DeepSeek lanza el modelo versión V3, destacando la importancia de la innovación del Algoritmo en el campo de la IA

Recientemente, DeepSeek ha logrado un gran avance en el campo de los modelos de inteligencia artificial, lanzando la versión DeepSeek-V3-0324 con un número de parámetros de 685 mil millones. Esta actualización mejora significativamente el rendimiento del modelo en capacidades de código, diseño de UI y capacidades de razonamiento.

En la reciente conferencia GTC 2025, los líderes de la industria elogiaron altamente los logros de DeepSeek. Señalaron que la opinión del mercado de que el modelo eficiente de DeepSeek reduciría la demanda de chips de alto rendimiento era incorrecta. De hecho, la demanda de computación en el futuro solo seguirá aumentando.

DeepSeek, como una obra representativa de la innovación en algoritmos, ha suscitado reflexiones profundas sobre la relación entre el suministro de capacidad de cálculo y el papel de la capacidad de cálculo y los algoritmos en el impulso del desarrollo de la industria.

En el campo de la inteligencia artificial, la mejora de la capacidad de cálculo proporciona una base para la ejecución de algoritmos más complejos, permitiendo que los modelos manejen conjuntos de datos de mayor escala y aprendan patrones más complejos. Al mismo tiempo, la optimización de algoritmos puede utilizar la capacidad de cálculo de manera más eficiente, mejorando la eficiencia del uso de los recursos computacionales. Esta relación de retroalimentación está remodelando el panorama de la industria de la IA.

Diferentes empresas han adoptado diferentes rutas tecnológicas: algunas se dedican a construir clústeres de poder computacional a gran escala, mientras que otras se centran en la optimización de la eficiencia del algoritmo. Esta diferenciación ha llevado a una reestructuración de la cadena de producción, algunas empresas se han convertido en líderes del poder computacional de IA a través de ecosistemas, mientras que los proveedores de servicios en la nube han reducido las barreras de implementación mediante servicios de poder computacional elástico.

Las empresas buscan un equilibrio entre la inversión en infraestructura de hardware y el desarrollo de algoritmos eficientes, ajustando la asignación de recursos. Al mismo tiempo, el surgimiento de comunidades de código abierto, como los modelos de código abierto DeepSeek y LLaMA, ha fomentado la innovación en algoritmos y la compartición de los resultados de la optimización de la potencia computacional, acelerando la iteración y difusión de la tecnología.

La innovación tecnológica de DeepSeek se refleja principalmente en los siguientes aspectos:

1. Optimización de la arquitectura del modelo: se utiliza una arquitectura combinada de Transformer y MOE (Mezcla de Expertos), introduciendo un mecanismo de atención potencial de múltiples cabezas, lo que mejora la eficiencia y precisión del modelo.

2. Innovación en los métodos de entrenamiento: se propone un marco de entrenamiento de precisión mixta FP8, que selecciona dinámicamente la precisión de cálculo adecuada según las necesidades de entrenamiento, garantizando la precisión del modelo, mejorando la velocidad de entrenamiento y reduciendo el uso de memoria.

3. Mejora de la eficiencia de inferencia: la introducción de la tecnología de predicción de múltiples tokens aumenta considerablemente la velocidad de inferencia y reduce los costos.

4. Avances en algoritmos de aprendizaje reforzado: el nuevo algoritmo GRPO (Optimización Generalizada de Recompensas y Penalizaciones) optimiza el proceso de entrenamiento del modelo, mejorando el rendimiento mientras reduce el consumo de recursos computacionales.

Estas innovaciones han formado un sistema tecnológico completo, reduciendo de manera integral la demanda de potencia de cálculo desde el entrenamiento hasta la inferencia, lo que permite que las tarjetas gráficas de consumo ordinario también puedan ejecutar potentes modelos de IA, disminuyendo significativamente la barrera de entrada para las aplicaciones de IA.

El avance tecnológico de DeepSeek tiene un impacto dual en los fabricantes de chips de alto rendimiento. Por un lado, el vínculo de DeepSeek con el hardware y su ecosistema se vuelve más estrecho, y la disminución de la barrera de entrada para aplicaciones de IA podría ampliar el tamaño total del mercado. Por otro lado, la optimización del algoritmo de DeepSeek podría cambiar la estructura de demanda del mercado para chips de gama alta; algunos modelos de IA que originalmente requerían GPU de alta gama ahora podrían funcionar de manera eficiente en tarjetas gráficas de gama media o incluso de consumo.

Para la industria de IA en China, la optimización del algoritmo de DeepSeek proporciona una ruta de ruptura tecnológica. En el contexto de la limitación de chips avanzados, la idea de "software que complementa hardware" alivia la dependencia de chips de importación de alta gama. En la parte superior de la cadena industrial, algoritmos eficientes reducen la presión de demanda de potencia de cálculo, permitiendo a los proveedores de servicios de potencia de cálculo extender el ciclo de vida del hardware a través de la optimización de software y mejorar el retorno de la inversión. En la parte inferior, los modelos de código abierto optimizados reducen la barrera de entrada para el desarrollo de aplicaciones de IA, permitiendo a numerosas pequeñas y medianas empresas desarrollar aplicaciones competitivas sin necesidad de grandes recursos de potencia de cálculo.

En la fusión de Web3 y AI, la innovación de DeepSeek proporciona un nuevo impulso a la infraestructura de AI descentralizada. Su arquitectura innovadora, algoritmos eficientes y menores requisitos de potencia de cálculo hacen posible el razonamiento de AI descentralizado. La arquitectura MoE es adecuada para el despliegue distribuido, donde diferentes nodos pueden poseer diferentes redes de expertos, sin necesidad de que un único nodo almacene el modelo completo, lo que reduce significativamente los requisitos de almacenamiento y cálculo de un solo nodo. El marco de entrenamiento FP8 reduce aún más la necesidad de recursos de computación de alta gama, permitiendo que más recursos de computación se unan a la red de nodos.

En el ámbito de los sistemas multiagente, la tecnología de DeepSeek se puede aplicar a la optimización de estrategias de trading inteligentes, la ejecución automatizada de contratos inteligentes, la gestión de carteras personalizadas, entre otros, proporcionando a los usuarios servicios más eficientes y personalizados.

DeepSeek, a través de la innovación en algoritmos, busca romper barreras bajo restricciones de potencia computacional, abriendo un camino de desarrollo diferenciado para la industria de la IA en China. Ha reducido el umbral de aplicación, promoviendo la fusión de Web3 con la IA, aliviando la dependencia de chips de alta gama y empoderando la innovación financiera. Estas influencias están remodelando el panorama de la economía digital. El futuro del desarrollo de la IA ya no es solo una competencia de potencia computacional, sino una competencia de optimización colaborativa entre potencia computacional y algoritmos. En esta nueva pista, los innovadores están redefiniendo las reglas del juego con sabiduría.