DeepSeek V3 mise à jour : un nouveau paradigme AI avec la synergie entre la Puissance de calcul et l'Algorithme pour mener la transformation de l'industrie.
Mise à jour de DeepSeek V3 : une nouvelle ère pour l'IA avec la synergie entre la puissance de calcul et l'algorithme.
Récemment, DeepSeek a publié la dernière mise à jour de la version V3 - DeepSeek-V3-0324 sur Hugging Face, avec des paramètres de modèle atteignant 685 milliards, offrant des améliorations significatives en matière de capacité de code, de conception UI et de capacité d'inférence.
Lors de la récente conférence GTC 2025, Jensen Huang a exprimé de vives éloges pour DeepSeek. Il a souligné que l'idée selon laquelle le modèle efficace de DeepSeek réduirait la demande de puces était erronée, et que la demande de calcul à l'avenir n'augmentera que, et ne diminuera pas.
DeepSeek, en tant que produit représentatif des percées algorithmiques, soulève des réflexions sur le rôle de la puissance de calcul et de l'algorithme dans le développement de l'industrie, en lien avec les fournisseurs de puces.
Puissance de calcul et évolution symbiotique de l'algorithme
Dans le domaine de l'IA, l'augmentation de la puissance de calcul fournit une base d'exécution pour des algorithmes plus complexes, permettant aux modèles de traiter un plus grand volume de données et d'apprendre des modèles plus complexes ; tandis que l'optimisation des algorithmes peut utiliser la puissance de calcul de manière plus efficace, améliorant ainsi l'efficacité de l'utilisation des ressources de calcul.
La relation symbiotique entre la Puissance de calcul et l'Algorithme redessine le paysage de l'industrie de l'IA :
Différenciation des voies techniques : certaines entreprises cherchent à construire des clusters de Puissance de calcul ultra-grands, tandis que d'autres se concentrent sur l'optimisation de l'Algorithme, formant différentes écoles techniques.
Reconfiguration de la chaîne industrielle : Une entreprise de puces devient le leader de la puissance de calcul AI grâce à son écosystème, tandis que les fournisseurs de services cloud réduisent les barrières de déploiement grâce à des services de puissance de calcul élastique.
Ajustement de la répartition des ressources : les entreprises cherchent un équilibre entre l'investissement dans les infrastructures matérielles et le développement d'algorithmes efficaces.
Émergence des communautés open source : les modèles open source tels que DeepSeek, LLaMA permettent le partage des innovations algorithmiques et des résultats d'optimisation de la puissance de calcul, accélérant ainsi l'itération et la diffusion des technologies.
Innovations technologiques de DeepSeek
L'essor rapide de DeepSeek est indissociable de son innovation technologique. Voici une brève explication de ses principaux points d'innovation :
Optimisation de l'architecture du modèle
DeepSeek adopte une architecture combinée Transformer+MOE (Mixture of Experts) et introduit un mécanisme d'attention latente multi-tête (Multi-Head Latent Attention, MLA). Cette architecture fonctionne comme une équipe efficace, où le Transformer traite les tâches courantes, et le MOE agit comme un groupe d'experts, appelant le meilleur expert pour des problèmes spécifiques. Le mécanisme MLA permet au modèle de prêter attention de manière plus flexible aux différents détails importants, améliorant ainsi les performances.
Méthodes d'entraînement innovantes
DeepSeek a proposé un cadre d'entraînement à précision mixte FP8. Ce cadre peut sélectionner dynamiquement la précision de calcul appropriée en fonction des besoins des différentes phases du processus d'entraînement. Il utilise une précision plus élevée lorsque des calculs de haute précision sont nécessaires et réduit la précision lorsqu'une précision plus faible est acceptable, optimisant ainsi l'utilisation des ressources, augmentant la vitesse d'entraînement et réduisant l'occupation mémoire.
Amélioration de l'efficacité d'inférence
Lors de la phase d'inférence, DeepSeek a introduit la technologie de prédiction multi-token (Multi-token Prediction, MTP). Contrairement à la prédiction étape par étape traditionnelle, la technologie MTP permet de prédire plusieurs tokens en une seule fois, augmentant considérablement la vitesse d'inférence tout en réduisant les coûts d'inférence.
percée de l'algorithme d'apprentissage par renforcement
L'algorithme de renforcement GRPO (Optimisation Généralise des Récompenses et Pénalités) de DeepSeek optimise le processus d'entraînement du modèle. Cet algorithme peut améliorer les performances du modèle tout en réduisant les calculs inutiles, réalisant ainsi un équilibre entre performance et coût.
Ces innovations ont formé un système technologique complet, réduisant la demande de Puissance de calcul sur l'ensemble de la chaîne, de l'entraînement à l'inférence. Les cartes graphiques de consommation courante peuvent désormais exécuter des modèles d'IA puissants, abaissant considérablement le seuil d'entrée pour les applications d'IA, permettant à un plus grand nombre de développeurs et d'entreprises de participer à l'innovation en matière d'IA.
Impact sur l'industrie des puces
DeepSeek optimise en réalité les algorithmes via la couche PTX (Parallel Thread Execution) d'une certaine société de puces. PTX est un langage de représentation intermédiaire qui se situe entre le code de haut niveau et les instructions GPU réelles. En manipulant ce niveau, DeepSeek peut réaliser un réglage de performance plus précis.
L'impact sur l'industrie des puces est double. D'une part, DeepSeek est plus étroitement lié au matériel et à l'écosystème associé, et la réduction du seuil d'entrée pour les applications d'IA pourrait élargir la taille globale du marché ; d'autre part, l'optimisation des algorithmes par DeepSeek pourrait modifier la structure de la demande du marché pour les puces haut de gamme, certains modèles d'IA qui nécessitaient auparavant des GPU haut de gamme pourraient désormais fonctionner efficacement sur des cartes graphiques de milieu de gamme, voire de consommation.
Signification pour l'industrie de l'IA en Chine
L'optimisation de l'algorithme de DeepSeek offre une voie de percée technologique pour l'industrie de l'IA en Chine. Dans un contexte de restrictions sur les puces haut de gamme, l'idée de "logiciel pour compenser le matériel" réduit la dépendance aux puces importées de pointe.
En amont, un algorithme efficace réduit la pression sur la demande de puissance de calcul, permettant aux fournisseurs de services de puissance de calcul d'optimiser les logiciels pour prolonger la durée d'utilisation du matériel et d'améliorer le retour sur investissement. En aval, les modèles open source optimisés abaissent le seuil d'entrée pour le développement d'applications d'IA. De nombreuses petites et moyennes entreprises, sans avoir besoin de ressources massives en puissance de calcul, peuvent également développer des applications compétitives basées sur le modèle DeepSeek, ce qui donnera naissance à l'émergence de davantage de solutions d'IA dans des domaines verticaux.
L'impact profond de Web3+AI
Infrastructure AI décentralisée
L'optimisation de l'algorithme de DeepSeek fournit une nouvelle impulsion à l'infrastructure AI Web3. Une architecture innovante, des algorithmes efficaces et des besoins en puissance de calcul réduits rendent possible l'inférence AI décentralisée. L'architecture MoE est naturellement adaptée au déploiement distribué, différents nœuds peuvent détenir différents réseaux d'experts, sans qu'un nœud unique ait à stocker le modèle complet, ce qui réduit considérablement les exigences de stockage et de calcul d'un nœud unique, améliorant ainsi la flexibilité et l'efficacité du modèle.
Le cadre d'entraînement FP8 réduit encore la demande en ressources de calcul haut de gamme, permettant ainsi à davantage de ressources de calcul de rejoindre le réseau de nœuds. Cela non seulement abaisse le seuil de participation au calcul décentralisé de l'IA, mais améliore également la puissance de calcul et l'efficacité de l'ensemble du réseau.
Système multi-agents
Optimisation des stratégies de trading intelligent : grâce à l'analyse des données de marché en temps réel, à la prévision des fluctuations de prix à court terme, à l'exécution des transactions sur la chaîne et à la supervision des résultats des transactions, plusieurs agents collaborent pour aider les utilisateurs à obtenir un rendement plus élevé.
L'exécution automatisée des contrats intelligents : la surveillance des contrats intelligents, l'exécution et la supervision des résultats, etc., fonctionnent en collaboration pour réaliser l'automatisation de logiques commerciales plus complexes.
Gestion de portefeuille personnalisée : L'IA aide les utilisateurs à rechercher en temps réel les meilleures opportunités de staking ou de fourniture de liquidité en fonction de leurs préférences en matière de risque, de leurs objectifs d'investissement et de leur situation financière.
DeepSeek est en train de trouver des percées grâce à l'innovation algorithmique sous la contrainte de la puissance de calcul, ouvrant ainsi une voie de développement différenciée pour l'industrie de l'IA en Chine. Réduire les barrières d'entrée, promouvoir la fusion entre le Web3 et l'IA, alléger la dépendance aux puces haut de gamme et habiliter l'innovation financière, ces impacts sont en train de redéfinir le paysage de l'économie numérique. L'avenir du développement de l'IA n'est plus seulement une course à la puissance de calcul, mais une compétition sur l'optimisation collaborative de la puissance de calcul et de l'algorithme. Sur cette nouvelle piste, des innovateurs comme DeepSeek sont en train de redéfinir les règles du jeu avec la sagesse chinoise.
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ApeWithAPlan
· Il y a 23m
囤卡未雨 Ce soir, les cartes graphiques continuent de hausse
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WhaleWatcher
· Il y a 8h
6850 milliards de paramètres, c'est ça un grand modèle !!
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RektButAlive
· Il y a 8h
On a l'impression qu'on va se faire prendre pour des cons.
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MemecoinTrader
· Il y a 8h
je viens de déployer des bots de sentiment sur $nvda... regardez cette narration pump hard af
DeepSeek V3 mise à jour : un nouveau paradigme AI avec la synergie entre la Puissance de calcul et l'Algorithme pour mener la transformation de l'industrie.
Mise à jour de DeepSeek V3 : une nouvelle ère pour l'IA avec la synergie entre la puissance de calcul et l'algorithme.
Récemment, DeepSeek a publié la dernière mise à jour de la version V3 - DeepSeek-V3-0324 sur Hugging Face, avec des paramètres de modèle atteignant 685 milliards, offrant des améliorations significatives en matière de capacité de code, de conception UI et de capacité d'inférence.
Lors de la récente conférence GTC 2025, Jensen Huang a exprimé de vives éloges pour DeepSeek. Il a souligné que l'idée selon laquelle le modèle efficace de DeepSeek réduirait la demande de puces était erronée, et que la demande de calcul à l'avenir n'augmentera que, et ne diminuera pas.
DeepSeek, en tant que produit représentatif des percées algorithmiques, soulève des réflexions sur le rôle de la puissance de calcul et de l'algorithme dans le développement de l'industrie, en lien avec les fournisseurs de puces.
Puissance de calcul et évolution symbiotique de l'algorithme
Dans le domaine de l'IA, l'augmentation de la puissance de calcul fournit une base d'exécution pour des algorithmes plus complexes, permettant aux modèles de traiter un plus grand volume de données et d'apprendre des modèles plus complexes ; tandis que l'optimisation des algorithmes peut utiliser la puissance de calcul de manière plus efficace, améliorant ainsi l'efficacité de l'utilisation des ressources de calcul.
La relation symbiotique entre la Puissance de calcul et l'Algorithme redessine le paysage de l'industrie de l'IA :
Différenciation des voies techniques : certaines entreprises cherchent à construire des clusters de Puissance de calcul ultra-grands, tandis que d'autres se concentrent sur l'optimisation de l'Algorithme, formant différentes écoles techniques.
Reconfiguration de la chaîne industrielle : Une entreprise de puces devient le leader de la puissance de calcul AI grâce à son écosystème, tandis que les fournisseurs de services cloud réduisent les barrières de déploiement grâce à des services de puissance de calcul élastique.
Ajustement de la répartition des ressources : les entreprises cherchent un équilibre entre l'investissement dans les infrastructures matérielles et le développement d'algorithmes efficaces.
Émergence des communautés open source : les modèles open source tels que DeepSeek, LLaMA permettent le partage des innovations algorithmiques et des résultats d'optimisation de la puissance de calcul, accélérant ainsi l'itération et la diffusion des technologies.
Innovations technologiques de DeepSeek
L'essor rapide de DeepSeek est indissociable de son innovation technologique. Voici une brève explication de ses principaux points d'innovation :
Optimisation de l'architecture du modèle
DeepSeek adopte une architecture combinée Transformer+MOE (Mixture of Experts) et introduit un mécanisme d'attention latente multi-tête (Multi-Head Latent Attention, MLA). Cette architecture fonctionne comme une équipe efficace, où le Transformer traite les tâches courantes, et le MOE agit comme un groupe d'experts, appelant le meilleur expert pour des problèmes spécifiques. Le mécanisme MLA permet au modèle de prêter attention de manière plus flexible aux différents détails importants, améliorant ainsi les performances.
Méthodes d'entraînement innovantes
DeepSeek a proposé un cadre d'entraînement à précision mixte FP8. Ce cadre peut sélectionner dynamiquement la précision de calcul appropriée en fonction des besoins des différentes phases du processus d'entraînement. Il utilise une précision plus élevée lorsque des calculs de haute précision sont nécessaires et réduit la précision lorsqu'une précision plus faible est acceptable, optimisant ainsi l'utilisation des ressources, augmentant la vitesse d'entraînement et réduisant l'occupation mémoire.
Amélioration de l'efficacité d'inférence
Lors de la phase d'inférence, DeepSeek a introduit la technologie de prédiction multi-token (Multi-token Prediction, MTP). Contrairement à la prédiction étape par étape traditionnelle, la technologie MTP permet de prédire plusieurs tokens en une seule fois, augmentant considérablement la vitesse d'inférence tout en réduisant les coûts d'inférence.
percée de l'algorithme d'apprentissage par renforcement
L'algorithme de renforcement GRPO (Optimisation Généralise des Récompenses et Pénalités) de DeepSeek optimise le processus d'entraînement du modèle. Cet algorithme peut améliorer les performances du modèle tout en réduisant les calculs inutiles, réalisant ainsi un équilibre entre performance et coût.
Ces innovations ont formé un système technologique complet, réduisant la demande de Puissance de calcul sur l'ensemble de la chaîne, de l'entraînement à l'inférence. Les cartes graphiques de consommation courante peuvent désormais exécuter des modèles d'IA puissants, abaissant considérablement le seuil d'entrée pour les applications d'IA, permettant à un plus grand nombre de développeurs et d'entreprises de participer à l'innovation en matière d'IA.
Impact sur l'industrie des puces
DeepSeek optimise en réalité les algorithmes via la couche PTX (Parallel Thread Execution) d'une certaine société de puces. PTX est un langage de représentation intermédiaire qui se situe entre le code de haut niveau et les instructions GPU réelles. En manipulant ce niveau, DeepSeek peut réaliser un réglage de performance plus précis.
L'impact sur l'industrie des puces est double. D'une part, DeepSeek est plus étroitement lié au matériel et à l'écosystème associé, et la réduction du seuil d'entrée pour les applications d'IA pourrait élargir la taille globale du marché ; d'autre part, l'optimisation des algorithmes par DeepSeek pourrait modifier la structure de la demande du marché pour les puces haut de gamme, certains modèles d'IA qui nécessitaient auparavant des GPU haut de gamme pourraient désormais fonctionner efficacement sur des cartes graphiques de milieu de gamme, voire de consommation.
Signification pour l'industrie de l'IA en Chine
L'optimisation de l'algorithme de DeepSeek offre une voie de percée technologique pour l'industrie de l'IA en Chine. Dans un contexte de restrictions sur les puces haut de gamme, l'idée de "logiciel pour compenser le matériel" réduit la dépendance aux puces importées de pointe.
En amont, un algorithme efficace réduit la pression sur la demande de puissance de calcul, permettant aux fournisseurs de services de puissance de calcul d'optimiser les logiciels pour prolonger la durée d'utilisation du matériel et d'améliorer le retour sur investissement. En aval, les modèles open source optimisés abaissent le seuil d'entrée pour le développement d'applications d'IA. De nombreuses petites et moyennes entreprises, sans avoir besoin de ressources massives en puissance de calcul, peuvent également développer des applications compétitives basées sur le modèle DeepSeek, ce qui donnera naissance à l'émergence de davantage de solutions d'IA dans des domaines verticaux.
L'impact profond de Web3+AI
Infrastructure AI décentralisée
L'optimisation de l'algorithme de DeepSeek fournit une nouvelle impulsion à l'infrastructure AI Web3. Une architecture innovante, des algorithmes efficaces et des besoins en puissance de calcul réduits rendent possible l'inférence AI décentralisée. L'architecture MoE est naturellement adaptée au déploiement distribué, différents nœuds peuvent détenir différents réseaux d'experts, sans qu'un nœud unique ait à stocker le modèle complet, ce qui réduit considérablement les exigences de stockage et de calcul d'un nœud unique, améliorant ainsi la flexibilité et l'efficacité du modèle.
Le cadre d'entraînement FP8 réduit encore la demande en ressources de calcul haut de gamme, permettant ainsi à davantage de ressources de calcul de rejoindre le réseau de nœuds. Cela non seulement abaisse le seuil de participation au calcul décentralisé de l'IA, mais améliore également la puissance de calcul et l'efficacité de l'ensemble du réseau.
Système multi-agents
Optimisation des stratégies de trading intelligent : grâce à l'analyse des données de marché en temps réel, à la prévision des fluctuations de prix à court terme, à l'exécution des transactions sur la chaîne et à la supervision des résultats des transactions, plusieurs agents collaborent pour aider les utilisateurs à obtenir un rendement plus élevé.
L'exécution automatisée des contrats intelligents : la surveillance des contrats intelligents, l'exécution et la supervision des résultats, etc., fonctionnent en collaboration pour réaliser l'automatisation de logiques commerciales plus complexes.
Gestion de portefeuille personnalisée : L'IA aide les utilisateurs à rechercher en temps réel les meilleures opportunités de staking ou de fourniture de liquidité en fonction de leurs préférences en matière de risque, de leurs objectifs d'investissement et de leur situation financière.
DeepSeek est en train de trouver des percées grâce à l'innovation algorithmique sous la contrainte de la puissance de calcul, ouvrant ainsi une voie de développement différenciée pour l'industrie de l'IA en Chine. Réduire les barrières d'entrée, promouvoir la fusion entre le Web3 et l'IA, alléger la dépendance aux puces haut de gamme et habiliter l'innovation financière, ces impacts sont en train de redéfinir le paysage de l'économie numérique. L'avenir du développement de l'IA n'est plus seulement une course à la puissance de calcul, mais une compétition sur l'optimisation collaborative de la puissance de calcul et de l'algorithme. Sur cette nouvelle piste, des innovateurs comme DeepSeek sont en train de redéfinir les règles du jeu avec la sagesse chinoise.