DeepSeek V3 actualiza el nuevo paradigma de IA impulsado por el desarrollo conjunto de potencia computacional y algoritmo, liderando la transformación de la industria.
Actualización de DeepSeek V3 que lidera un nuevo paradigma de IA: Potencia computacional y Algoritmo en desarrollo colaborativo
Recientemente, DeepSeek lanzó la última actualización de la versión V3 en Hugging Face: DeepSeek-V3-0324, con parámetros del modelo que alcanzan los 685 mil millones, y mejoras significativas en capacidad de código, diseño de UI y capacidad de inferencia.
En la reciente conferencia GTC 2025, Huang Renxun elogió altamente a DeepSeek. Enfatizó que la percepción anterior del mercado de que el modelo eficiente de DeepSeek reduciría la demanda de chips era incorrecta; la demanda de computación en el futuro solo aumentará, no disminuirá.
DeepSeek, como producto representativo de la ruptura de algoritmos, ha suscitado reflexiones sobre la relación entre la potencia computacional y el algoritmo en el desarrollo de la industria.
Potencia computacional y la evolución simbiótica del algoritmo
En el campo de la IA, la mejora de la potencia computacional proporciona una base para la ejecución de algoritmos más complejos, permitiendo a los modelos procesar mayores volúmenes de datos y aprender patrones más complejos; mientras que la optimización de algoritmos puede utilizar la potencia computacional de manera más eficiente, mejorando la eficiencia en el uso de recursos computacionales.
La relación simbiótica entre la potencia computacional y el algoritmo está redefiniendo el panorama de la industria de IA:
Divergencia de rutas tecnológicas: algunas empresas persiguen construir grandes clústeres de Potencia computacional, mientras que otras se centran en la optimización de la eficiencia del Algoritmo, formando diferentes escuelas tecnológicas.
Reconstrucción de la cadena industrial: una empresa de chips se convierte en líder en potencia computacional de IA a través de su ecosistema, mientras que los proveedores de servicios en la nube reducen la barrera de implementación a través de servicios de potencia computacional flexible.
Ajuste en la asignación de recursos: Las empresas buscan un equilibrio entre la inversión en infraestructura de hardware y el desarrollo de algoritmos eficientes.
Surgimiento de comunidades de código abierto: modelos de código abierto como DeepSeek, LLaMA, etc., permiten compartir los logros de innovación algorítmica y optimización de potencia computacional, acelerando la iteración y difusión de tecnología.
Innovación tecnológica de DeepSeek
El rápido ascenso de DeepSeek está inseparablemente vinculado a su innovación tecnológica. A continuación se presenta una breve explicación de sus principales puntos de innovación:
Optimización de la arquitectura del modelo
DeepSeek utiliza una arquitectura combinada de Transformer+MOE (Mezcla de Expertos) e introduce un mecanismo de atención latente multi-cabeza (Atención Latente Multi-Cabeza, MLA). Esta arquitectura es como un equipo eficiente, donde el Transformer maneja tareas regulares, y el MOE actúa como un grupo de expertos, llamando al experto más adecuado para problemas específicos. El mecanismo MLA permite que el modelo preste atención de manera más flexible a diferentes detalles importantes, mejorando aún más el rendimiento.
Innovación en métodos de entrenamiento
DeepSeek presentó un marco de entrenamiento de precisión mixta FP8. Este marco puede seleccionar dinámicamente la precisión de cálculo adecuada según las necesidades de las diferentes etapas del proceso de entrenamiento. Utiliza una mayor precisión cuando se requiere un cálculo de alta precisión y reduce la precisión cuando se puede aceptar una precisión más baja, optimizando así el uso de recursos, aumentando la velocidad de entrenamiento y reduciendo el uso de memoria.
Mejora de la eficiencia de inferencia
En la fase de inferencia, DeepSeek introduce la tecnología de Predicción de Múltiples Tokens (Multi-token Prediction, MTP). A diferencia de la predicción paso a paso tradicional, la tecnología MTP puede predecir múltiples Tokens de una sola vez, lo que mejora significativamente la velocidad de inferencia y reduce los costos de inferencia.
Algoritmo de aprendizaje por refuerzo
El nuevo algoritmo de aprendizaje reforzado de DeepSeek, GRPO (Optimización Generalizada Penalizada por Recompensa), optimiza el proceso de entrenamiento del modelo. Este algoritmo puede mejorar el rendimiento del modelo mientras reduce cálculos innecesarios, logrando un equilibrio entre rendimiento y costo.
Estas innovaciones han formado un sistema técnico completo, reduciendo la potencia computacional requerida a lo largo de toda la cadena, desde el entrenamiento hasta la inferencia. Las tarjetas gráficas de consumo común ahora pueden ejecutar potentes modelos de IA, lo que ha disminuido significativamente la barrera de entrada para las aplicaciones de IA, permitiendo que más desarrolladores y empresas participen en la innovación de IA.
Impacto en la industria de los chips
DeepSeek en realidad optimiza el algoritmo a través de la capa PTX (Ejecución de Hilos en Paralelo) de una empresa de chips. PTX es un lenguaje de representación intermedia que se sitúa entre el código de alto nivel y las instrucciones reales de la GPU, y al operar en este nivel, DeepSeek puede lograr una afinación de rendimiento más detallada.
El impacto en la industria de los chips es dual. Por un lado, la asociación de DeepSeek con el hardware y el ecosistema relacionado es más profunda, y la reducción de la barrera de entrada para las aplicaciones de IA puede ampliar el tamaño total del mercado; por otro lado, la optimización del algoritmo de DeepSeek podría cambiar la estructura de demanda del mercado para los chips de alta gama, ya que algunos modelos de IA que antes requerían GPU de alta gama ahora podrían funcionar de manera eficiente en tarjetas gráficas de gama media e incluso de consumo.
Significado para la industria de IA en China
La optimización del algoritmo de DeepSeek proporciona un camino de ruptura técnica para la industria de IA en China. En el contexto de las limitaciones en los chips de alta gama, la idea de "software complementando hardware" reduce la dependencia de chips importados de alta gama.
En la parte superior, un algoritmo eficiente reduce la presión sobre la demanda de potencia computacional, permitiendo a los proveedores de servicios de potencia computacional extender el ciclo de uso del hardware a través de la optimización del software, mejorando así el retorno de la inversión. En la parte inferior, el modelo de código abierto optimizado reduce 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 la aparición de más soluciones de IA en campos verticales.
El profundo impacto de Web3+AI
Infraestructura de IA descentralizada
La optimización del algoritmo de DeepSeek proporciona un nuevo impulso a la infraestructura de AI Web3. La arquitectura innovadora, los algoritmos eficientes y los bajos requisitos de potencia computacional hacen posible el razonamiento AI descentralizado. La arquitectura MoE es naturalmente adecuada para el despliegue distribuido, donde diferentes nodos pueden tener diferentes redes de expertos, sin necesidad de que un único nodo almacene el modelo completo, lo que reduce significativamente los requisitos de almacenamiento y cálculo de un solo nodo, mejorando así la flexibilidad y eficiencia del modelo.
El marco de entrenamiento FP8 reduce aún más la demanda de recursos computacionales de alta gama, permitiendo que más recursos computacionales se integren en la red de nodos. Esto no solo disminuye la barrera de entrada para participar en el cálculo descentralizado de IA, sino que también mejora la capacidad de cálculo y la eficiencia de toda la red.
Sistema multiagente
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 cadena y la supervisión de los resultados de las transacciones, la colaboración de múltiples agentes ayuda a los usuarios a obtener mayores rendimientos.
Ejecución automatizada 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.
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 preferencia de riesgo, los objetivos de inversión y la situación financiera del usuario.
DeepSeek está buscando突破 a través de la innovación algorítmica bajo la restricción de la potencia computacional, abriendo un camino de desarrollo diferenciado para la industria de IA en China. Reducir la barrera de entrada a las aplicaciones, promover la fusión de Web3 y IA, disminuir la dependencia de chips de alta gama, y capacitar la innovación financiera, estos impactos están remodelando el panorama de la economía digital. El futuro del desarrollo de IA ya no es 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 la sabiduría china.
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ApeWithAPlan
· Hace24m
Acumula tarjetas para el futuro, esta noche las tarjetas gráficas continuarán subir
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WhaleWatcher
· hace8h
¡685 mil millones de parámetros es lo que se llama un gran modelo!
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RektButAlive
· hace8h
Siento que pronto van a tomar a la gente por tonta.
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MemecoinTrader
· hace8h
acabo de desplegar bots de sentimiento en $nvda... mira cómo esta narrativa pump duro.
DeepSeek V3 actualiza el nuevo paradigma de IA impulsado por el desarrollo conjunto de potencia computacional y algoritmo, liderando la transformación de la industria.
Actualización de DeepSeek V3 que lidera un nuevo paradigma de IA: Potencia computacional y Algoritmo en desarrollo colaborativo
Recientemente, DeepSeek lanzó la última actualización de la versión V3 en Hugging Face: DeepSeek-V3-0324, con parámetros del modelo que alcanzan los 685 mil millones, y mejoras significativas en capacidad de código, diseño de UI y capacidad de inferencia.
En la reciente conferencia GTC 2025, Huang Renxun elogió altamente a DeepSeek. Enfatizó que la percepción anterior del mercado de que el modelo eficiente de DeepSeek reduciría la demanda de chips era incorrecta; la demanda de computación en el futuro solo aumentará, no disminuirá.
DeepSeek, como producto representativo de la ruptura de algoritmos, ha suscitado reflexiones sobre la relación entre la potencia computacional y el algoritmo en el desarrollo de la industria.
Potencia computacional y la evolución simbiótica del algoritmo
En el campo de la IA, la mejora de la potencia computacional proporciona una base para la ejecución de algoritmos más complejos, permitiendo a los modelos procesar mayores volúmenes de datos y aprender patrones más complejos; mientras que la optimización de algoritmos puede utilizar la potencia computacional de manera más eficiente, mejorando la eficiencia en el uso de recursos computacionales.
La relación simbiótica entre la potencia computacional y el algoritmo está redefiniendo el panorama de la industria de IA:
Divergencia de rutas tecnológicas: algunas empresas persiguen construir grandes clústeres de Potencia computacional, mientras que otras se centran en la optimización de la eficiencia del Algoritmo, formando diferentes escuelas tecnológicas.
Reconstrucción de la cadena industrial: una empresa de chips se convierte en líder en potencia computacional de IA a través de su ecosistema, mientras que los proveedores de servicios en la nube reducen la barrera de implementación a través de servicios de potencia computacional flexible.
Ajuste en la asignación de recursos: Las empresas buscan un equilibrio entre la inversión en infraestructura de hardware y el desarrollo de algoritmos eficientes.
Surgimiento de comunidades de código abierto: modelos de código abierto como DeepSeek, LLaMA, etc., permiten compartir los logros de innovación algorítmica y optimización de potencia computacional, acelerando la iteración y difusión de tecnología.
Innovación tecnológica de DeepSeek
El rápido ascenso de DeepSeek está inseparablemente vinculado a su innovación tecnológica. A continuación se presenta una breve explicación de sus principales puntos de innovación:
Optimización de la arquitectura del modelo
DeepSeek utiliza una arquitectura combinada de Transformer+MOE (Mezcla de Expertos) e introduce un mecanismo de atención latente multi-cabeza (Atención Latente Multi-Cabeza, MLA). Esta arquitectura es como un equipo eficiente, donde el Transformer maneja tareas regulares, y el MOE actúa como un grupo de expertos, llamando al experto más adecuado para problemas específicos. El mecanismo MLA permite que el modelo preste atención de manera más flexible a diferentes detalles importantes, mejorando aún más el rendimiento.
Innovación en métodos de entrenamiento
DeepSeek presentó un marco de entrenamiento de precisión mixta FP8. Este marco puede seleccionar dinámicamente la precisión de cálculo adecuada según las necesidades de las diferentes etapas del proceso de entrenamiento. Utiliza una mayor precisión cuando se requiere un cálculo de alta precisión y reduce la precisión cuando se puede aceptar una precisión más baja, optimizando así el uso de recursos, aumentando la velocidad de entrenamiento y reduciendo el uso de memoria.
Mejora de la eficiencia de inferencia
En la fase de inferencia, DeepSeek introduce la tecnología de Predicción de Múltiples Tokens (Multi-token Prediction, MTP). A diferencia de la predicción paso a paso tradicional, la tecnología MTP puede predecir múltiples Tokens de una sola vez, lo que mejora significativamente la velocidad de inferencia y reduce los costos de inferencia.
Algoritmo de aprendizaje por refuerzo
El nuevo algoritmo de aprendizaje reforzado de DeepSeek, GRPO (Optimización Generalizada Penalizada por Recompensa), optimiza el proceso de entrenamiento del modelo. Este algoritmo puede mejorar el rendimiento del modelo mientras reduce cálculos innecesarios, logrando un equilibrio entre rendimiento y costo.
Estas innovaciones han formado un sistema técnico completo, reduciendo la potencia computacional requerida a lo largo de toda la cadena, desde el entrenamiento hasta la inferencia. Las tarjetas gráficas de consumo común ahora pueden ejecutar potentes modelos de IA, lo que ha disminuido significativamente la barrera de entrada para las aplicaciones de IA, permitiendo que más desarrolladores y empresas participen en la innovación de IA.
Impacto en la industria de los chips
DeepSeek en realidad optimiza el algoritmo a través de la capa PTX (Ejecución de Hilos en Paralelo) de una empresa de chips. PTX es un lenguaje de representación intermedia que se sitúa entre el código de alto nivel y las instrucciones reales de la GPU, y al operar en este nivel, DeepSeek puede lograr una afinación de rendimiento más detallada.
El impacto en la industria de los chips es dual. Por un lado, la asociación de DeepSeek con el hardware y el ecosistema relacionado es más profunda, y la reducción de la barrera de entrada para las aplicaciones de IA puede ampliar el tamaño total del mercado; por otro lado, la optimización del algoritmo de DeepSeek podría cambiar la estructura de demanda del mercado para los chips de alta gama, ya que algunos modelos de IA que antes requerían GPU de alta gama ahora podrían funcionar de manera eficiente en tarjetas gráficas de gama media e incluso de consumo.
Significado para la industria de IA en China
La optimización del algoritmo de DeepSeek proporciona un camino de ruptura técnica para la industria de IA en China. En el contexto de las limitaciones en los chips de alta gama, la idea de "software complementando hardware" reduce la dependencia de chips importados de alta gama.
En la parte superior, un algoritmo eficiente reduce la presión sobre la demanda de potencia computacional, permitiendo a los proveedores de servicios de potencia computacional extender el ciclo de uso del hardware a través de la optimización del software, mejorando así el retorno de la inversión. En la parte inferior, el modelo de código abierto optimizado reduce 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 la aparición de más soluciones de IA en campos verticales.
El profundo impacto de Web3+AI
Infraestructura de IA descentralizada
La optimización del algoritmo de DeepSeek proporciona un nuevo impulso a la infraestructura de AI Web3. La arquitectura innovadora, los algoritmos eficientes y los bajos requisitos de potencia computacional hacen posible el razonamiento AI descentralizado. La arquitectura MoE es naturalmente adecuada para el despliegue distribuido, donde diferentes nodos pueden tener diferentes redes de expertos, sin necesidad de que un único nodo almacene el modelo completo, lo que reduce significativamente los requisitos de almacenamiento y cálculo de un solo nodo, mejorando así la flexibilidad y eficiencia del modelo.
El marco de entrenamiento FP8 reduce aún más la demanda de recursos computacionales de alta gama, permitiendo que más recursos computacionales se integren en la red de nodos. Esto no solo disminuye la barrera de entrada para participar en el cálculo descentralizado de IA, sino que también mejora la capacidad de cálculo y la eficiencia de toda la red.
Sistema multiagente
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 cadena y la supervisión de los resultados de las transacciones, la colaboración de múltiples agentes ayuda a los usuarios a obtener mayores rendimientos.
Ejecución automatizada 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.
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 preferencia de riesgo, los objetivos de inversión y la situación financiera del usuario.
DeepSeek está buscando突破 a través de la innovación algorítmica bajo la restricción de la potencia computacional, abriendo un camino de desarrollo diferenciado para la industria de IA en China. Reducir la barrera de entrada a las aplicaciones, promover la fusión de Web3 y IA, disminuir la dependencia de chips de alta gama, y capacitar la innovación financiera, estos impactos están remodelando el panorama de la economía digital. El futuro del desarrollo de IA ya no es 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 la sabiduría china.