DeepSeek V3 Lançamento: Algoritmo eficiente lidera nova direção em IA
Recentemente, a DeepSeek lançou a atualização da versão V3, com parâmetros do modelo alcançando 6850 bilhões, apresentando melhorias significativas em capacidade de codificação, design de UI e capacidade de raciocínio. Esta atualização gerou amplas discussões na indústria sobre a relação entre poder computacional e Algoritmo.
Na recente conferência GTC 2025, os líderes da indústria elogiaram altamente o DeepSeek. Ele apontou que a visão do mercado de que o modelo eficiente do DeepSeek reduziria a necessidade de chips estava errada; a demanda por computação no futuro só aumentará, e não diminuirá.
DeepSeek, como um produto representativo de um Algoritmo inovador, levantou reflexões sobre a relação entre o fornecimento de hardware e o papel da capacidade computacional e do Algoritmo no desenvolvimento da indústria de IA.
A evolução simbiótica entre a capacidade de cálculo e o algoritmo
No campo da IA, a melhoria do poder de computação fornece a base para a execução de algoritmos mais complexos, permitindo que os modelos processem maiores quantidades de dados e aprendam padrões mais complexos; por outro lado, a otimização dos algoritmos pode utilizar o poder de computação de forma mais eficiente, aumentando a eficiência do uso dos recursos computacionais.
A relação simbiótica entre poder computacional e algoritmo está a reconfigurar o panorama da indústria de IA:
Divergência nas rotas tecnológicas: algumas empresas buscam construir clusters de computação em larga escala, enquanto a DeepSeek e outras focam na otimização da eficiência do algoritmo, formando diferentes correntes tecnológicas.
Reestruturação da cadeia de valor: Os fabricantes de hardware tornam-se líderes em poder computacional de IA através de ecossistemas, enquanto os provedores de serviços em nuvem reduzem as barreiras de implementação através de serviços de computação elástica.
Ajuste da alocação de recursos: as empresas buscam um equilíbrio entre o investimento em infraestrutura de hardware e o desenvolvimento de algoritmos eficientes.
A ascensão das comunidades de código aberto: modelos de código aberto como DeepSeek e LLaMA permitem que inovações em algoritmos e otimizações de poder computacional sejam compartilhadas, acelerando a iteração e a difusão da tecnologia.
Inovação tecnológica da DeepSeek
O sucesso do DeepSeek deve-se à sua inovação tecnológica, a seguir está uma breve explicação dos seus principais pontos inovadores:
Otimização da arquitetura do modelo
DeepSeek utiliza uma arquitetura combinada de Transformer+MOE (Mistura de Especialistas) e introduz um mecanismo de Atenção Latente Multi-Cabeça (Multi-Head Latent Attention, MLA). Esta arquitetura é como uma super equipe, onde o Transformer é responsável por tarefas convencionais, enquanto o MOE funciona como um grupo de especialistas na equipe, onde cada especialista possui sua própria área de especialização. Quando enfrenta um problema específico, o especialista mais qualificado é chamado para resolvê-lo, aumentando significativamente a eficiência e a precisão do modelo. O mecanismo MLA permite que o modelo preste atenção de forma mais flexível a diferentes detalhes importantes ao processar informações, melhorando ainda mais o desempenho do modelo.
Método de treino inovador
A DeepSeek propôs um quadro de treinamento de precisão mista FP8. Este quadro funciona como um alocador de recursos inteligente, capaz de selecionar dinamicamente a precisão de cálculo adequada com base nas necessidades em diferentes fases do processo de treinamento. Usa uma precisão mais alta quando é necessário um cálculo de alta precisão para garantir a precisão do modelo; enquanto reduz a precisão quando uma precisão mais baixa é aceitável, economizando assim recursos de computação, aumentando a velocidade de treinamento e reduzindo o uso de memória.
Aumento da eficiência de raciocínio
Na fase de inferência, o DeepSeek introduziu a tecnologia de Previsão Multi-token (Multi-token Prediction, MTP). O método de inferência tradicional faz isso passo a passo, prevendo apenas um Token por vez. A tecnologia MTP permite prever vários Tokens de uma só vez, acelerando significativamente a velocidade da inferência e reduzindo também o custo da inferência.
Avanço no algoritmo de aprendizagem reforçada
O novo algoritmo de aprendizado por reforço GRPO (Generalized Reward-Penalized Optimization) da DeepSeek otimiza o processo de treinamento do modelo. O aprendizado por reforço é como fornecer a um modelo um treinador, guiando-o a aprender comportamentos melhores através de recompensas e punições. O novo algoritmo da DeepSeek é mais eficiente, conseguindo reduzir cálculos desnecessários enquanto garante a melhoria do desempenho do modelo, alcançando assim um equilíbrio entre desempenho e custo.
Essas inovações formaram um sistema técnico completo, reduzindo a necessidade de poder computacional em toda a cadeia, desde o treinamento até a inferência. Placas gráficas de consumo comuns agora podem executar poderosos modelos de IA, diminuindo significativamente a barreira de entrada para aplicações de IA, permitindo que mais desenvolvedores e empresas participem da inovação em IA.
Impacto nos fabricantes de hardware
DeepSeek otimiza o algoritmo diretamente através da camada PTX (Parallel Thread Execution) dos fabricantes de hardware. PTX é uma linguagem de representação intermediária que está entre o código de alto nível e as instruções reais da GPU, permitindo que o DeepSeek realize um ajuste de desempenho mais refinado ao operar nessa camada.
O impacto para os fabricantes de hardware é duplo. Por um lado, o DeepSeek está mais profundamente ligado ao hardware e ao ecossistema, e a redução das barreiras de entrada para aplicações de IA pode expandir o tamanho total do mercado. Por outro lado, a otimização do algoritmo do DeepSeek pode alterar a estrutura de demanda do mercado para chips de alta gama, com alguns modelos de IA que anteriormente precisavam de GPUs de alta gama agora podendo funcionar de forma eficiente em placas gráficas de gama média ou até mesmo de consumo.
Significado para a indústria de IA na China
A otimização do algoritmo da DeepSeek fornece um caminho de ruptura tecnológica para a indústria de IA na China. Em um contexto de restrições em chips de alta gama, a ideia de "software complementando hardware" alivia a dependência de chips importados de topo.
No upstream, algoritmos eficientes reduziram a pressão sobre a demanda de poder computacional, permitindo que os provedores de serviços de computação prolonguem o ciclo de vida do hardware através da otimização de software, aumentando assim o retorno sobre o investimento. 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 grandes recursos de computação, também podem desenvolver aplicações competitivas com base no modelo DeepSeek, o que levará ao surgimento de mais soluções de IA em setores verticais.
O impacto profundo do Web3+AI
Infraestrutura de IA descentralizada
A otimização do algoritmo do DeepSeek fornece um novo impulso para a infraestrutura de IA Web3, com uma arquitetura inovadora, algoritmos eficientes e menores requisitos de poder computacional, tornando possível a inferência de IA descentralizada. A arquitetura MOE é naturalmente adequada para implantação distribuída, onde diferentes nós podem possuir 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, aumentando assim a flexibilidade e a eficiência do modelo.
O quadro de treinamento FP8 reduz ainda mais a necessidade de recursos computacionais de alto nível, permitindo que mais recursos computacionais sejam adicionados à rede de nós. Isso não apenas diminui a barreira para participar da computação descentralizada de IA, mas também aumenta a capacidade e a eficiência computacional de toda a rede.
Sistema de Múltiplos Agentes
Otimização de estratégias de negociação inteligente: através da análise de dados de mercado em tempo real, agentes de previsão de flutuações de preços de curto prazo, agentes de execução de negociação em cadeia e agentes de supervisão de resultados de negociação, ajudamos os usuários a obter retornos mais altos.
Execução automática de contratos inteligentes: agentes de monitoramento de contratos inteligentes, agentes de execução de contratos inteligentes, agentes de supervisão de resultados de execução, entre outros, operam em colaboração para realizar 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 nas preferências de risco, objetivos de investimento e situação financeira dos usuários.
DeepSeek está a encontrar quebras sob a restrição de poder computacional, através da inovação em algoritmos, 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, aliviar a dependência de chips de alta gama e capacitar a inovação financeira, esses impactos estão a remodelar o padrão da economia digital. O futuro do desenvolvimento de IA não será mais apenas uma corrida de poder computacional, mas sim uma corrida de otimização colaborativa entre poder computacional e algoritmos. Nesta nova pista, inovadores como a DeepSeek estão a redefinir as regras do jogo com a sabedoria chinesa.
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SmartContractWorker
· 12h atrás
Finalmente não está a travar.
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GateUser-a180694b
· 07-22 19:04
Quem ainda consegue pegá-lo?
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wrekt_but_learning
· 07-22 04:23
Lidar com o poder de computação dos grandes investidores.
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ForkTongue
· 07-22 04:22
O que se passa, ainda é melhor usar o Quark.
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GasWaster
· 07-22 04:17
Mais um que grita por redução de custos, mas não pode pagar.
DeepSeek V3 inova Algoritmo de IA, liderando uma nova era de cálculos eficientes
DeepSeek V3 Lançamento: Algoritmo eficiente lidera nova direção em IA
Recentemente, a DeepSeek lançou a atualização da versão V3, com parâmetros do modelo alcançando 6850 bilhões, apresentando melhorias significativas em capacidade de codificação, design de UI e capacidade de raciocínio. Esta atualização gerou amplas discussões na indústria sobre a relação entre poder computacional e Algoritmo.
Na recente conferência GTC 2025, os líderes da indústria elogiaram altamente o DeepSeek. Ele apontou que a visão do mercado de que o modelo eficiente do DeepSeek reduziria a necessidade de chips estava errada; a demanda por computação no futuro só aumentará, e não diminuirá.
DeepSeek, como um produto representativo de um Algoritmo inovador, levantou reflexões sobre a relação entre o fornecimento de hardware e o papel da capacidade computacional e do Algoritmo no desenvolvimento da indústria de IA.
A evolução simbiótica entre a capacidade de cálculo e o algoritmo
No campo da IA, a melhoria do poder de computação fornece a base para a execução de algoritmos mais complexos, permitindo que os modelos processem maiores quantidades de dados e aprendam padrões mais complexos; por outro lado, a otimização dos algoritmos pode utilizar o poder de computação de forma mais eficiente, aumentando a eficiência do uso dos recursos computacionais.
A relação simbiótica entre poder computacional e algoritmo está a reconfigurar o panorama da indústria de IA:
Divergência nas rotas tecnológicas: algumas empresas buscam construir clusters de computação em larga escala, enquanto a DeepSeek e outras focam na otimização da eficiência do algoritmo, formando diferentes correntes tecnológicas.
Reestruturação da cadeia de valor: Os fabricantes de hardware tornam-se líderes em poder computacional de IA através de ecossistemas, enquanto os provedores de serviços em nuvem reduzem as barreiras de implementação através de serviços de computação elástica.
Ajuste da alocação de recursos: as empresas buscam um equilíbrio entre o investimento em infraestrutura de hardware e o desenvolvimento de algoritmos eficientes.
A ascensão das comunidades de código aberto: modelos de código aberto como DeepSeek e LLaMA permitem que inovações em algoritmos e otimizações de poder computacional sejam compartilhadas, acelerando a iteração e a difusão da tecnologia.
Inovação tecnológica da DeepSeek
O sucesso do DeepSeek deve-se à sua inovação tecnológica, a seguir está uma breve explicação dos seus principais pontos inovadores:
Otimização da arquitetura do modelo
DeepSeek utiliza uma arquitetura combinada de Transformer+MOE (Mistura de Especialistas) e introduz um mecanismo de Atenção Latente Multi-Cabeça (Multi-Head Latent Attention, MLA). Esta arquitetura é como uma super equipe, onde o Transformer é responsável por tarefas convencionais, enquanto o MOE funciona como um grupo de especialistas na equipe, onde cada especialista possui sua própria área de especialização. Quando enfrenta um problema específico, o especialista mais qualificado é chamado para resolvê-lo, aumentando significativamente a eficiência e a precisão do modelo. O mecanismo MLA permite que o modelo preste atenção de forma mais flexível a diferentes detalhes importantes ao processar informações, melhorando ainda mais o desempenho do modelo.
Método de treino inovador
A DeepSeek propôs um quadro de treinamento de precisão mista FP8. Este quadro funciona como um alocador de recursos inteligente, capaz de selecionar dinamicamente a precisão de cálculo adequada com base nas necessidades em diferentes fases do processo de treinamento. Usa uma precisão mais alta quando é necessário um cálculo de alta precisão para garantir a precisão do modelo; enquanto reduz a precisão quando uma precisão mais baixa é aceitável, economizando assim recursos de computação, aumentando a velocidade de treinamento e reduzindo o uso de memória.
Aumento da eficiência de raciocínio
Na fase de inferência, o DeepSeek introduziu a tecnologia de Previsão Multi-token (Multi-token Prediction, MTP). O método de inferência tradicional faz isso passo a passo, prevendo apenas um Token por vez. A tecnologia MTP permite prever vários Tokens de uma só vez, acelerando significativamente a velocidade da inferência e reduzindo também o custo da inferência.
Avanço no algoritmo de aprendizagem reforçada
O novo algoritmo de aprendizado por reforço GRPO (Generalized Reward-Penalized Optimization) da DeepSeek otimiza o processo de treinamento do modelo. O aprendizado por reforço é como fornecer a um modelo um treinador, guiando-o a aprender comportamentos melhores através de recompensas e punições. O novo algoritmo da DeepSeek é mais eficiente, conseguindo reduzir cálculos desnecessários enquanto garante a melhoria do desempenho do modelo, alcançando assim um equilíbrio entre desempenho e custo.
Essas inovações formaram um sistema técnico completo, reduzindo a necessidade de poder computacional em toda a cadeia, desde o treinamento até a inferência. Placas gráficas de consumo comuns agora podem executar poderosos modelos de IA, diminuindo significativamente a barreira de entrada para aplicações de IA, permitindo que mais desenvolvedores e empresas participem da inovação em IA.
Impacto nos fabricantes de hardware
DeepSeek otimiza o algoritmo diretamente através da camada PTX (Parallel Thread Execution) dos fabricantes de hardware. PTX é uma linguagem de representação intermediária que está entre o código de alto nível e as instruções reais da GPU, permitindo que o DeepSeek realize um ajuste de desempenho mais refinado ao operar nessa camada.
O impacto para os fabricantes de hardware é duplo. Por um lado, o DeepSeek está mais profundamente ligado ao hardware e ao ecossistema, e a redução das barreiras de entrada para aplicações de IA pode expandir o tamanho total do mercado. Por outro lado, a otimização do algoritmo do DeepSeek pode alterar a estrutura de demanda do mercado para chips de alta gama, com alguns modelos de IA que anteriormente precisavam de GPUs de alta gama agora podendo funcionar de forma eficiente em placas gráficas de gama média ou até mesmo de consumo.
Significado para a indústria de IA na China
A otimização do algoritmo da DeepSeek fornece um caminho de ruptura tecnológica para a indústria de IA na China. Em um contexto de restrições em chips de alta gama, a ideia de "software complementando hardware" alivia a dependência de chips importados de topo.
No upstream, algoritmos eficientes reduziram a pressão sobre a demanda de poder computacional, permitindo que os provedores de serviços de computação prolonguem o ciclo de vida do hardware através da otimização de software, aumentando assim o retorno sobre o investimento. 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 grandes recursos de computação, também podem desenvolver aplicações competitivas com base no modelo DeepSeek, o que levará ao surgimento de mais soluções de IA em setores verticais.
O impacto profundo do Web3+AI
Infraestrutura de IA descentralizada
A otimização do algoritmo do DeepSeek fornece um novo impulso para a infraestrutura de IA Web3, com uma arquitetura inovadora, algoritmos eficientes e menores requisitos de poder computacional, tornando possível a inferência de IA descentralizada. A arquitetura MOE é naturalmente adequada para implantação distribuída, onde diferentes nós podem possuir 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, aumentando assim a flexibilidade e a eficiência do modelo.
O quadro de treinamento FP8 reduz ainda mais a necessidade de recursos computacionais de alto nível, permitindo que mais recursos computacionais sejam adicionados à rede de nós. Isso não apenas diminui a barreira para participar da computação descentralizada de IA, mas também aumenta a capacidade e a eficiência computacional de toda a rede.
Sistema de Múltiplos Agentes
Otimização de estratégias de negociação inteligente: através da análise de dados de mercado em tempo real, agentes de previsão de flutuações de preços de curto prazo, agentes de execução de negociação em cadeia e agentes de supervisão de resultados de negociação, ajudamos os usuários a obter retornos mais altos.
Execução automática de contratos inteligentes: agentes de monitoramento de contratos inteligentes, agentes de execução de contratos inteligentes, agentes de supervisão de resultados de execução, entre outros, operam em colaboração para realizar 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 nas preferências de risco, objetivos de investimento e situação financeira dos usuários.
DeepSeek está a encontrar quebras sob a restrição de poder computacional, através da inovação em algoritmos, 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, aliviar a dependência de chips de alta gama e capacitar a inovação financeira, esses impactos estão a remodelar o padrão da economia digital. O futuro do desenvolvimento de IA não será mais apenas uma corrida de poder computacional, mas sim uma corrida de otimização colaborativa entre poder computacional e algoritmos. Nesta nova pista, inovadores como a DeepSeek estão a redefinir as regras do jogo com a sabedoria chinesa.