilikleriyle ayrılmaz bir şekilde bağlantılıdır. Aşağıda, temel teknolojik yeniliklerine dair kısa bir açıklama bulunmaktadır:

Model Mimarisi Optimizasyonu

DeepSeek, Transformer ve MOE (Uzmanlar Karışımı) kombinasyon mimarisini benimsemiştir ve Çoklu Başlı Gizli Dikkat Mekanizması (Multi-Head Latent Attention, MLA) sunmuştur. Bu mimari, verimli bir ekip gibi çalışır; Transformer, genel görevleri işlerken, MOE, belirli sorunlara en uygun uzmanı çağıran bir uzman grubuna benzer. MLA mekanizması ise modelin önemli detaylara daha esnek bir şekilde odaklanmasını sağlar ve performansı daha da artırır.

Eğitim Yöntemleri Yeniliği

DeepSeek, FP8 karışık hassasiyet eğitim çerçevesini önerdi. Bu çerçeve, eğitim sürecinin farklı aşamalarının ihtiyaçlarına göre dinamik olarak uygun hesaplama hassasiyetini seçebilir, modelin doğruluğunu garanti ederken eğitim hızını artırır ve bellek kullanımını azaltır.

Çıkarım verimliliği artırma

Çıkarım aşamasında, DeepSeek çoklu Token tahmini (Multi-token Prediction, MTP) teknolojisini tanıttı. Geleneksel tek Token tahminine kıyasla, MTP teknolojisi bir seferde birden fazla Token tahmin edebilmekte, bu da çıkarım hızını büyük ölçüde artırmakta ve çıkarım maliyetini düşürmektedir.

Güçlendirme Öğrenme Algoritması突破

DeepSeek, yeni bir pekiştirmeli öğrenme algoritması olan GRPO'yu (Genelleştirilmiş Ödül-Ceza Optimizasyonu) geliştirdi. Bu algoritma, model eğitim sürecini optimize ederek performans artışını garanti altına alırken gereksiz hesaplamaları azaltarak performans ve maliyet arasında bir denge sağlamıştır.

Bu yenilikler, eğitimden çıkarıma kadar bilgi işlem gücü gereksinimlerini tamamen azaltan bütünlüklü bir teknik sistem oluşturdu. Bu, sıradan tüketici sınıfı ekran kartlarının da güçlü AI modellerini çalıştırabilmesini sağladı, AI uygulamalarının erişim engelini büyük ölçüde düşürdü ve daha fazla geliştirici ile işletmenin AI yeniliklerine katılabilmesini sağladı.

Yüksek Performanslı Çip Tedarikçilerine Etkisi

Bazı görüşler, DeepSeek'in belirli donanım katmanlarını atlatarak yüksek performanslı çiplere olan bağımlılığı azalttığını öne sürüyor. Aslında, DeepSeek algoritma optimizasyonu yapmak için doğrudan alt düzey komut setini kullanıyor. Bu yöntem, DeepSeek'in donanım ekosistemiyle olan bağını daha da güçlendirirken, AI uygulamalarındaki giriş engelinin azalması genel pazar ölçeğini genişletebilir.

Ancak, DeepSeek'in algoritma optimizasyonu, piyasanın yüksek kaliteli çipler için talep yapısını değiştirebilir. Önceden yalnızca en iyi GPU'lar ile çalıştırılabilen bazı AI modelleri, şimdi orta seviye hatta giriş seviyesi ekran kartlarında verimli bir şekilde çalışabilir.

Çin AI Endüstrisi için Önemi

DeepSeek'in algoritma optimizasyonu, Çin AI endüstrisine teknik bir sıçrama tahtası sağladı. Yüksek kaliteli çip tedarikinin kısıtlı olduğu bir ortamda, "yazılım ile donanımın tamamlanması" yaklaşımı, ithal yüksek kaliteli çiplere olan bağımlılığı azalttı.

Yukarıda, verimli algoritmalar bilgi işlem gücü talep baskısını azaltarak bilgi işlem hizmeti sağlayıcılarının yazılım optimizasyonu ile donanım kullanım süresini uzatmasına ve yatırım getirisini artırmasına olanak tanır. Aşağıda, optimize edilmiş açık kaynak modeli AI uygulama geliştirme engelini azaltır. Birçok küçük ve orta ölçekli işletme büyük miktarda bilgi işlem kaynağına ihtiyaç duymadan, DeepSeek modeline dayalı rekabetçi uygulamalar geliştirebilir ve bu, daha fazla dikey alan AI çözümü doğuracaktır.

Web3+AI'nın Derin Etkileri

Dağıtık AI altyapısı

DeepSeek'in algoritma optimizasyonu, Web3 AI altyapısına yeni bir ivme kazandırdı. Yenilikçi mimari, verimli algoritmalar ve daha düşük Bilgi İşlem Gücü gereksinimleri, merkeziyetsiz AI çıkarımını mümkün kılıyor. MoE mimarisi, dağıtık dağıtım için doğal olarak uygundur, farklı düğümler farklı uzman ağlarını barındırabilir, tek bir düğümün tam modeli depolamasına gerek yoktur, bu da tek düğümün depolama ve hesaplama gereksinimlerini önemli ölçüde azaltır, modelin esnekliğini ve verimliliğini artırır.

FP8 eğitim çerçevesi, yüksek düzeyde bilgi işlem gücü gereksinimini daha da azaltarak daha fazla bilgi işlem kaynağının düğüm ağına katılmasını sağlar. Bu sadece merkeziyetsiz AI hesaplamalarına katılma eşiğini düşürmekle kalmaz, aynı zamanda tüm ağın hesaplama kapasitesini ve verimliliğini artırır.

Çoklu Zeka Sistemleri

1. Akıllı Ticaret Stratejisi Optimizasyonu: Gerçek zamanlı piyasa verisi analizi, kısa vadeli fiyat dalgalanması tahmini, zincir üzerindeki ticaretin yürütülmesi ve ticaret sonuçlarının denetlenmesi gibi birçok akıllı ajanının işbirliği ile kullanıcıların daha yüksek kazançlar elde etmesine yardımcı olur.

2. Akıllı Sözleşmelerin otomatik icrası: Akıllı sözleşme izleme, icra ve sonuç denetimi gibi akıllı ajanların işbirliği içinde çalışarak daha karmaşık iş mantığı otomasyonunu sağlar.

3. Kişiselleştirilmiş Yatırım Portföy Yönetimi: AI, kullanıcıların risk tercihleri, yatırım hedefleri ve mali durumlarına göre, kullanıcılara gerçek zamanlı olarak en iyi staking veya likidite sağlama fırsatlarını bulmalarına yardımcı olur.

DeepSeek, Bilgi İşlem Gücü kısıtlaması altında algoritma yenilikleri aracılığıyla atılımlar arıyor ve Çin'in AI endüstrisi için farklılaşmış bir gelişim yolu açıyor. Uygulama engellerini azaltmak, Web3 ile AI entegrasyonunu teşvik etmek, yüksek kaliteli çiplere bağımlılığı azaltmak ve finansal yeniliği güçlendirmek, bu etkiler dijital ekonomi manzarasını yeniden şekillendiriyor. Gelecekte AI gelişimi artık sadece Bilgi İşlem Gücü yarışması olmayacak, aynı zamanda Bilgi İşlem Gücü ve algoritmanın işbirliği ile optimize edildiği bir yarışma olacak. Bu yeni pistte, DeepSeek gibi yenilikçiler, oyun kurallarını yeniden tanımlamak için eşsiz zekalarını kullanıyorlar.