DeepSeek веде нову еру AI: обчислювальна потужність та алгоритм спільних інновацій

Нещодавно DeepSeek випустила свою останню версію DeepSeek-V3-0324, модель з 6850 мільярдами параметрів, яка має значні покращення в кодовій спроможності, дизайні UI та можливостях інференції. На щойно завершеній конференції 2025 GTC Хуан Женьсюн високо оцінив DeepSeek і підкреслив, що майбутні потреби в обчисленнях лише зростатимуть, а не зменшуватимуться.

DeepSeek як представник прориву в алгоритмах викликав широке обговорення в галузі щодо зв'язку між Обчислювальною потужністю та його постачанням. У цій статті ми дослідимо глибокий вплив Обчислювальної потужності та алгоритмів на розвиток AI-індустрії.

Обчислювальна потужність та алгоритмів спільна еволюція

У сфері ШІ підвищення обчислювальної потужності забезпечує основу для виконання складних алгоритмів, в той час як оптимізація алгоритмів може більш ефективно використовувати обчислювальну потужність. Ця симбіотична взаємозалежність перетворює ландшафт індустрії ШІ:

1. Диференціація технологічних маршрутів: деякі компанії прагнуть створити надвеликі обчислювальні кластери, інші ж зосереджуються на оптимізації ефективності алгоритмів.
2. Перебудова промислового ланцюга: основні виробники чіпів стають лідерами у сфері обчислювальної потужності AI через екосистему, тоді як постачальники хмарних послуг знижують бар'єри для впровадження через еластичні послуги обчислювальної потужності.
3. Коригування ресурсів: підприємства шукають баланс між інвестиціями в апаратну інфраструктуру та розробкою ефективних алгоритмів.
4. Виникнення відкритих спільнот: відкриті моделі сприяють інноваціям алгоритмів та обміну результатами оптимізації обчислювальної потужності, прискорюючи ітерацію та поширення технологій.

Технічні інновації DeepSeek

Успіх DeepSeek нерозривно пов'язаний з його технологічними інноваціями. Нижче наведені прості пояснення його основних інновацій.

Оптимізація архітектури моделі

DeepSeek використовує комбінацію архітектур Transformer+MOE (Суміш експертів) і впроваджує механізм багатоголового уваги (MLA). Ця архітектура нагадує суперкоманду: Transformer обробляє звичайні завдання, MOE діє як група експертів, що виконують свої обов'язки, а MLA дозволяє моделі більш гнучко зосереджуватися на важливих деталях.

Інновації в методах навчання

DeepSeek запропонував FP8 змішану точність навчального фреймворку, який, як інтелектуальний розподільник ресурсів, динамічно обирає обчислювальну потужність відповідно до потреб, підвищуючи швидкість навчання та зменшуючи використання пам'яті при забезпеченні точності.

Підвищення ефективності виводу

Запровадження технології прогнозування багатьох токенів (MTP) дозволяє одноразово прогнозувати кілька токенів, що значно прискорює швидкість виведення і знижує витрати.

Прорив алгоритму навчання з підкріпленням

Новий алгоритм GRPO (Generalized Reward-Penalized Optimization) оптимізує процес навчання моделі, забезпечуючи підвищення продуктивності при зменшенні непотрібних обчислень, досягаючи балансу між продуктивністю та витратами.

Ці інновації утворили повну технологічну систему, яка знижує вимоги до обчислювальної потужності на всьому ланцюгу — від навчання до висновків, що дозволяє звичайним споживчим відеокартам також запускати потужні AI моделі, значно знижуючи бар'єр входу для AI додатків.

Вплив на чіпову промисловість

DeepSeek оптимізує алгоритм за допомогою PTX (Parallel Thread Execution), фактично глибше пов'язуючи його з основними апаратними засобами та їх екосистемами. Ця оптимізація має двосторонній вплив на чипову промисловість: з одного боку, вона може розширити загальний обсяг ринку, з іншого боку, може змінити структуру попиту на високоякісні чіпи.

Значення для китайської індустрії ШІ

Оптимізація алгоритму DeepSeek забезпечила технологічний прорив для китайської AI-індустрії. На фоні обмежень у висококласних чіпах, підхід "програмне забезпечення компенсує апаратне" зменшив залежність від імпортних чіпів найвищого класу.

На upstream, ефективний алгоритм зменшив тиск на обчислювальну потужність і підвищив рентабельність інвестицій. На downstream, оптимізована відкрита модель знизила поріг входження для розробки AI-додатків, що призведе до появи більшої кількості AI-рішень у вертикальних сферах.

Глибокий вплив на Web3+AI

Децентралізована AI інфраструктура

Інновації DeepSeek надають новий імпульс інфраструктурі Web3 AI. Архітектура MoE підходить для розподіленого розгортання, а FP8 навчальний фреймворк знижує потребу в високих обчислювальних ресурсах, що сприяє створенню більш децентралізованої AI обчислювальної мережі.

Багатоагентні системи

Технологічні інновації DeepSeek відкривають нові можливості для систем багатьох агентів у сфері Web3, зокрема:

1. Оптимізація стратегій інтелектуальної торгівлі
2. Автоматичне виконання смарт-контрактів
3. Персоналізоване управління інвестиційним портфелем

Висновок

DeepSeek відкриває диференційований шлях розвитку для індустрії штучного інтелекту завдяки інноваціям у алгоритмах. У майбутньому розвиток ШИ стане змаганням з оптимізації обчислювальної потужності та алгоритмів, а новатори вже перезаписують ігрові правила цієї сфери.