DeepSeek a lancé le modèle V3, soulignant l'importance de l'Algorithme d'innovation dans le domaine de l'IA.

Récemment, DeepSeek a réalisé une percée majeure dans le domaine des modèles d'intelligence artificielle, en lançant la version DeepSeek-V3-0324 avec un nombre de paramètres atteignant 6850 milliards. Cette mise à jour améliore considérablement les performances du modèle dans des domaines tels que les capacités de codage, la conception d'interface utilisateur et les capacités de raisonnement.

Lors de la récente conférence GTC 2025, les leaders de l'industrie ont loué les réalisations de DeepSeek. Ils ont souligné que l'idée selon laquelle le modèle efficace de DeepSeek réduirait la demande de puces haute performance était erronée. En réalité, les besoins en calcul ne feront que croître à l'avenir.

DeepSeek, en tant que réalisation innovante en algorithme, suscite des réflexions approfondies sur le rôle de la puissance de calcul et des algorithmes dans la promotion du développement de l'industrie.

Dans le domaine de l'intelligence artificielle, l'amélioration de la puissance de calcul fournit une base d'exécution pour des algorithmes plus complexes, permettant aux modèles de traiter des ensembles de données plus vastes et d'apprendre des motifs plus complexes. En même temps, l'optimisation des algorithmes permet d'utiliser la puissance de calcul de manière plus efficace, améliorant l'efficacité de l'utilisation des ressources de calcul. Cette relation mutuellement bénéfique est en train de remodeler le paysage de l'industrie de l'IA.

Différentes entreprises ont adopté des voies technologiques différentes : certaines s'efforcent de construire des clusters de puissance de calcul à grande échelle, tandis que d'autres se concentrent sur l'optimisation de l'efficacité des Algorithmes. Cette différenciation a entraîné une reconfiguration de la chaîne industrielle, certaines entreprises devenant des leaders en puissance de calcul AI grâce à des écosystèmes, tandis que les fournisseurs de services cloud ont réduit le seuil de déploiement grâce à des services de puissance de calcul élastique.

Les entreprises cherchent un équilibre entre l'investissement dans l'infrastructure matérielle et le développement d'Algorithme efficaces, en ajustant la répartition des ressources. Parallèlement, l'émergence de communautés open source, comme les modèles open source DeepSeek et LLaMA, favorise le partage des innovations algorithmiques et des résultats d'optimisation de la puissance de calcul, accélérant l'itération et la diffusion des technologies.

L'innovation technologique de DeepSeek se manifeste principalement dans les domaines suivants :

1. Optimisation de l'architecture du modèle : utilisation d'une architecture combinée Transformer et MOE (Mixture of Experts), avec introduction d'un mécanisme d'attention potentielle multi-tête, améliorant l'efficacité et la précision du modèle.

2. Innovation des méthodes d'entraînement : proposition d'un cadre d'entraînement à précision mixte FP8, permettant de sélectionner dynamiquement la précision de calcul appropriée en fonction des besoins d'entraînement, garantissant ainsi l'exactitude du modèle tout en augmentant la vitesse d'entraînement et en réduisant l'utilisation de la mémoire.

3. Amélioration de l'efficacité du raisonnement : introduction de la technologie de prédiction multi-token, augmentation significative de la vitesse de raisonnement et réduction des coûts.

4. Avancées de l'algorithme d'apprentissage par renforcement : le nouvel algorithme GRPO (Generalized Reward-Penalized Optimization) optimise le processus d'entraînement du modèle tout en garantissant une amélioration des performances et en réduisant la consommation de ressources de calcul.

Ces innovations ont formé un système technologique complet, réduisant considérablement les besoins en puissance de calcul de l'entraînement à l'inférence, permettant ainsi aux cartes graphiques de consommation courante de faire fonctionner des modèles d'IA puissants, abaissant considérablement le seuil d'entrée pour les applications d'IA.

L'impact des percées technologiques de DeepSeek sur les fabricants de puces haute performance est double. D'une part, le lien entre DeepSeek et le matériel ainsi que son écosystème est devenu plus étroit, et la réduction des barrières à l'entrée pour les applications d'IA pourrait élargir la taille globale du marché. D'autre part, l'optimisation des algorithmes de DeepSeek pourrait modifier la structure de la demande sur le marché pour les puces haut de gamme, certains modèles d'IA qui nécessitaient auparavant des GPU haut de gamme pourraient maintenant fonctionner efficacement sur des cartes graphiques de milieu de gamme voire de consommation.

Pour l'industrie de l'IA en Chine, l'optimisation des algorithmes de DeepSeek offre une voie de percée technique. Dans un contexte de restrictions sur les puces haut de gamme, l'idée de "logiciel complémentaire au matériel" réduit la dépendance aux puces importées de premier plan. En amont de la chaîne industrielle, des algorithmes efficaces diminuent la pression sur la demande de puissance de calcul, permettant aux fournisseurs de services de calcul d'allonger la durée d'utilisation du matériel et d'améliorer le retour sur investissement grâce à l'optimisation logicielle. En aval, les modèles open source optimisés abaissent le seuil d'entrée pour le développement d'applications IA, permettant à de nombreuses PME de développer des applications compétitives sans nécessiter de grandes ressources en puissance de calcul.

Dans le domaine de la fusion entre Web3 et l'IA, l'innovation de DeepSeek apporte une nouvelle dynamique à l'infrastructure décentralisée de l'IA. Son architecture innovante, ses algorithmes efficaces et ses faibles besoins en puissance de calcul rendent possible le raisonnement décentralisé de l'IA. L'architecture MoE est adaptée au déploiement distribué, différents nœuds peuvent posséder différents réseaux d'experts, sans qu'un nœud unique ait besoin de stocker le modèle complet, ce qui réduit considérablement les exigences de stockage et de calcul d'un nœud unique. Le cadre d'entraînement FP8 réduit encore la demande en ressources de calcul haut de gamme, permettant à davantage de ressources de calcul de rejoindre le réseau de nœuds.

Dans le domaine des systèmes multi-agents, la technologie de DeepSeek peut être appliquée à l'optimisation des stratégies de trading intelligent, à l'exécution automatisée des contrats intelligents, à la gestion de portefeuilles personnalisés, etc., offrant ainsi aux utilisateurs des services plus efficaces et plus personnalisés.

DeepSeek innove par Algorithme pour trouver des percées sous la contrainte de puissance de calcul, ouvrant ainsi une voie de développement différenciée pour l'industrie de l'IA en Chine. Il abaisse le seuil d'entrée des applications, favorise la fusion entre Web3 et IA, réduit la dépendance aux puces haut de gamme, et habilite l'innovation financière, ces impacts sont en train de remodeler le paysage de l'économie numérique. L'avenir du développement de l'IA ne sera plus seulement une course à la puissance de calcul, mais une compétition d'optimisation conjointe entre puissance de calcul et Algorithme. Sur cette nouvelle piste, les innovateurs redéfinissent les règles du jeu avec intelligence.