DeepSeek V3 güncellemesi AI'nin yeni paradigmasını yönlendiriyor: Bilgi İşlem Gücü ve Algoritma'nın eşgüdümlü gelişimi

Son günlerde, DeepSeek Hugging Face'te en son V3 sürüm güncellemesini - DeepSeek-V3-0324 - yayımladı. Model parametreleri 6850 milyara ulaştı ve kod yetenekleri, UI tasarımı ve çıkarım yetenekleri gibi alanlarda önemli gelişmeler kaydedildi.

Sonunda tamamlanan 2025 GTC konferansında, Huang Renxun DeepSeek'e yüksek övgülerde bulundu. Pazarın daha önce DeepSeek'in verimli modelinin çip talebine olan görüşü azaltacağına dair düşüncesinin yanlış olduğunu vurguladı. Gelecekteki hesaplama talebinin yalnızca artacağını, azalmayacağını belirtti.

DeepSeek, algoritma突破的代表产品 olarak, çip tedariki ile olan ilişkisi, sektördeki gelişimde bilgi işlem gücü ve algoritmanın rolü üzerine düşünceleri tetikledi.

Bilgi İşlem Gücü ve Algoritma'nın Ortak Evrimi

AI alanında, bilgi işlem gücünün artışı daha karmaşık algoritmalar için bir çalışma temeli sağlar, böylece modeller daha büyük veri miktarlarını işleyebilir ve daha karmaşık kalıpları öğrenebilir; algoritmaların optimizasyonu ise bilgi işlem gücünü daha verimli bir şekilde kullanarak hesaplama kaynaklarının kullanım verimliliğini artırabilir.

Bilgi İşlem Gücü ve algoritmanın ortak yaşamı, AI endüstrisinin yapısını yeniden şekillendiriyor:

1. Teknik yol ayrımı: Bazı şirketler devasa Bilgi İşlem Gücü kümeleri inşa etmeyi hedeflerken, diğerleri algoritma verimliliği optimizasyonuna odaklanarak farklı teknik akımlar oluşturuyor.

2. Sektör Zincirinin Yeniden Yapılandırılması: Bir çip şirketi, ekosistemi sayesinde AI Bilgi İşlem Gücü lideri haline gelirken, bulut hizmet sağlayıcıları esnek Bilgi İşlem Gücü hizmetleriyle dağıtım engellerini azaltıyor.

3. Kaynak dağılımı ayarlaması: Şirketin Ar-Ge odak noktası, donanım altyapısına yatırım ile verimli algoritma geliştirme arasında bir denge arayışındadır.

4. Açık Kaynak Topluluğunun Yükselişi: DeepSeek, LLaMA gibi açık kaynak modeller, algoritma yenilikleri ve Bilgi İşlem Gücü optimizasyonu sonuçlarının paylaşılmasını sağlamakta, teknoloji iterasyonunu ve yayılmasını hızlandırmaktadır.

DeepSeek'in teknik yenilikleri

DeepSeek'in hızlı yükselişi, teknolojik yenilikleriyle yakından ilişkilidir. Aşağıda, ana yeniliklerine dair kısa bir açıklama bulunmaktadır:

Model Mimarisi Optimizasyonu

DeepSeek, Transformer+MOE (Uzmanlar Karışımı) kombinasyon mimarisini benimsemekte ve çoklu başlı gizli dikkat mekanizmasını (Multi-Head Latent Attention, MLA) entegre etmektedir. Bu mimari, geleneksel görevleri yerine getiren Transformer'ın yanı sıra, belirli sorunlar için en uygun uzmanı çağıran bir uzman grubu gibi MOE'yi içeren verimli bir ekip gibidir. MLA mekanizması, modelin farklı önemli detaylara daha esnek bir şekilde odaklanmasını sağlayarak performansı daha da artırmaktadır.

Eğitim yöntemi yeniliği

DeepSeek, FP8 karışık hassasiyet eğitim çerçevesini önerdi. Bu çerçeve, eğitim sürecinin farklı aşamalarının gereksinimlerine göre dinamik olarak uygun hesaplama hassasiyetini seçebilir. Yüksek hassasiyetli hesaplamaya ihtiyaç duyulduğunda daha yüksek hassasiyet kullanılır, daha düşük hassasiyetin kabul edilebilir olduğu durumlarda ise hassasiyet düşürülerek kaynak kullanımı optimize edilir, eğitim hızı artırılır ve bellek kullanımı azaltılır.

Çıkarım verimliliği artışı

Çıkarım aşamasında, DeepSeek çoklu Token tahmini (Multi-token Prediction, MTP) teknolojisini tanıttı. Geleneksel adım adım tahminden farklı olarak, MTP teknolojisi bir seferde birden fazla Token'ı tahmin edebilmekte, bu da çıkarım hızını büyük ölçüde artırmakta ve çıkarım maliyetlerini düşürmektedir.

Güçlendirme Öğrenme Algoritması突破

DeepSeek'in yeni pekiştirmeli öğrenme algoritması GRPO (Genelleştirilmiş Ödül-Ceza Optimizasyonu), model eğitim sürecini optimize etmektedir. Bu algoritma, model performansını artırırken gereksiz hesaplamaları azaltarak performans ve maliyet dengesini sağlamaktadır.

Bu yenilikler, eğitimden çıkarıma kadar olan tüm zinciri Bilgi İşlem Gücü gereksinimlerini azaltan tamamlayıcı bir teknik sistem oluşturdu. Artık sıradan tüketici sınıfı ekran kartları güçlü AI modellerini çalıştırabiliyor, bu da AI uygulamalarının erişim engelini büyük ölçüde azaltarak daha fazla geliştirici ve işletmenin AI yeniliklerine katılmasına imkan tanıyor.

Çip Sanayisine Etkisi

DeepSeek aslında belirli bir çip şirketinin PTX (Paralel İp Akışı) katmanı aracılığıyla algoritma optimizasyonu yapmaktadır. PTX, yüksek seviyeli kod ile gerçek GPU talimatları arasında bir ara temsil dilidir ve bu katmanı kullanarak DeepSeek daha hassas performans ayarlamaları yapabilmektedir.

Bu durum, çip endüstrisi üzerinde çift taraflı bir etki yaratıyor. Bir yandan, DeepSeek'in donanım ve ilgili ekosistemle daha derin bir bağ kurması, AI uygulamalarının erişim engelinin düşmesiyle toplam piyasa ölçeğinin genişlemesini sağlayabilir; diğer yandan, DeepSeek'in algoritma optimizasyonu, pazarın yüksek kaliteli çiplere olan talep yapısını değiştirebilir. Önceden yalnızca yüksek kaliteli GPU'larla çalışabilen bazı AI modelleri, şimdi orta seviye hatta tüketici sınıfı ekran kartlarında etkin bir şekilde çalışabilir.

Çin AI Endüstrisi için Anlamı

DeepSeek'in algoritma optimizasyonu, Çin AI endüstrisine teknik bir çıkış yolu sunuyor. Yüksek kaliteli yongaların kısıtlı olduğu bir ortamda, "yazılım donanımı destekliyor" yaklaşımı, en iyi ithal yongalara olan bağımlılığı azalttı.

Yukarıda, verimli algoritmalar bilgi işlem gücü talep baskısını azaltarak, bilgi işlem hizmet sağlayıcılarının yazılım optimizasyonu ile donanım kullanım süresini uzatmasını ve yatırım getirisini artırmasını sağladı. Aşağıda, optimize edilmiş açık kaynaklı modeller AI uygulama geliştirme engelini düşürdü. Birçok küçük ve orta ölçekli işletme, büyük miktarda bilgi işlem kaynağına ihtiyaç duymadan, DeepSeek modeli temelinde rekabetçi uygulamalar geliştirebilir ve bu, daha fazla dikey alan AI çözümünün ortaya çıkmasını sağlayacaktır.

Web3+AI'nin Derin Etkileri

merkeziyetsiz AI altyapısı

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

FP8 eğitim çerçevesi, yüksek kaliteli hesaplama kaynaklarına olan ihtiyacı daha da azaltarak daha fazla hesaplama kaynağının düğüm ağına katılmasını sağlar. Bu, yalnızca merkeziyetsiz AI hesaplamasına katılma eşiğini düşürmekle kalmaz, aynı zamanda tüm ağın hesaplama gücünü ve verimliliğini artırır.

Çoklu Akıllı Sistem

1. Akıllı Ticaret Stratejisi Optimizasyonu: Gerçek zamanlı piyasa verisi analizi, kısa vadeli fiyat dalgalanması tahmini, zincir üzeri işlem yürütme, işlem sonuçlarının gözetimi gibi birçok akıllı ajanın işbirliği ile kullanıcıların daha yüksek kazançlar elde etmesine yardımcı olur.

2. Akıllı sözleşmelerin otomatik yürütülmesi: Akıllı sözleşmelerin izlenmesi, yürütülmesi ve sonuç denetimi gibi akıllı ajanların işbirliği içinde çalışması, daha karmaşık iş mantığı otomasyonunu sağlamaktadır.

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 işlem gücü kısıtlaması altında, algoritma yeniliği ile突破 arayışında bulunarak, Çin AI endüstrisine farklılaşmış bir gelişim yolu açmıştır. Uygulama eşiklerini düşürmek, Web3 ile AI entegrasyonunu teşvik etmek, yüksek kaliteli çipe olan bağımlılığı azaltmak ve finansal yeniliği güçlendirmek, bu etkiler dijital ekonomi yapısını yeniden şekillendirmektedir. Gelecekte AI gelişimi artık sadece bilgi işlem gücü yarışması değil, bilgi işlem gücü ve algoritmaların birlikte optimize edildiği bir yarışma olacaktır. Bu yeni pistte, DeepSeek gibi yenilikçiler Çin aklını kullanarak oyun kurallarını yeniden tanımlıyor.