DeepSeek V3 atualiza o paradigma da IA com um novo motor: o desenvolvimento colaborativo de Poder de computação e Algoritmo lidera a transformação da indústria
Atualização do DeepSeek V3 lidera um novo paradigma de IA: o desenvolvimento colaborativo do Poder de computação e do Algoritmo
Recentemente, a DeepSeek lançou na Hugging Face a mais recente atualização da versão V3 — DeepSeek-V3-0324, com parâmetros de modelo alcançando 685 bilhões, apresentando melhorias significativas em capacidade de código, design de UI e capacidade de inferência.
Na recente conferência GTC 2025, Huang Renxun elogiou profundamente a DeepSeek. Ele enfatizou que a visão anterior do mercado de que o modelo eficiente da DeepSeek reduziria a demanda por chips estava errada, e que a demanda de computação no futuro só aumentará, e não diminuirá.
DeepSeek, como produto representativo de uma quebra de algoritmo, levantou reflexões sobre o papel do poder de computação e do algoritmo no desenvolvimento da indústria, em relação à fornecimento de chips.
Poder de computação e evolução simbiótica do algoritmo
No campo da IA, o aumento do poder de computação fornece a base para a execução de algoritmos mais complexos, permitindo que os modelos processem uma maior quantidade de dados e aprendam padrões mais complexos; enquanto a otimização dos algoritmos pode utilizar o poder de computação de forma mais eficiente, melhorando a eficiência do uso dos recursos de computação.
O relacionamento simbiótico entre o Poder de computação e o Algoritmo está a redefinir o panorama da indústria de IA:
Divergência de rota técnica: algumas empresas buscam construir super grandes clusters de poder de computação, enquanto outras se concentram na otimização da eficiência do algoritmo, formando diferentes escolas técnicas.
Reestruturação da cadeia de valor: uma empresa de chips tornou-se líder em poder de computação de IA através do seu ecossistema, enquanto os prestadores de serviços em nuvem reduziram as barreiras de implementação através de serviços de poder de computação flexível.
Ajuste da alocação de recursos: as empresas buscam um equilíbrio entre o investimento em infraestrutura de hardware e o desenvolvimento de algoritmos eficientes.
Ascensão das comunidades de código aberto: modelos de código aberto como DeepSeek e LLaMA permitem que inovações em algoritmos e resultados de otimização de Poder de computação sejam compartilhados, acelerando a iteração e difusão de tecnologias.
Inovação tecnológica da DeepSeek
A rápida ascensão da DeepSeek está intimamente ligada à sua inovação tecnológica. Abaixo está uma breve explicação dos seus principais pontos de inovação:
Otimização da arquitetura do modelo
DeepSeek adotou uma arquitetura combinada de Transformer+MOE (Mistura de Especialistas) e introduziu um mecanismo de atenção latente multi-cabeça (Multi-Head Latent Attention, MLA). Esta arquitetura é como uma equipe eficiente, onde o Transformer lida com tarefas regulares, enquanto o MOE funciona como um grupo de especialistas, chamando o especialista mais adequado para problemas específicos. O mecanismo MLA permite que o modelo preste atenção de forma mais flexível a diferentes detalhes importantes, melhorando ainda mais o desempenho.
Inovação nos métodos de treino
A DeepSeek apresentou uma estrutura de treino de precisão mista FP8. Esta estrutura é capaz de escolher dinamicamente a precisão de cálculo adequada com base nas necessidades das diferentes fases do processo de treino. Utiliza uma maior precisão quando é necessário um cálculo de alta precisão e reduz a precisão quando uma precisão mais baixa é aceitável, otimizando assim o uso de recursos, aumentando a velocidade de treino e reduzindo o uso de memória.
Aumento da eficiência de inferência
Na fase de inferência, o DeepSeek introduziu a tecnologia de Previsão Multi-token (Multi-token Prediction, MTP). Ao contrário da previsão passo a passo tradicional, a tecnologia MTP consegue prever vários Tokens de uma só vez, aumentando significativamente a velocidade de inferência, ao mesmo tempo que reduz os custos de inferência.
Algoritmo de reforço
O novo algoritmo de aprendizado de reforço GRPO (Otimização Generalizada Penalizada por Recompensa) da DeepSeek otimiza o processo de treinamento do modelo. Este algoritmo consegue, enquanto garante a melhoria do desempenho do modelo, reduzir cálculos desnecessários, alcançando um equilíbrio entre desempenho e custo.
Estas inovações formaram um sistema técnico completo, reduzindo o poder de computação em toda a cadeia, desde o treino até a inferência. Placas gráficas de consumo comuns agora conseguem executar poderosos modelos de IA, reduzindo significativamente a barreira de entrada para aplicações de IA, permitindo que mais desenvolvedores e empresas participem na inovação em IA.
Impacto na indústria de chips
DeepSeek na verdade otimiza algoritmos através da camada PTX (Execução de Threads Paralelas) de uma determinada empresa de chips. PTX é uma linguagem de representação intermediária que fica entre o código de alto nível e as instruções reais da GPU. Ao operar nessa camada, o DeepSeek consegue realizar um ajuste de desempenho mais refinado.
O impacto sobre a indústria de chips é duplo. Por um lado, a DeepSeek está mais profundamente ligada ao hardware e ao ecossistema relacionado, e a redução da barreira de entrada para aplicações de IA pode expandir o tamanho total do mercado; por outro lado, a otimização do algoritmo da DeepSeek pode alterar a estrutura de demanda do mercado por chips de alta gama, com alguns modelos de IA que antes precisavam de GPUs de alta gama podendo agora funcionar de forma eficiente em placas gráficas de gama média ou mesmo de consumo.
Significado para a indústria de IA da China
A otimização do algoritmo da DeepSeek oferece um caminho de ruptura tecnológica para a indústria de IA na China. Num contexto de limitação de chips de alta gama, a abordagem de "software a compensar hardware" aliviou a dependência de chips importados de topo.
No upstream, algoritmos eficientes reduziram a pressão sobre a demanda de poder de computação, permitindo que os provedores de serviços de computação prolonguem o ciclo de vida do hardware e aumentem o retorno sobre o investimento através da otimização de software. No downstream, modelos de código aberto otimizados reduziram a barreira de entrada para o desenvolvimento de aplicações de IA. Muitas pequenas e médias empresas, sem a necessidade de vastos recursos de poder de computação, também podem desenvolver aplicações competitivas baseadas no modelo DeepSeek, o que irá gerar o surgimento de mais soluções de IA em áreas verticais.
O impacto profundo do Web3+AI
Infraestrutura de IA descentralizada
A otimização do algoritmo da DeepSeek oferece um novo impulso para a infraestrutura de IA Web3. A arquitetura inovadora, algoritmos eficientes e menores requisitos de poder de computação tornam possível a inferência de IA descentralizada. A arquitetura MoE é naturalmente adequada para implantação distribuída, onde diferentes nós podem ter diferentes redes de especialistas, sem a necessidade de um único nó armazenar o modelo completo, o que reduz significativamente os requisitos de armazenamento e computação de um único nó, melhorando assim a flexibilidade e eficiência do modelo.
A estrutura de treino FP8 reduz ainda mais a necessidade de recursos computacionais de alta gama, permitindo que mais recursos computacionais sejam adicionados à rede de nós. Isso não só diminui a barreira para participar na computação AI descentralizada, mas também aumenta a capacidade e eficiência de computação de toda a rede.
Sistema multiagente
Otimização de estratégias de negociação inteligente: através da análise de dados de mercado em tempo real, previsão de flutuações de preços de curto prazo, execução de transações em cadeia, supervisão de resultados de transações e a operação colaborativa de vários agentes, ajudar os usuários a obterem retornos mais elevados.
Execução automática de contratos inteligentes: a monitorização, execução e supervisão de resultados de contratos inteligentes funcionam em colaboração com agentes inteligentes, permitindo a automação de lógicas de negócios mais complexas.
Gestão de portfólio personalizada: A IA ajuda os usuários a encontrar em tempo real as melhores oportunidades de staking ou fornecimento de liquidez com base na sua preferência de risco, objetivos de investimento e situação financeira.
DeepSeek está, sob a restrição de poder de computação, a buscar inovações através de algoritmos para encontrar avanços, abrindo um caminho de desenvolvimento diferenciado para a indústria de IA na China. Reduzir as barreiras de aplicação, promover a fusão entre Web3 e IA, diminuir a dependência de chips de alta tecnologia e capacitar a inovação financeira, essas influências estão a reconfigurar o panorama da economia digital. No futuro, o desenvolvimento da IA não será mais apenas uma competição de poder de computação, mas sim uma competição de otimização colaborativa entre poder de computação e algoritmos. Nesta nova pista, inovadores como a DeepSeek estão a redefinir as regras do jogo com a sabedoria chinesa.
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WhaleWatcher
· 5h atrás
6850 bilhões de parâmetros é que se chama um grande modelo!!
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RektButAlive
· 5h atrás
Sinto que vou ser enganado por idiotas.
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MemecoinTrader
· 5h atrás
acabei de implementar bots de sentimento em $nvda... veja esta narrativa pump hard af
DeepSeek V3 atualiza o paradigma da IA com um novo motor: o desenvolvimento colaborativo de Poder de computação e Algoritmo lidera a transformação da indústria
Atualização do DeepSeek V3 lidera um novo paradigma de IA: o desenvolvimento colaborativo do Poder de computação e do Algoritmo
Recentemente, a DeepSeek lançou na Hugging Face a mais recente atualização da versão V3 — DeepSeek-V3-0324, com parâmetros de modelo alcançando 685 bilhões, apresentando melhorias significativas em capacidade de código, design de UI e capacidade de inferência.
Na recente conferência GTC 2025, Huang Renxun elogiou profundamente a DeepSeek. Ele enfatizou que a visão anterior do mercado de que o modelo eficiente da DeepSeek reduziria a demanda por chips estava errada, e que a demanda de computação no futuro só aumentará, e não diminuirá.
DeepSeek, como produto representativo de uma quebra de algoritmo, levantou reflexões sobre o papel do poder de computação e do algoritmo no desenvolvimento da indústria, em relação à fornecimento de chips.
Poder de computação e evolução simbiótica do algoritmo
No campo da IA, o aumento do poder de computação fornece a base para a execução de algoritmos mais complexos, permitindo que os modelos processem uma maior quantidade de dados e aprendam padrões mais complexos; enquanto a otimização dos algoritmos pode utilizar o poder de computação de forma mais eficiente, melhorando a eficiência do uso dos recursos de computação.
O relacionamento simbiótico entre o Poder de computação e o Algoritmo está a redefinir o panorama da indústria de IA:
Divergência de rota técnica: algumas empresas buscam construir super grandes clusters de poder de computação, enquanto outras se concentram na otimização da eficiência do algoritmo, formando diferentes escolas técnicas.
Reestruturação da cadeia de valor: uma empresa de chips tornou-se líder em poder de computação de IA através do seu ecossistema, enquanto os prestadores de serviços em nuvem reduziram as barreiras de implementação através de serviços de poder de computação flexível.
Ajuste da alocação de recursos: as empresas buscam um equilíbrio entre o investimento em infraestrutura de hardware e o desenvolvimento de algoritmos eficientes.
Ascensão das comunidades de código aberto: modelos de código aberto como DeepSeek e LLaMA permitem que inovações em algoritmos e resultados de otimização de Poder de computação sejam compartilhados, acelerando a iteração e difusão de tecnologias.
Inovação tecnológica da DeepSeek
A rápida ascensão da DeepSeek está intimamente ligada à sua inovação tecnológica. Abaixo está uma breve explicação dos seus principais pontos de inovação:
Otimização da arquitetura do modelo
DeepSeek adotou uma arquitetura combinada de Transformer+MOE (Mistura de Especialistas) e introduziu um mecanismo de atenção latente multi-cabeça (Multi-Head Latent Attention, MLA). Esta arquitetura é como uma equipe eficiente, onde o Transformer lida com tarefas regulares, enquanto o MOE funciona como um grupo de especialistas, chamando o especialista mais adequado para problemas específicos. O mecanismo MLA permite que o modelo preste atenção de forma mais flexível a diferentes detalhes importantes, melhorando ainda mais o desempenho.
Inovação nos métodos de treino
A DeepSeek apresentou uma estrutura de treino de precisão mista FP8. Esta estrutura é capaz de escolher dinamicamente a precisão de cálculo adequada com base nas necessidades das diferentes fases do processo de treino. Utiliza uma maior precisão quando é necessário um cálculo de alta precisão e reduz a precisão quando uma precisão mais baixa é aceitável, otimizando assim o uso de recursos, aumentando a velocidade de treino e reduzindo o uso de memória.
Aumento da eficiência de inferência
Na fase de inferência, o DeepSeek introduziu a tecnologia de Previsão Multi-token (Multi-token Prediction, MTP). Ao contrário da previsão passo a passo tradicional, a tecnologia MTP consegue prever vários Tokens de uma só vez, aumentando significativamente a velocidade de inferência, ao mesmo tempo que reduz os custos de inferência.
Algoritmo de reforço
O novo algoritmo de aprendizado de reforço GRPO (Otimização Generalizada Penalizada por Recompensa) da DeepSeek otimiza o processo de treinamento do modelo. Este algoritmo consegue, enquanto garante a melhoria do desempenho do modelo, reduzir cálculos desnecessários, alcançando um equilíbrio entre desempenho e custo.
Estas inovações formaram um sistema técnico completo, reduzindo o poder de computação em toda a cadeia, desde o treino até a inferência. Placas gráficas de consumo comuns agora conseguem executar poderosos modelos de IA, reduzindo significativamente a barreira de entrada para aplicações de IA, permitindo que mais desenvolvedores e empresas participem na inovação em IA.
Impacto na indústria de chips
DeepSeek na verdade otimiza algoritmos através da camada PTX (Execução de Threads Paralelas) de uma determinada empresa de chips. PTX é uma linguagem de representação intermediária que fica entre o código de alto nível e as instruções reais da GPU. Ao operar nessa camada, o DeepSeek consegue realizar um ajuste de desempenho mais refinado.
O impacto sobre a indústria de chips é duplo. Por um lado, a DeepSeek está mais profundamente ligada ao hardware e ao ecossistema relacionado, e a redução da barreira de entrada para aplicações de IA pode expandir o tamanho total do mercado; por outro lado, a otimização do algoritmo da DeepSeek pode alterar a estrutura de demanda do mercado por chips de alta gama, com alguns modelos de IA que antes precisavam de GPUs de alta gama podendo agora funcionar de forma eficiente em placas gráficas de gama média ou mesmo de consumo.
Significado para a indústria de IA da China
A otimização do algoritmo da DeepSeek oferece um caminho de ruptura tecnológica para a indústria de IA na China. Num contexto de limitação de chips de alta gama, a abordagem de "software a compensar hardware" aliviou a dependência de chips importados de topo.
No upstream, algoritmos eficientes reduziram a pressão sobre a demanda de poder de computação, permitindo que os provedores de serviços de computação prolonguem o ciclo de vida do hardware e aumentem o retorno sobre o investimento através da otimização de software. No downstream, modelos de código aberto otimizados reduziram a barreira de entrada para o desenvolvimento de aplicações de IA. Muitas pequenas e médias empresas, sem a necessidade de vastos recursos de poder de computação, também podem desenvolver aplicações competitivas baseadas no modelo DeepSeek, o que irá gerar o surgimento de mais soluções de IA em áreas verticais.
O impacto profundo do Web3+AI
Infraestrutura de IA descentralizada
A otimização do algoritmo da DeepSeek oferece um novo impulso para a infraestrutura de IA Web3. A arquitetura inovadora, algoritmos eficientes e menores requisitos de poder de computação tornam possível a inferência de IA descentralizada. A arquitetura MoE é naturalmente adequada para implantação distribuída, onde diferentes nós podem ter diferentes redes de especialistas, sem a necessidade de um único nó armazenar o modelo completo, o que reduz significativamente os requisitos de armazenamento e computação de um único nó, melhorando assim a flexibilidade e eficiência do modelo.
A estrutura de treino FP8 reduz ainda mais a necessidade de recursos computacionais de alta gama, permitindo que mais recursos computacionais sejam adicionados à rede de nós. Isso não só diminui a barreira para participar na computação AI descentralizada, mas também aumenta a capacidade e eficiência de computação de toda a rede.
Sistema multiagente
Otimização de estratégias de negociação inteligente: através da análise de dados de mercado em tempo real, previsão de flutuações de preços de curto prazo, execução de transações em cadeia, supervisão de resultados de transações e a operação colaborativa de vários agentes, ajudar os usuários a obterem retornos mais elevados.
Execução automática de contratos inteligentes: a monitorização, execução e supervisão de resultados de contratos inteligentes funcionam em colaboração com agentes inteligentes, permitindo a automação de lógicas de negócios mais complexas.
Gestão de portfólio personalizada: A IA ajuda os usuários a encontrar em tempo real as melhores oportunidades de staking ou fornecimento de liquidez com base na sua preferência de risco, objetivos de investimento e situação financeira.
DeepSeek está, sob a restrição de poder de computação, a buscar inovações através de algoritmos para encontrar avanços, abrindo um caminho de desenvolvimento diferenciado para a indústria de IA na China. Reduzir as barreiras de aplicação, promover a fusão entre Web3 e IA, diminuir a dependência de chips de alta tecnologia e capacitar a inovação financeira, essas influências estão a reconfigurar o panorama da economia digital. No futuro, o desenvolvimento da IA não será mais apenas uma competição de poder de computação, mas sim uma competição de otimização colaborativa entre poder de computação e algoritmos. Nesta nova pista, inovadores como a DeepSeek estão a redefinir as regras do jogo com a sabedoria chinesa.