DeepSeek lança o modelo da versão V3, destacando a importância da inovação do Algoritmo no campo da IA
Recentemente, a DeepSeek fez um grande avanço no campo dos modelos de inteligência artificial, lançando a versão DeepSeek-V3-0324 com um total de 685 bilhões de parâmetros. Esta atualização melhorou significativamente o desempenho do modelo em áreas como capacidade de código, design de UI e capacidade de raciocínio.
Na recente conferência GTC 2025, os líderes da indústria elogiaram muito as conquistas da DeepSeek. Eles apontaram que a visão anterior de que o modelo eficiente da DeepSeek reduziria a demanda por chips de alto desempenho estava errada. Na verdade, a demanda por computação no futuro só irá aumentar.
DeepSeek, como uma obra representativa da inovação em algoritmos, levantou reflexões profundas sobre a relação entre a oferta de capacidade computacional e o papel dos algoritmos e da capacidade de cálculo no impulso ao desenvolvimento do setor.
No campo da inteligência artificial, o aumento da capacidade computacional fornece a base para a execução de algoritmos mais complexos, permitindo que os modelos processem dados em maior escala e aprendam padrões mais complexos. Ao mesmo tempo, a otimização dos algoritmos pode utilizar a capacidade computacional de forma mais eficiente, aumentando a eficiência do uso dos recursos computacionais. Essa relação de mútua promoção está reformulando o panorama da indústria de IA.
Diferentes empresas adotaram diferentes rotas tecnológicas: algumas empresas estão empenhadas em construir grandes clusters de poder computacional, enquanto outras se concentram na otimização da eficiência do algoritmo. Essa diferenciação levou à reestruturação da cadeia industrial, com algumas empresas tornando-se líderes em poder computacional de IA através de ecossistemas, enquanto os provedores de serviços em nuvem reduziram a barreira de implementação através de serviços de poder computacional flexível.
As empresas buscam um equilíbrio entre investimentos em infraestrutura de hardware e o desenvolvimento de algoritmos eficientes, ajustando a alocação de recursos. Ao mesmo tempo, a ascensão das comunidades de código aberto, como os modelos de código aberto DeepSeek e LLaMA, promoveu a inovação em algoritmos e o compartilhamento de resultados de otimização de potência computacional, acelerando a iteração e a difusão da tecnologia.
A inovação tecnológica da DeepSeek manifesta-se principalmente nos seguintes aspectos:
Otimização da arquitetura do modelo: utilização de uma arquitetura combinada de Transformer e MOE (Mistura de Especialistas), e introdução de um mecanismo de atenção latente multi-cabeça, melhorando a eficiência e a precisão do modelo.
Inovação nos métodos de treino: foi proposto um quadro de treino de precisão mista FP8, que seleciona dinamicamente a precisão de cálculo adequada com base nas necessidades de treino, garantindo a precisão do modelo, aumentando a velocidade de treino e reduzindo o uso de memória.
Melhoria da eficiência de inferência: A introdução da tecnologia de previsão de múltiplos tokens aumenta significativamente a velocidade de inferência e reduz os custos.
Avanços no algoritmo de aprendizagem reforçada: o novo algoritmo GRPO (Generalized Reward-Penalized Optimization) otimiza o processo de treinamento do modelo, reduzindo o consumo de recursos computacionais enquanto garante melhorias no desempenho.
Essas inovações formaram um sistema técnico completo, reduzindo significativamente a necessidade de poder computacional desde o treinamento até a inferência, permitindo que placas gráficas de consumo comuns executem modelos de IA poderosos, diminuindo bastante a barreira de entrada para aplicações de IA.
O avanço tecnológico da DeepSeek tem um impacto duplo sobre os fabricantes de chips de alto desempenho. Por um lado, a ligação da DeepSeek com o hardware e o seu ecossistema torna-se mais estreita, e a redução da barreira de entrada para aplicações de IA pode expandir o tamanho total do mercado. Por outro lado, a otimização do algoritmo da DeepSeek pode alterar a estrutura de demanda do mercado por chips de alta gama, com alguns modelos de IA que anteriormente exigiam GPUs de alta gama, agora podendo operar de forma eficiente em placas gráficas de gama média ou até mesmo de consumo.
Para a indústria de IA na China, a otimização do algoritmo da DeepSeek oferece um caminho para a ruptura tecnológica. No contexto de restrições aos chips de alta gama, a ideia de "software complementando hardware" alivia a dependência de chips importados de topo. Na parte superior da cadeia industrial, algoritmos eficientes diminuem a pressão sobre a demanda de poder computacional, permitindo que os prestadores de serviços de computação prolonguem o ciclo de vida do hardware através da otimização de software, aumentando o retorno sobre o investimento. Na parte inferior, modelos de código aberto otimizados reduzem a barreira de entrada para o desenvolvimento de aplicações de IA, permitindo que muitas pequenas e médias empresas desenvolvam aplicações competitivas sem a necessidade de grandes recursos de computação.
Na fusão do Web3 com a IA, a inovação da DeepSeek fornece um novo impulso para a infraestrutura descentralizada de IA. Sua arquitetura inovadora, algoritmo eficiente e menor necessidade de poder computacional tornam possível a inferência de IA descentralizada. A arquitetura MoE é adequada para implantação distribuída, permitindo que diferentes nós possuam diferentes redes de especialistas, sem a necessidade de um único nó armazenar o modelo completo, o que reduz significativamente os requisitos de armazenamento e computação de um único nó. O framework de treinamento FP8 reduz ainda mais a demanda por recursos computacionais de alto desempenho, permitindo que mais recursos computacionais se juntem à rede de nós.
No que diz respeito a sistemas multiagentes, a tecnologia da DeepSeek pode ser aplicada à otimização de estratégias de negociação inteligentes, à execução automatizada de contratos inteligentes, à gestão de portfólios personalizados, entre outros campos, proporcionando aos usuários serviços mais eficientes e personalizados.
DeepSeek, através da inovação de algoritmos, procura breakthroughs sob restrições de poder computacional, abrindo um caminho de desenvolvimento diferenciado para a indústria de IA na China. Reduziu a barreira de entrada para aplicações, impulsionou a fusão entre Web3 e IA, diminuiu a dependência de chips de alta gama e capacitou a inovação financeira, cujos efeitos estão a remodelar o panorama da economia digital. O futuro do desenvolvimento da IA não será apenas uma competição de poder computacional, mas sim uma competição de otimização colaborativa entre poder computacional e algoritmos. Neste novo caminho, os inovadores estão a redefinir as regras do jogo com inteligência.
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ChainMelonWatcher
· 07-15 09:26
Até à lua! Finalmente vi a força real da IA nacional.
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GasFeeCrybaby
· 07-14 11:39
Longe da realidade! Mais uma vez queimando Poder de computação
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BearMarketGardener
· 07-13 06:25
Outro que vem fazer as pessoas de parvas
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probably_nothing_anon
· 07-12 19:58
Passando o bull, ah produto técnico forte
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BitcoinDaddy
· 07-12 19:48
É um pouco hardcore.
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ZenZKPlayer
· 07-12 19:43
Outra vez um fantástico dado superficial.
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fren.eth
· 07-12 19:39
Para reservar um lugar
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WalletInspector
· 07-12 19:39
Pioneiro da IA nacional finalmente parou de se preocupar com a quantidade de parâmetros.
DeepSeek lançou o novo modelo V3, focando na inovação do Algoritmo e remodelando o panorama da IA.
DeepSeek lança o modelo da versão V3, destacando a importância da inovação do Algoritmo no campo da IA
Recentemente, a DeepSeek fez um grande avanço no campo dos modelos de inteligência artificial, lançando a versão DeepSeek-V3-0324 com um total de 685 bilhões de parâmetros. Esta atualização melhorou significativamente o desempenho do modelo em áreas como capacidade de código, design de UI e capacidade de raciocínio.
Na recente conferência GTC 2025, os líderes da indústria elogiaram muito as conquistas da DeepSeek. Eles apontaram que a visão anterior de que o modelo eficiente da DeepSeek reduziria a demanda por chips de alto desempenho estava errada. Na verdade, a demanda por computação no futuro só irá aumentar.
DeepSeek, como uma obra representativa da inovação em algoritmos, levantou reflexões profundas sobre a relação entre a oferta de capacidade computacional e o papel dos algoritmos e da capacidade de cálculo no impulso ao desenvolvimento do setor.
No campo da inteligência artificial, o aumento da capacidade computacional fornece a base para a execução de algoritmos mais complexos, permitindo que os modelos processem dados em maior escala e aprendam padrões mais complexos. Ao mesmo tempo, a otimização dos algoritmos pode utilizar a capacidade computacional de forma mais eficiente, aumentando a eficiência do uso dos recursos computacionais. Essa relação de mútua promoção está reformulando o panorama da indústria de IA.
Diferentes empresas adotaram diferentes rotas tecnológicas: algumas empresas estão empenhadas em construir grandes clusters de poder computacional, enquanto outras se concentram na otimização da eficiência do algoritmo. Essa diferenciação levou à reestruturação da cadeia industrial, com algumas empresas tornando-se líderes em poder computacional de IA através de ecossistemas, enquanto os provedores de serviços em nuvem reduziram a barreira de implementação através de serviços de poder computacional flexível.
As empresas buscam um equilíbrio entre investimentos em infraestrutura de hardware e o desenvolvimento de algoritmos eficientes, ajustando a alocação de recursos. Ao mesmo tempo, a ascensão das comunidades de código aberto, como os modelos de código aberto DeepSeek e LLaMA, promoveu a inovação em algoritmos e o compartilhamento de resultados de otimização de potência computacional, acelerando a iteração e a difusão da tecnologia.
A inovação tecnológica da DeepSeek manifesta-se principalmente nos seguintes aspectos:
Otimização da arquitetura do modelo: utilização de uma arquitetura combinada de Transformer e MOE (Mistura de Especialistas), e introdução de um mecanismo de atenção latente multi-cabeça, melhorando a eficiência e a precisão do modelo.
Inovação nos métodos de treino: foi proposto um quadro de treino de precisão mista FP8, que seleciona dinamicamente a precisão de cálculo adequada com base nas necessidades de treino, garantindo a precisão do modelo, aumentando a velocidade de treino e reduzindo o uso de memória.
Melhoria da eficiência de inferência: A introdução da tecnologia de previsão de múltiplos tokens aumenta significativamente a velocidade de inferência e reduz os custos.
Avanços no algoritmo de aprendizagem reforçada: o novo algoritmo GRPO (Generalized Reward-Penalized Optimization) otimiza o processo de treinamento do modelo, reduzindo o consumo de recursos computacionais enquanto garante melhorias no desempenho.
Essas inovações formaram um sistema técnico completo, reduzindo significativamente a necessidade de poder computacional desde o treinamento até a inferência, permitindo que placas gráficas de consumo comuns executem modelos de IA poderosos, diminuindo bastante a barreira de entrada para aplicações de IA.
O avanço tecnológico da DeepSeek tem um impacto duplo sobre os fabricantes de chips de alto desempenho. Por um lado, a ligação da DeepSeek com o hardware e o seu ecossistema torna-se mais estreita, e a redução da barreira de entrada para aplicações de IA pode expandir o tamanho total do mercado. Por outro lado, a otimização do algoritmo da DeepSeek pode alterar a estrutura de demanda do mercado por chips de alta gama, com alguns modelos de IA que anteriormente exigiam GPUs de alta gama, agora podendo operar de forma eficiente em placas gráficas de gama média ou até mesmo de consumo.
Para a indústria de IA na China, a otimização do algoritmo da DeepSeek oferece um caminho para a ruptura tecnológica. No contexto de restrições aos chips de alta gama, a ideia de "software complementando hardware" alivia a dependência de chips importados de topo. Na parte superior da cadeia industrial, algoritmos eficientes diminuem a pressão sobre a demanda de poder computacional, permitindo que os prestadores de serviços de computação prolonguem o ciclo de vida do hardware através da otimização de software, aumentando o retorno sobre o investimento. Na parte inferior, modelos de código aberto otimizados reduzem a barreira de entrada para o desenvolvimento de aplicações de IA, permitindo que muitas pequenas e médias empresas desenvolvam aplicações competitivas sem a necessidade de grandes recursos de computação.
Na fusão do Web3 com a IA, a inovação da DeepSeek fornece um novo impulso para a infraestrutura descentralizada de IA. Sua arquitetura inovadora, algoritmo eficiente e menor necessidade de poder computacional tornam possível a inferência de IA descentralizada. A arquitetura MoE é adequada para implantação distribuída, permitindo que diferentes nós possuam diferentes redes de especialistas, sem a necessidade de um único nó armazenar o modelo completo, o que reduz significativamente os requisitos de armazenamento e computação de um único nó. O framework de treinamento FP8 reduz ainda mais a demanda por recursos computacionais de alto desempenho, permitindo que mais recursos computacionais se juntem à rede de nós.
No que diz respeito a sistemas multiagentes, a tecnologia da DeepSeek pode ser aplicada à otimização de estratégias de negociação inteligentes, à execução automatizada de contratos inteligentes, à gestão de portfólios personalizados, entre outros campos, proporcionando aos usuários serviços mais eficientes e personalizados.
DeepSeek, através da inovação de algoritmos, procura breakthroughs sob restrições de poder computacional, abrindo um caminho de desenvolvimento diferenciado para a indústria de IA na China. Reduziu a barreira de entrada para aplicações, impulsionou a fusão entre Web3 e IA, diminuiu a dependência de chips de alta gama e capacitou a inovação financeira, cujos efeitos estão a remodelar o panorama da economia digital. O futuro do desenvolvimento da IA não será apenas uma competição de poder computacional, mas sim uma competição de otimização colaborativa entre poder computacional e algoritmos. Neste novo caminho, os inovadores estão a redefinir as regras do jogo com inteligência.