DeepSeek ведет новую эпоху AI: Синергия вычислительной мощности и алгоритмов

В последнее время DeepSeek выпустил свою последнюю версию DeepSeek-V3-0324, модель с 685 миллиардов параметров, которая значительно улучшила свои возможности в кодировании, дизайне интерфейса и выводе. На только что завершившейся конференции GTC 2025, Хуан Жэньсюн высоко оценил DeepSeek, одновременно подчеркивая, что будущие вычислительные потребности будут только расти, а не уменьшаться.

DeepSeek как образец прорыва в алгоритмах вызвал широкие обсуждения в отрасли по поводу отношений между вычислительной мощностью и поставкой. В этой статье будет рассмотрено глубокое влияние вычислительной мощности и алгоритмов на развитие AI-индустрии.

Вычислительная мощность и эволюция алгоритма

В области ИИ повышение вычислительной мощности обеспечивает основу для работы сложных алгоритмов, а оптимизация алгоритмов позволяет более эффективно использовать вычислительную мощность. Эта симбиотическая связь меняет структуру индустрии ИИ:

1. Дифференциация технологического пути: некоторые компании стремятся создать супербольшие вычислительные мощности, в то время как другие сосредотачиваются на оптимизации алгоритмов.
2. Реконструкция цепочки产业: основные производители чипов становятся лидерами AI вычислительной мощности через экосистему, тогда как облачные сервисы снижают порог развертывания за счет эластичных вычислительных услуг.
3. Корректировка распределения ресурсов: компании стремятся найти баланс между инвестициями в аппаратную инфраструктуру и разработкой эффективных алгоритмов.
4. Появление открытых сообществ: открытые модели способствуют инновациям в алгоритмах и совместному использованию результатов оптимизации вычислительной мощности, ускоряя итерацию и распространение технологий.

Технические инновации DeepSeek

Успех DeepSeek неразрывно связан с его технологическими инновациями. Вот простое объяснение его основных инновационных моментов:

Оптимизация архитектуры модели

DeepSeek использует комбинационную архитектуру Transformer+MOE (Смешанная группа экспертов) и вводит многоголовую потенциальную механизмы внимания (MLA). Эта архитектура работает как суперкоманда: Transformer обрабатывает обычные задачи, MOE действует как группа экспертов, каждый из которых отвечает за свою часть, а MLA позволяет модели более гибко сосредотачиваться на важных деталях.

Инновации в методах обучения

DeepSeek предлагает структуру FP8 смешанной точности обучения, подобно интеллектуальному распределителю ресурсов, который динамически выбирает вычислительную точность в зависимости от потребностей, повышая скорость обучения и уменьшая использование памяти при обеспечении точности.

Повышение эффективности вывода

Внедрение технологии многотокенового прогнозирования (MTP) позволяет прогнозировать несколько токенов одновременно, что значительно ускоряет скорость вывода и снижает затраты.

Прорыв в алгоритмах обучения с подкреплением

Новый алгоритм GRPO (Обобщенная оптимизация с вознаграждением и штрафами) оптимизирует процесс обучения модели, обеспечивая повышение производительности при снижении ненужных вычислений, достигая баланса между производительностью и стоимостью.

Эти инновации сформировали целостную техническую систему, которая снижает требования к вычислительной мощности на всем протяжении цепочки — от обучения до вывода, позволяя обычным потребительским видеокартам запускать мощные AI модели и значительно снижая барьеры для применения AI.

Влияние на чиповую промышленность

DeepSeek оптимизирует алгоритмы через уровень PTX (Параллельное Выполнение Потоков), что на самом деле глубже связывает с основными аппаратными средствами и их экосистемами. Эта оптимизация оказывает двустороннее влияние на индустрию чипов: с одной стороны, она может расширить общий объем рынка, с другой стороны, она может изменить структуру спроса на высококачественные чипы.

Значение для китайской AI-индустрии

Оптимизация алгоритма DeepSeek предоставляет технологический путь прорыва для китайской AI-индустрии. В условиях ограничений на высококачественные чипы, подход "программное обеспечение вместо аппаратного обеспечения" уменьшает зависимость от импортных чипов высшего класса.

На upstream эффективный алгоритм снизил давление на потребность в вычислительной мощности и увеличил рентабельность инвестиций. На downstream оптимизированная открытая модель снизила порог разработки приложений ИИ, что приведет к появлению большего числа AI-решений в вертикальных областях.

Глубокое влияние Web3+AI

Децентрализованная AI-инфраструктура

Инновации DeepSeek придают новый импульс инфраструктуре Web3 AI. Архитектура MoE подходит для распределенного развертывания, а FP8 тренировочная платформа снижает требования к высокопроизводительным вычислительным ресурсам, что способствует созданию более децентрализованной сети вычислений AI.

Мультиагентные системы

Технические инновации DeepSeek открывают новые возможности для многопользовательских систем в области Web3, включая:

1. Оптимизация интеллектуальных торговых стратегий
2. Автоматическое выполнение смарт-контрактов
3. Персонализированное управление инвестиционным портфелем

Заключение

DeepSeek открывает дифференцированные пути развития для индустрии ИИ через инновации в алгоритмах. Будущее развития ИИ станет соревнованием по оптимизации вычислительной мощности и алгоритмов, где новаторы переопределяют правила игры в этой области с помощью своей мудрости.