DeepSeek V3 оновлення: Алгоритм інновацій веде до нової парадигми AI

DeepSeek нещодавно випустив оновлення версії V3, параметри моделі досягли 6850 мільярдів, що призвело до значних покращень у кодових можливостях, дизайні інтерфейсу та можливостях інференції. На нещодавно завершеній конференції GTC 2025 цей досягнення отримало високу оцінку. Є думка, що ефективні моделі зменшать потребу в чіпах, але насправді в майбутньому обчислювальні потреби лише зростатимуть. Прориви в алгоритмах DeepSeek та постачанні обчислювальної потужності викликали роздуми про роль обчислювальної потужності та алгоритмів у розвитку AI-індустрії.

Співпраця потужності та алгоритму

У сфері штучного інтелекту підвищення обчислювальної потужності забезпечує базу для роботи складних алгоритмів, тоді як оптимізація алгоритмів дозволяє більш ефективно використовувати обчислювальну потужність. Ця співпраця перетворює структуру індустрії штучного інтелекту:

1. Диференціація технологічних маршрутів: деякі компанії прагнуть створити надвеликі кластери обчислювальної потужності, інші ж зосереджуються на оптимізації ефективності алгоритмів.
2. Реконструкція промислового ланцюга: виробники чіпів стають лідерами в AI обчислювальних потужностях через екосистему, а постачальники хмарних послуг знижують поріг впровадження завдяки гнучким сервісам.
3. Коригування ресурсів: підприємства шукають баланс між інвестиціями в апаратне забезпечення та алгоритмами.
4. Виникнення відкритих спільнот: відкриті моделі прискорюють ітерацію та поширення технологій.

Технічні інновації DeepSeek

Успіх DeepSeek нерозривно пов'язаний з його технологічними інноваціями:

1. Оптимізація архітектури моделі: використання комбінації Transformer+MOE, впровадження механізму багатоголової уваги для підвищення ефективності та точності.
2. Інновації в методах навчання: запропоновано рамки навчання з використанням змішаної точності FP8, що динамічно обирає відповідну обчислювальну точність, економлячи ресурси та підвищуючи швидкість.
3. Підвищення ефективності висновку: впровадження технології багатотокенового прогнозування для прискорення швидкості висновку та зниження витрат.
4. Прориви в алгоритмах підкріпленого навчання: новий алгоритм GRPO оптимізував процес навчання моделі, досягнувши балансу між продуктивністю та витратами.

Ці інновації утворили повну технічну систему, яка повністю знизила бар'єри для використання ШІ.

Вплив на виробників чіпів

DeepSeek здійснює оптимізацію алгоритму через PTX-ошар, фактично більш глибоко пов'язуючи з апаратним забезпеченням та екосистемою. Ця оптимізація може розширити загальний обсяг ринку, а також може змінити структуру попиту на висококласні чіпи.

Значення для китайської AI-індустрії

Оптимізація алгоритму DeepSeek забезпечила технологічний прорив для китайської AI-індустрії. У контексті обмежень висококласних чіпів, підхід "програмне забезпечення замість апаратного" зменшив залежність від провідних імпортних чіпів. Це не лише вигідно для постачальників обчислювальних потужностей, дозволяючи підвищити прибутковість інвестицій, але також знижує бар'єри для розробки AI-додатків на нижньому рівні, що обіцяє створення більше рішень AI у вертикальних галузях.

Глибокий вплив на Web3+AI

1. Децентралізована AI інфраструктура: Інновації DeepSeek надають новий імпульс інфраструктурі Web3 AI, роблячи децентралізоване AI висновування можливим.
2. Багатоагентні системи: мають великі перспективи застосування в оптимізації інтелектуальних торгових стратегій, автоматичному виконанні смарт-контрактів та персоналізованому управлінні портфелем.

DeepSeek знаходить прориви через інновації в алгоритмах під обмеженнями обчислювальної потужності, відкриваючи диференційовані шляхи розвитку для китайської AI-індустрії. У майбутньому розвиток AI буде змаганням з оптимізації обчислювальної потужності та алгоритмів, інноватори використовують свій розум, щоб переписати правила гри.