Оновлення DeepSeek V3: Обчислювальна потужність та Алгоритм у танці
Нещодавно DeepSeek досяг значного прориву в галузі моделей штучного інтелекту, випустивши версію DeepSeek-V3-0324 з кількістю параметрів 6850 мільярдів. Це оновлення значно покращило показники моделі в таких аспектах, як кодова здатність, дизайн UI та здатність до міркування.
На нещодавній конференції 2025 GTC один з керівників відомої технологічної компанії високо оцінив досягнення DeepSeek. Він підкреслив, що думка ринку про те, що ефективна модель DeepSeek зменшить потребу в потужних чіпах, є помилковою. Насправді, в майбутньому потреба в обчислювальній потужності лише зростатиме.
DeepSeek як зразок інновацій в алгоритмах викликала широке обговорення у галузі стосовно зв'язку між високопродуктивним обчислювальним апаратом. У цій статті ми детально розглянемо глибокий вплив обчислювальної потужності та алгоритмів на розвиток індустрії штучного інтелекту.
Обчислювальна потужність та Алгоритм співпраця
У сфері штучного інтелекту підвищення обчислювальної потужності забезпечує основу для виконання більш складних алгоритмів, що дозволяє моделям обробляти великі обсяги даних та вивчати складніші патерни. Одночасно оптимізація алгоритмів може більш ефективно використовувати обчислювальну потужність, підвищуючи ефективність використання обчислювальних ресурсів.
Обчислювальна потужність та алгоритмів спільна взаємозв'язок змінює ландшафт індустрії штучного інтелекту:
Технічні маршрути диференціюються: деякі компанії прагнуть створити надвеликі обчислювальні потужності, в той час як інші зосереджуються на оптимізації ефективності алгоритмів, формуючи різні технічні школи.
Реконструкція промислової ланки: деякі компанії стали лідерами у сфері обчислювальної потужності штучного інтелекту через екосистему, тоді як постачальники хмарних послуг знизили бар'єри для впровадження завдяки еластичним послугам обчислювальної потужності.
Коригування розподілу ресурсів: підприємства шукають баланс між інвестиціями в апаратну інфраструктуру та розробкою ефективних алгоритмів.
Виникнення відкритих спільнот: відкриті моделі, такі як DeepSeek, LLaMA, дозволяють ділитися інноваціями в алгоритмах та результатами оптимізації обчислювальної потужності, прискорюючи технічну ітерацію та поширення.
Технічні інновації DeepSeek
Швидкий зліт DeepSeek нерозривно пов'язаний з його технологічними інноваціями. Ось спрощене пояснення його основних технологічних нововведень:
Оптимізація архітектури моделі
DeepSeek використовує архітектуру, що поєднує Transformer та MOE (Суміш експертів), і вводить механізм багатоголового латентного уваги (Multi-Head Latent Attention, MLA). Ця архітектура нагадує ефективну команду, де Transformer відповідає за звичайні завдання, а MOE виступає як експертна група, де кожен експерт має власну спеціалізацію. Коли виникає специфічна проблема, її вирішує найбільш кваліфікований експерт, що значно підвищує ефективність та точність моделі. Механізм MLA дозволяє моделі більш гнучко акцентувати увагу на різних важливих деталях, що ще більше покращує продуктивність.
Інновації в методах навчання
DeepSeek запропонував рамки змішаного навчання FP8. Ця рамка подібна до розумного розподільника ресурсів, здатного динамічно вибирати відповідну обчислювальну потужність залежно від потреб на різних етапах навчання. Коли потрібне високе значення точності, використовується вища точність, щоб гарантувати точність моделі; коли прийнятна нижча точність, зменшується точність, щоб заощадити обчислювальні ресурси, підвищити швидкість навчання та зменшити використання пам'яті.
Підвищення ефективності інференції
На етапі висновків DeepSeek впроваджує технологію багатотокенового прогнозування (Multi-token Prediction, MTP). Традиційні методи висновків працюють поступово, передбачаючи лише один токен за раз. Натомість технологія MTP дозволяє передбачати кілька токенів одночасно, що значно прискорює швидкість висновків і водночас знижує їх вартість.
Прорив алгоритму посиленого навчання
Новий алгоритм глибокого навчання DeepSeek GRPO (Generalized Reward-Penalized Optimization) оптимізує процес навчання моделі. Це схоже на те, як надати моделі ефективного тренера, який керує навчанням моделі кращій поведінці через винагороди та покарання. На відміну від традиційних алгоритмів підкріпленого навчання, новий алгоритм є більш ефективним, здатний зменшити непотрібні обчислення, забезпечуючи при цьому підвищення продуктивності моделі та досягаючи балансу між продуктивністю і витратами.
Ці інновації сформували повну технологічну систему, яка знизила вимоги до обчислювальної потужності на всьому ланцюгу від навчання до висновків. Тепер звичайні споживчі графічні карти можуть запускати потужні моделі штучного інтелекту, що значно знижує бар'єри для застосування штучного інтелекту, дозволяючи більшій кількості розробників і підприємств брати участь в інноваціях у сфері штучного інтелекту.
Вплив на апаратуру високопродуктивних обчислень
Є думка, що DeepSeek обійшов деякі програмні шари, зменшуючи залежність від певного апаратного забезпечення. Насправді, DeepSeek здійснює оптимізацію алгоритмів шляхом прямого управління нижчими інструкціями. Цей підхід дозволяє DeepSeek досягати більш тонкого налаштування продуктивності.
Цей підхід має двосторонній вплив на виробників апаратного забезпечення для високопродуктивних обчислень. З одного боку, DeepSeek став більш тісно пов'язаним з апаратним забезпеченням та екосистемою, а зниження порогу входження для застосувань штучного інтелекту може розширити загальний розмір ринку. З іншого боку, оптимізація алгоритму DeepSeek може змінити структуру попиту на висококласні чіпи, деякі моделі штучного інтелекту, які раніше вимагали використання найкращих GPU, тепер можуть ефективно працювати на середньорівневих або навіть початкових відеокартах.
Значення для індустрії штучного інтелекту
Оптимізація алгоритму DeepSeek забезпечила нові шляхи технічних проривів для індустрії штучного інтелекту. У контексті обмеженого постачання висококласних чіпів ідея "програмного забезпечення, яке доповнює апаратуру" зменшила залежність від провідних імпортних чіпів.
На upstream ефективний алгоритм знижує тиск на вимоги до обчислювальної потужності, що дозволяє постачальникам обчислювальної потужності продовжувати термін служби апаратного забезпечення через оптимізацію програмного забезпечення та підвищувати рентабельність інвестицій. На downstream оптимізована відкрита модель знижує бар'єри для розробки застосунків штучного інтелекту. Багато малих і середніх підприємств можуть розробляти конкурентоспроможні застосунки на основі моделі DeepSeek без необхідності у великій кількості ресурсів обчислювальної потужності, що призведе до появи більшої кількості рішень штучного інтелекту у вертикальних галузях.
Глибокий вплив Web3+AI
Децентралізована AI інфраструктура
Оптимізація алгоритму DeepSeek забезпечила новий імпульс для інфраструктури Web3 AI. Інноваційна архітектура, ефективні алгоритми та знижені вимоги до обчислювальної потужності роблять децентралізоване AI-інференцію можливим. Архітектура MoE природно підходить для розподіленого розгортання, різні вузли можуть містити різні експертні мережі, без необхідності зберігання повної моделі на одному вузлі, що значно знижує вимоги до зберігання та обчислення для одного вузла, підвищуючи таким чином гнучкість та ефективність моделі.
FP8 тренувальна рамка ще більше знизила вимоги до високопродуктивних обчислювальних ресурсів, що дозволило залучити більше обчислювальних ресурсів до мережі вузлів. Це не тільки знизило бар'єри для участі в децентралізованих AI обчисленнях, але й підвищило загальну обчислювальну потужність та ефективність мережі.
Багатоагентні системи
Оптимізація стратегій розумної торгівлі: через аналіз даних ринку в реальному часі, прогнозування короткострокових коливань цін, виконання угод на блокчейні, нагляд за результатами торгівлі та інші спільні дії кількох агентів, допомагає користувачам отримувати вищий дохід.
Автоматичне виконання смарт-контрактів: моніторинг смарт-контрактів, виконання смарт-контрактів, контроль результатів виконання та інші агентські координаційні дії, що забезпечують автоматизацію більш складної бізнес-логіки.
Персоналізоване управління інвестиційним портфелем: штучний інтелект допомагає користувачам у реальному часі знаходити найкращі можливості для стейкінгу або надання ліквідності, виходячи з ризикових переваг, інвестиційних цілей та фінансового стану користувачів.
Висновок
DeepSeek саме в умовах обмеженої обчислювальної потужності, через інновації алгоритму знаходить突破, відкриваючи нові шляхи для диференційованого розвитку індустрії штучного інтелекту. Зниження порогу входження, сприяння інтеграції Web3 та AI, зменшення залежності від висококласних чіпів, надання можливостей для фінансових інновацій — ці впливи формують нову структуру цифрової економіки. У майбутньому розвиток штучного інтелекту вже не буде лише змаганням за обчислювальну потужність, а стане змаганням за синергію обчислювальної потужності та оптимізацію алгоритмів. На цьому новому етапі інноватори, такі як DeepSeek, переосмислюють правила гри з використанням розуму.
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
DeepSeek V3 вагоме оновлення Обчислювальна потужність та Алгоритм танцюють разом, ведучи AI у майбутнє
Оновлення DeepSeek V3: Обчислювальна потужність та Алгоритм у танці
Нещодавно DeepSeek досяг значного прориву в галузі моделей штучного інтелекту, випустивши версію DeepSeek-V3-0324 з кількістю параметрів 6850 мільярдів. Це оновлення значно покращило показники моделі в таких аспектах, як кодова здатність, дизайн UI та здатність до міркування.
На нещодавній конференції 2025 GTC один з керівників відомої технологічної компанії високо оцінив досягнення DeepSeek. Він підкреслив, що думка ринку про те, що ефективна модель DeepSeek зменшить потребу в потужних чіпах, є помилковою. Насправді, в майбутньому потреба в обчислювальній потужності лише зростатиме.
DeepSeek як зразок інновацій в алгоритмах викликала широке обговорення у галузі стосовно зв'язку між високопродуктивним обчислювальним апаратом. У цій статті ми детально розглянемо глибокий вплив обчислювальної потужності та алгоритмів на розвиток індустрії штучного інтелекту.
Обчислювальна потужність та Алгоритм співпраця
У сфері штучного інтелекту підвищення обчислювальної потужності забезпечує основу для виконання більш складних алгоритмів, що дозволяє моделям обробляти великі обсяги даних та вивчати складніші патерни. Одночасно оптимізація алгоритмів може більш ефективно використовувати обчислювальну потужність, підвищуючи ефективність використання обчислювальних ресурсів.
Обчислювальна потужність та алгоритмів спільна взаємозв'язок змінює ландшафт індустрії штучного інтелекту:
Технічні маршрути диференціюються: деякі компанії прагнуть створити надвеликі обчислювальні потужності, в той час як інші зосереджуються на оптимізації ефективності алгоритмів, формуючи різні технічні школи.
Реконструкція промислової ланки: деякі компанії стали лідерами у сфері обчислювальної потужності штучного інтелекту через екосистему, тоді як постачальники хмарних послуг знизили бар'єри для впровадження завдяки еластичним послугам обчислювальної потужності.
Коригування розподілу ресурсів: підприємства шукають баланс між інвестиціями в апаратну інфраструктуру та розробкою ефективних алгоритмів.
Виникнення відкритих спільнот: відкриті моделі, такі як DeepSeek, LLaMA, дозволяють ділитися інноваціями в алгоритмах та результатами оптимізації обчислювальної потужності, прискорюючи технічну ітерацію та поширення.
Технічні інновації DeepSeek
Швидкий зліт DeepSeek нерозривно пов'язаний з його технологічними інноваціями. Ось спрощене пояснення його основних технологічних нововведень:
Оптимізація архітектури моделі
DeepSeek використовує архітектуру, що поєднує Transformer та MOE (Суміш експертів), і вводить механізм багатоголового латентного уваги (Multi-Head Latent Attention, MLA). Ця архітектура нагадує ефективну команду, де Transformer відповідає за звичайні завдання, а MOE виступає як експертна група, де кожен експерт має власну спеціалізацію. Коли виникає специфічна проблема, її вирішує найбільш кваліфікований експерт, що значно підвищує ефективність та точність моделі. Механізм MLA дозволяє моделі більш гнучко акцентувати увагу на різних важливих деталях, що ще більше покращує продуктивність.
Інновації в методах навчання
DeepSeek запропонував рамки змішаного навчання FP8. Ця рамка подібна до розумного розподільника ресурсів, здатного динамічно вибирати відповідну обчислювальну потужність залежно від потреб на різних етапах навчання. Коли потрібне високе значення точності, використовується вища точність, щоб гарантувати точність моделі; коли прийнятна нижча точність, зменшується точність, щоб заощадити обчислювальні ресурси, підвищити швидкість навчання та зменшити використання пам'яті.
Підвищення ефективності інференції
На етапі висновків DeepSeek впроваджує технологію багатотокенового прогнозування (Multi-token Prediction, MTP). Традиційні методи висновків працюють поступово, передбачаючи лише один токен за раз. Натомість технологія MTP дозволяє передбачати кілька токенів одночасно, що значно прискорює швидкість висновків і водночас знижує їх вартість.
Прорив алгоритму посиленого навчання
Новий алгоритм глибокого навчання DeepSeek GRPO (Generalized Reward-Penalized Optimization) оптимізує процес навчання моделі. Це схоже на те, як надати моделі ефективного тренера, який керує навчанням моделі кращій поведінці через винагороди та покарання. На відміну від традиційних алгоритмів підкріпленого навчання, новий алгоритм є більш ефективним, здатний зменшити непотрібні обчислення, забезпечуючи при цьому підвищення продуктивності моделі та досягаючи балансу між продуктивністю і витратами.
Ці інновації сформували повну технологічну систему, яка знизила вимоги до обчислювальної потужності на всьому ланцюгу від навчання до висновків. Тепер звичайні споживчі графічні карти можуть запускати потужні моделі штучного інтелекту, що значно знижує бар'єри для застосування штучного інтелекту, дозволяючи більшій кількості розробників і підприємств брати участь в інноваціях у сфері штучного інтелекту.
Вплив на апаратуру високопродуктивних обчислень
Є думка, що DeepSeek обійшов деякі програмні шари, зменшуючи залежність від певного апаратного забезпечення. Насправді, DeepSeek здійснює оптимізацію алгоритмів шляхом прямого управління нижчими інструкціями. Цей підхід дозволяє DeepSeek досягати більш тонкого налаштування продуктивності.
Цей підхід має двосторонній вплив на виробників апаратного забезпечення для високопродуктивних обчислень. З одного боку, DeepSeek став більш тісно пов'язаним з апаратним забезпеченням та екосистемою, а зниження порогу входження для застосувань штучного інтелекту може розширити загальний розмір ринку. З іншого боку, оптимізація алгоритму DeepSeek може змінити структуру попиту на висококласні чіпи, деякі моделі штучного інтелекту, які раніше вимагали використання найкращих GPU, тепер можуть ефективно працювати на середньорівневих або навіть початкових відеокартах.
Значення для індустрії штучного інтелекту
Оптимізація алгоритму DeepSeek забезпечила нові шляхи технічних проривів для індустрії штучного інтелекту. У контексті обмеженого постачання висококласних чіпів ідея "програмного забезпечення, яке доповнює апаратуру" зменшила залежність від провідних імпортних чіпів.
На upstream ефективний алгоритм знижує тиск на вимоги до обчислювальної потужності, що дозволяє постачальникам обчислювальної потужності продовжувати термін служби апаратного забезпечення через оптимізацію програмного забезпечення та підвищувати рентабельність інвестицій. На downstream оптимізована відкрита модель знижує бар'єри для розробки застосунків штучного інтелекту. Багато малих і середніх підприємств можуть розробляти конкурентоспроможні застосунки на основі моделі DeepSeek без необхідності у великій кількості ресурсів обчислювальної потужності, що призведе до появи більшої кількості рішень штучного інтелекту у вертикальних галузях.
Глибокий вплив Web3+AI
Децентралізована AI інфраструктура
Оптимізація алгоритму DeepSeek забезпечила новий імпульс для інфраструктури Web3 AI. Інноваційна архітектура, ефективні алгоритми та знижені вимоги до обчислювальної потужності роблять децентралізоване AI-інференцію можливим. Архітектура MoE природно підходить для розподіленого розгортання, різні вузли можуть містити різні експертні мережі, без необхідності зберігання повної моделі на одному вузлі, що значно знижує вимоги до зберігання та обчислення для одного вузла, підвищуючи таким чином гнучкість та ефективність моделі.
FP8 тренувальна рамка ще більше знизила вимоги до високопродуктивних обчислювальних ресурсів, що дозволило залучити більше обчислювальних ресурсів до мережі вузлів. Це не тільки знизило бар'єри для участі в децентралізованих AI обчисленнях, але й підвищило загальну обчислювальну потужність та ефективність мережі.
Багатоагентні системи
Оптимізація стратегій розумної торгівлі: через аналіз даних ринку в реальному часі, прогнозування короткострокових коливань цін, виконання угод на блокчейні, нагляд за результатами торгівлі та інші спільні дії кількох агентів, допомагає користувачам отримувати вищий дохід.
Автоматичне виконання смарт-контрактів: моніторинг смарт-контрактів, виконання смарт-контрактів, контроль результатів виконання та інші агентські координаційні дії, що забезпечують автоматизацію більш складної бізнес-логіки.
Персоналізоване управління інвестиційним портфелем: штучний інтелект допомагає користувачам у реальному часі знаходити найкращі можливості для стейкінгу або надання ліквідності, виходячи з ризикових переваг, інвестиційних цілей та фінансового стану користувачів.
Висновок
DeepSeek саме в умовах обмеженої обчислювальної потужності, через інновації алгоритму знаходить突破, відкриваючи нові шляхи для диференційованого розвитку індустрії штучного інтелекту. Зниження порогу входження, сприяння інтеграції Web3 та AI, зменшення залежності від висококласних чіпів, надання можливостей для фінансових інновацій — ці впливи формують нову структуру цифрової економіки. У майбутньому розвиток штучного інтелекту вже не буде лише змаганням за обчислювальну потужність, а стане змаганням за синергію обчислювальної потужності та оптимізацію алгоритмів. На цьому новому етапі інноватори, такі як DeepSeek, переосмислюють правила гри з використанням розуму.