Actualización de DeepSeek V3: Potencia computacional y Algoritmo en una nueva era
Recientemente, DeepSeek lanzó la última actualización de la versión V3 en la plataforma Hugging Face: DeepSeek-V3-0324. Los parámetros del modelo en esta versión alcanzaron los 685 mil millones, con mejoras significativas en capacidad de código, diseño de UI y capacidad de inferencia.
En la reciente conferencia GTC 2025, los líderes de la industria elogiaron altamente a DeepSeek. Señalaron que la opinión de que el modelo eficiente de DeepSeek reduciría la demanda de chips era incorrecta; la demanda de computación en el futuro solo aumentará, no disminuirá.
DeepSeek, como un producto representativo de un avance en algoritmos, ha suscitado reflexiones sobre la relación entre la potencia computacional y el algoritmo en el desarrollo de la industria.
Potencia computacional y la evolución simbiótica del algoritmo
En el ámbito de la IA, la mejora de la potencia computacional proporciona una base para la ejecución de algoritmos más complejos, lo que permite a los modelos procesar una mayor cantidad de datos y aprender patrones más complejos; mientras que la optimización de los algoritmos puede utilizar la potencia computacional de manera más eficiente, mejorando la eficiencia en el uso de los recursos de cálculo.
La relación simbiótica entre la potencia computacional y el algoritmo está reconfigurando el panorama de la industria de la IA:
Diversificación de la ruta técnica: algunas empresas persiguen la construcción de grandes clústeres de potencia computacional, mientras que otras se centran en la optimización de la eficiencia del algoritmo, formando diferentes escuelas técnicas.
Reestructuración de la cadena industrial: los gigantes de los semiconductores se convierten en líderes de la potencia computacional de IA a través de ecosistemas, mientras que los proveedores de servicios en la nube reducen las barreras de implementación mediante servicios de potencia computacional flexibles.
Ajuste de la asignación de recursos: las empresas buscan un equilibrio entre la inversión en infraestructura de hardware y el desarrollo de algoritmos eficientes.
Surgimiento de comunidades de código abierto: los modelos de código abierto permiten compartir los logros de innovación algorítmica y potencia computacional, acelerando la iteración y difusión tecnológica.
Innovación tecnológica de DeepSeek
El éxito de DeepSeek está indisolublemente vinculado a su innovación tecnológica. A continuación se presenta una explicación sencilla de sus principales puntos innovadores:
Optimización de la arquitectura del modelo
DeepSeek adopta una arquitectura combinada de Transformer+MOE (Mezcla de Expertos) e introduce el mecanismo de atención latente multi-cabeza (Atención Latente Multi-Cabeza, MLA). Esta arquitectura es como un super equipo, donde el Transformer se encarga de las tareas generales, mientras que el MOE actúa como un grupo de expertos dentro del equipo, cada uno con su área de especialización. Cuando se enfrenta a problemas específicos, el experto más capacitado se encarga de resolverlo, lo que mejora significativamente la eficiencia y precisión del modelo. El mecanismo MLA permite que el modelo preste atención de manera más flexible a diferentes detalles importantes al procesar la información, lo que mejora aún más el rendimiento del modelo.
Innovación en métodos de entrenamiento
DeepSeek ha propuesto un marco de entrenamiento de precisión mixta FP8. Este marco actúa como un asignador de recursos inteligente, capaz de seleccionar dinámicamente la precisión de cálculo adecuada según las necesidades de las diferentes etapas del proceso de entrenamiento. Utiliza una mayor precisión cuando se requiere un cálculo de alta precisión, para garantizar la exactitud del modelo; mientras que reduce la precisión cuando se puede aceptar una menor, ahorrando así recursos computacionales, aumentando la velocidad de entrenamiento y reduciendo el uso de memoria.
Mejora de la eficiencia de inferencia
En la fase de inferencia, DeepSeek introduce la tecnología de Predicción de Múltiples Tokens (Multi-token Prediction, MTP). El método de inferencia tradicional se realiza paso a paso, donde en cada paso se predice un solo Token. Sin embargo, la tecnología MTP puede predecir múltiples Tokens a la vez, acelerando significativamente la velocidad de inferencia y reduciendo al mismo tiempo el costo de inferencia.
Algoritmo de aprendizaje reforzado
El nuevo algoritmo de aprendizaje por refuerzo de DeepSeek, GRPO (Optimización Generalizada de Recompensa y Penalización), optimiza el proceso de entrenamiento del modelo. El aprendizaje por refuerzo es como equipar al modelo con un entrenador que lo guía a aprender mejores comportamientos a través de recompensas y castigos. El nuevo algoritmo de DeepSeek es más eficiente, capaz de reducir cálculos innecesarios mientras garantiza mejoras en el rendimiento del modelo, logrando un equilibrio entre rendimiento y costo.
Estas innovaciones han formado un sistema tecnológico completo, reduciendo la Potencia computacional requerida en toda la cadena, desde el entrenamiento hasta la inferencia. Las tarjetas gráficas de consumo estándar ahora pueden ejecutar poderosos modelos de IA, lo que reduce drásticamente la barrera de entrada para aplicaciones de IA, permitiendo que más desarrolladores y empresas participen en la innovación de IA.
Impacto en la industria de los chips
Muchas personas creen que DeepSeek ha eludido ciertas capas técnicas, liberándose así de la dependencia de chips específicos. En realidad, DeepSeek optimiza algoritmos directamente a través de la capa PTX (Ejecución de Hilos en Paralelo) subyacente. PTX es un lenguaje intermedio que se encuentra entre el código de alto nivel y las instrucciones reales de GPU; al operar en este nivel, DeepSeek puede lograr una afinación de rendimiento más precisa.
El impacto en la industria de los chips es dual: por un lado, DeepSeek en realidad está más vinculado al hardware y al ecosistema relacionado, y la reducción de la barrera de entrada para las aplicaciones de IA podría ampliar el tamaño total del mercado; por otro lado, la optimización del algoritmo de DeepSeek podría cambiar la estructura de la demanda de chips de alta gama en el mercado, algunos modelos de IA que originalmente requerían GPU de alta gama ahora podrían funcionar de manera eficiente en tarjetas gráficas de gama media e incluso de consumo.
Significado para la industria de IA en China
La optimización del algoritmo de DeepSeek proporciona un camino de ruptura técnica para la industria de IA en China. En un contexto de limitaciones en los chips de alta gama, la idea de "software que complementa hardware" reduce la dependencia de los chips importados de alta gama.
En la parte superior, un algoritmo eficiente reduce la presión de la demanda de potencia computacional, lo que permite a los proveedores de servicios de potencia computacional extender el ciclo de vida del hardware a través de la optimización del software y mejorar el retorno de la inversión. En la parte inferior, el modelo de código abierto optimizado reduce la barrera de entrada para el desarrollo de aplicaciones de IA. Muchas pequeñas y medianas empresas, sin necesidad de grandes recursos de potencia computacional, también pueden desarrollar aplicaciones competitivas basadas en el modelo DeepSeek, lo que dará lugar a la aparición de más soluciones de IA en campos verticales.
El profundo impacto de Web3+AI
Infraestructura de IA descentralizada
La optimización del algoritmo de DeepSeek proporciona un nuevo impulso a la infraestructura de IA Web3, con una arquitectura innovadora, algoritmos eficientes y menores requisitos de potencia computacional, lo que hace posible la inferencia de IA descentralizada. La arquitectura MoE es naturalmente 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, mejorando así la flexibilidad y eficiencia del modelo.
El marco de entrenamiento FP8 reduce aún más la demanda de recursos computacionales de alto nivel, lo que permite que más recursos computacionales se integren en la red de nodos. Esto no solo disminuye la barrera de entrada para participar en el cálculo de IA descentralizado, sino que también mejora la capacidad y eficiencia de cálculo de toda la red.
Sistema multiagente
Optimización de estrategias de trading inteligente: A través de la operación conjunta de agentes de análisis de datos de mercado en tiempo real, agentes de predicción de fluctuaciones de precios a corto plazo, agentes de ejecución de transacciones en cadena y agentes de supervisión de resultados de transacciones, ayuda a los usuarios a obtener mayores rendimientos.
Ejecución automatizada de contratos inteligentes: agentes de monitoreo de contratos inteligentes, agentes de ejecución de contratos inteligentes, agentes de supervisión de resultados de ejecución, etc., operando en conjunto para lograr la automatización de lógicas de negocio más complejas.
Gestión de cartera personalizada: La IA ayuda a los usuarios a encontrar en tiempo real las mejores oportunidades de staking o provisión de liquidez según sus preferencias de riesgo, objetivos de inversión y situación financiera.
DeepSeek, bajo la restricción de la potencia computacional, busca innovaciones a través de algoritmos para abrir un camino de desarrollo diferenciado para la industria de IA en China. Reduciendo las barreras de aplicación, promoviendo la fusión de Web3 y IA, disminuyendo la dependencia de chips de alta gama y empoderando la innovación financiera, estos impactos están remodelando el panorama de la economía digital. El futuro del desarrollo de IA ya no es solo una competencia de potencia computacional, sino una competencia de optimización colaborativa entre potencia computacional y algoritmo. En esta nueva pista, innovadores como DeepSeek están redefiniendo las reglas del juego con la sabiduría china.
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DeFi_Dad_Jokes
· 07-28 17:01
¿Por qué no pruebas a correr ETH?
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DAOdreamer
· 07-27 02:24
¡Velocidad a la luna! Finalmente superé a gpt.
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TheMemefather
· 07-26 22:17
Otra que se presenta con la bandera de Soltar costos
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0xOverleveraged
· 07-26 22:07
¡Genial! La IA nacional debe levantarse.
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RetailTherapist
· 07-26 22:04
6850 mil millones es realmente aterrador, ¡realmente es un monstruo de potencia computacional!
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GateUser-75ee51e7
· 07-26 22:03
¿Se pueden reducir aún más los requisitos de chips? Que lo digan los que entienden.
Actualización de DeepSeek V3: Potencia computacional y Algoritmo en danza, redefiniendo el panorama de la industria de la IA
Actualización de DeepSeek V3: Potencia computacional y Algoritmo en una nueva era
Recientemente, DeepSeek lanzó la última actualización de la versión V3 en la plataforma Hugging Face: DeepSeek-V3-0324. Los parámetros del modelo en esta versión alcanzaron los 685 mil millones, con mejoras significativas en capacidad de código, diseño de UI y capacidad de inferencia.
En la reciente conferencia GTC 2025, los líderes de la industria elogiaron altamente a DeepSeek. Señalaron que la opinión de que el modelo eficiente de DeepSeek reduciría la demanda de chips era incorrecta; la demanda de computación en el futuro solo aumentará, no disminuirá.
DeepSeek, como un producto representativo de un avance en algoritmos, ha suscitado reflexiones sobre la relación entre la potencia computacional y el algoritmo en el desarrollo de la industria.
Potencia computacional y la evolución simbiótica del algoritmo
En el ámbito de la IA, la mejora de la potencia computacional proporciona una base para la ejecución de algoritmos más complejos, lo que permite a los modelos procesar una mayor cantidad de datos y aprender patrones más complejos; mientras que la optimización de los algoritmos puede utilizar la potencia computacional de manera más eficiente, mejorando la eficiencia en el uso de los recursos de cálculo.
La relación simbiótica entre la potencia computacional y el algoritmo está reconfigurando el panorama de la industria de la IA:
Innovación tecnológica de DeepSeek
El éxito de DeepSeek está indisolublemente vinculado a su innovación tecnológica. A continuación se presenta una explicación sencilla de sus principales puntos innovadores:
Optimización de la arquitectura del modelo
DeepSeek adopta una arquitectura combinada de Transformer+MOE (Mezcla de Expertos) e introduce el mecanismo de atención latente multi-cabeza (Atención Latente Multi-Cabeza, MLA). Esta arquitectura es como un super equipo, donde el Transformer se encarga de las tareas generales, mientras que el MOE actúa como un grupo de expertos dentro del equipo, cada uno con su área de especialización. Cuando se enfrenta a problemas específicos, el experto más capacitado se encarga de resolverlo, lo que mejora significativamente la eficiencia y precisión del modelo. El mecanismo MLA permite que el modelo preste atención de manera más flexible a diferentes detalles importantes al procesar la información, lo que mejora aún más el rendimiento del modelo.
Innovación en métodos de entrenamiento
DeepSeek ha propuesto un marco de entrenamiento de precisión mixta FP8. Este marco actúa como un asignador de recursos inteligente, capaz de seleccionar dinámicamente la precisión de cálculo adecuada según las necesidades de las diferentes etapas del proceso de entrenamiento. Utiliza una mayor precisión cuando se requiere un cálculo de alta precisión, para garantizar la exactitud del modelo; mientras que reduce la precisión cuando se puede aceptar una menor, ahorrando así recursos computacionales, aumentando la velocidad de entrenamiento y reduciendo el uso de memoria.
Mejora de la eficiencia de inferencia
En la fase de inferencia, DeepSeek introduce la tecnología de Predicción de Múltiples Tokens (Multi-token Prediction, MTP). El método de inferencia tradicional se realiza paso a paso, donde en cada paso se predice un solo Token. Sin embargo, la tecnología MTP puede predecir múltiples Tokens a la vez, acelerando significativamente la velocidad de inferencia y reduciendo al mismo tiempo el costo de inferencia.
Algoritmo de aprendizaje reforzado
El nuevo algoritmo de aprendizaje por refuerzo de DeepSeek, GRPO (Optimización Generalizada de Recompensa y Penalización), optimiza el proceso de entrenamiento del modelo. El aprendizaje por refuerzo es como equipar al modelo con un entrenador que lo guía a aprender mejores comportamientos a través de recompensas y castigos. El nuevo algoritmo de DeepSeek es más eficiente, capaz de reducir cálculos innecesarios mientras garantiza mejoras en el rendimiento del modelo, logrando un equilibrio entre rendimiento y costo.
Estas innovaciones han formado un sistema tecnológico completo, reduciendo la Potencia computacional requerida en toda la cadena, desde el entrenamiento hasta la inferencia. Las tarjetas gráficas de consumo estándar ahora pueden ejecutar poderosos modelos de IA, lo que reduce drásticamente la barrera de entrada para aplicaciones de IA, permitiendo que más desarrolladores y empresas participen en la innovación de IA.
Impacto en la industria de los chips
Muchas personas creen que DeepSeek ha eludido ciertas capas técnicas, liberándose así de la dependencia de chips específicos. En realidad, DeepSeek optimiza algoritmos directamente a través de la capa PTX (Ejecución de Hilos en Paralelo) subyacente. PTX es un lenguaje intermedio que se encuentra entre el código de alto nivel y las instrucciones reales de GPU; al operar en este nivel, DeepSeek puede lograr una afinación de rendimiento más precisa.
El impacto en la industria de los chips es dual: por un lado, DeepSeek en realidad está más vinculado al hardware y al ecosistema relacionado, y la reducción de la barrera de entrada para las aplicaciones de IA podría ampliar el tamaño total del mercado; por otro lado, la optimización del algoritmo de DeepSeek podría cambiar la estructura de la demanda de chips de alta gama en el mercado, algunos modelos de IA que originalmente requerían GPU de alta gama ahora podrían funcionar de manera eficiente en tarjetas gráficas de gama media e incluso de consumo.
Significado para la industria de IA en China
La optimización del algoritmo de DeepSeek proporciona un camino de ruptura técnica para la industria de IA en China. En un contexto de limitaciones en los chips de alta gama, la idea de "software que complementa hardware" reduce la dependencia de los chips importados de alta gama.
En la parte superior, un algoritmo eficiente reduce la presión de la demanda de potencia computacional, lo que permite a los proveedores de servicios de potencia computacional extender el ciclo de vida del hardware a través de la optimización del software y mejorar el retorno de la inversión. En la parte inferior, el modelo de código abierto optimizado reduce la barrera de entrada para el desarrollo de aplicaciones de IA. Muchas pequeñas y medianas empresas, sin necesidad de grandes recursos de potencia computacional, también pueden desarrollar aplicaciones competitivas basadas en el modelo DeepSeek, lo que dará lugar a la aparición de más soluciones de IA en campos verticales.
El profundo impacto de Web3+AI
Infraestructura de IA descentralizada
La optimización del algoritmo de DeepSeek proporciona un nuevo impulso a la infraestructura de IA Web3, con una arquitectura innovadora, algoritmos eficientes y menores requisitos de potencia computacional, lo que hace posible la inferencia de IA descentralizada. La arquitectura MoE es naturalmente 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, mejorando así la flexibilidad y eficiencia del modelo.
El marco de entrenamiento FP8 reduce aún más la demanda de recursos computacionales de alto nivel, lo que permite que más recursos computacionales se integren en la red de nodos. Esto no solo disminuye la barrera de entrada para participar en el cálculo de IA descentralizado, sino que también mejora la capacidad y eficiencia de cálculo de toda la red.
Sistema multiagente
Optimización de estrategias de trading inteligente: A través de la operación conjunta de agentes de análisis de datos de mercado en tiempo real, agentes de predicción de fluctuaciones de precios a corto plazo, agentes de ejecución de transacciones en cadena y agentes de supervisión de resultados de transacciones, ayuda a los usuarios a obtener mayores rendimientos.
Ejecución automatizada de contratos inteligentes: agentes de monitoreo de contratos inteligentes, agentes de ejecución de contratos inteligentes, agentes de supervisión de resultados de ejecución, etc., operando en conjunto para lograr la automatización de lógicas de negocio más complejas.
Gestión de cartera personalizada: La IA ayuda a los usuarios a encontrar en tiempo real las mejores oportunidades de staking o provisión de liquidez según sus preferencias de riesgo, objetivos de inversión y situación financiera.
DeepSeek, bajo la restricción de la potencia computacional, busca innovaciones a través de algoritmos para abrir un camino de desarrollo diferenciado para la industria de IA en China. Reduciendo las barreras de aplicación, promoviendo la fusión de Web3 y IA, disminuyendo la dependencia de chips de alta gama y empoderando la innovación financiera, estos impactos están remodelando el panorama de la economía digital. El futuro del desarrollo de IA ya no es solo una competencia de potencia computacional, sino una competencia de optimización colaborativa entre potencia computacional y algoritmo. En esta nueva pista, innovadores como DeepSeek están redefiniendo las reglas del juego con la sabiduría china.