Lançamento do DeepSeek V3: uma nova era de otimização colaborativa de Poder de computação e Algoritmo
Recentemente, a DeepSeek lançou a atualização da versão mais recente V3 - DeepSeek-V3-0324 na plataforma Hugging Face. Este modelo possui 6850 bilhões de parâmetros, com melhorias significativas em capacidade de codificação, design de UI e capacidade de raciocínio.
Na recente conferência GTC 2025, um executivo de uma conhecida empresa de tecnologia elogiou altamente o DeepSeek. Ele enfatizou que a visão anterior do mercado de que o modelo eficiente do DeepSeek reduziria a demanda por chips estava errada, e que a demanda por computação no futuro só aumentará, em vez de diminuir.
Como uma obra representativa da ruptura algorítmica, a relação entre o DeepSeek e o Poder de computação merece uma análise aprofundada. Vamos primeiro analisar o significado do Poder de computação e do Algoritmo para o desenvolvimento da indústria de IA.
Poder de computação e a evolução simbiótica do algoritmo
No campo da IA, o aumento do poder de computação fornece uma base para a execução de algoritmos mais complexos, permitindo que os modelos processem uma quantidade maior de dados e aprendam padrões mais complexos; enquanto a otimização dos algoritmos pode utilizar o poder de computação de forma mais eficiente, aumentando a eficiência do uso dos recursos computacionais.
O relacionamento simbiótico entre o Poder de computação e o Algoritmo está a remodelar o panorama da indústria de IA:
Divergência nas rotas tecnológicas: algumas empresas buscam construir grandes clusters de poder de computação, enquanto outras se concentram na otimização da eficiência dos algoritmos, formando diferentes escolas tecnológicas.
Reconstrução da cadeia industrial: um fabricante de chips torna-se um líder em poder de computação de IA através do ecossistema, enquanto os provedores de serviços em nuvem reduzem a barreira de implementação através de serviços de poder de computação flexível.
Ajuste da alocação de recursos: as empresas buscam um equilíbrio entre o investimento em infraestrutura de hardware e o desenvolvimento de algoritmos eficientes.
Surgimento da comunidade de código aberto: modelos de código aberto como DeepSeek, LLaMA, etc., permitem que os resultados da inovação de algoritmos e da otimização do poder de computação sejam compartilhados, acelerando a iteração e a difusão da tecnologia.
Inovação tecnológica da DeepSeek
A rápida ascensão da DeepSeek está intimamente ligada à sua inovação tecnológica. Abaixo está uma breve explicação dos seus principais pontos de inovação:
Otimização da arquitetura do modelo
O DeepSeek utiliza uma arquitetura combinada de Transformer+MOE (Mistura de Especialistas) e introduz um mecanismo de atenção latente multi-cabeça (Multi-Head Latent Attention, MLA). Esta arquitetura é como uma super equipe, onde o Transformer é responsável por tarefas regulares, enquanto o MOE funciona como um grupo de especialistas dentro da equipe, cada um com sua própria área de especialização, lidando com problemas específicos através do especialista mais habilidoso, aumentando assim significativamente a eficiência e a precisão do modelo.
Inovação nos métodos de treinamento
A DeepSeek apresentou um quadro de treinamento de precisão mista FP8. Este quadro é capaz de selecionar dinamicamente a precisão de computação adequada com base nas necessidades de diferentes fases do processo de treinamento. Quando é necessária uma computação de alta precisão, utiliza-se uma precisão mais alta para garantir a precisão do modelo; e quando uma precisão mais baixa pode ser aceita, a precisão é reduzida, economizando assim recursos de computação, aumentando a velocidade de treinamento e reduzindo o uso de memória.
Aumento da eficiência de inferência
Na fase de inferência, o DeepSeek introduziu a tecnologia de Previsão Multitoken (Multi-token Prediction, MTP). O método de inferência tradicional é passo a passo, prevendo um único Token por vez. A tecnologia MTP permite prever múltiplos Tokens de uma só vez, acelerando significativamente a velocidade da inferência e reduzindo os custos de inferência.
Avanço do algoritmo de aprendizado por reforço
O novo algoritmo de aprendizado por reforço da DeepSeek, GRPO (Generalized Reward-Penalized Optimization), otimiza o processo de treinamento do modelo. Este novo algoritmo é capaz de reduzir cálculos desnecessários, garantindo ao mesmo tempo a melhoria do desempenho do modelo, alcançando assim um equilíbrio entre desempenho e custo.
Essas inovações formaram um sistema tecnológico completo, reduzindo a demanda de poder de computação em toda a cadeia, desde o treinamento até a inferência. Placas gráficas de consumo comum agora podem executar poderosos modelos de IA, reduzindo significativamente a barreira de entrada para aplicações de IA, permitindo que mais desenvolvedores e empresas participem da inovação em IA.
Impacto nos fabricantes de chips
A inovação tecnológica da DeepSeek tem um impacto duplo sobre os fabricantes de chips. Por um lado, a DeepSeek está mais profundamente ligada ao hardware e ao ecossistema, 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 mudar a estrutura de demanda do mercado por chips de alto desempenho, com alguns modelos de IA que anteriormente precisavam de GPUs de alto desempenho agora podendo ser executados de forma eficiente em placas gráficas de médio ou até de consumo.
Significado para a indústria de IA na China
A otimização do algoritmo da DeepSeek oferece um caminho de ruptura tecnológica para a indústria de IA na China. Num contexto de restrições em chips de alta gama, a ideia de "software complementando hardware" aliviou a dependência de chips importados de topo.
Na parte superior, algoritmos eficientes reduziram a pressão sobre a demanda de poder de computação, permitindo que os provedores de serviços de computação prolongassem o ciclo de uso de hardware e aumentassem o retorno sobre o investimento através da otimização de software. Na parte inferior, o modelo de código aberto otimizado reduziu a barreira de entrada para o desenvolvimento de aplicações de IA. Muitas pequenas e médias empresas podem desenvolver aplicações competitivas baseadas no modelo DeepSeek sem a necessidade de grandes recursos de poder de computação, o que irá gerar o surgimento de mais soluções de IA em setores verticais.
O profundo impacto do Web3+AI
Infraestrutura de IA descentralizada
A otimização do algoritmo da DeepSeek oferece um novo impulso à infraestrutura de IA Web3. A arquitetura inovadora, algoritmos eficientes e a menor necessidade de poder de computação tornam a inferência de IA descentralizada possível. A arquitetura MoE é naturalmente adequada para implantação distribuída, onde diferentes nós podem ter 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, aumentando assim a flexibilidade e eficiência do modelo.
A estrutura de treinamento FP8 reduz ainda mais a necessidade de recursos computacionais de alto desempenho, permitindo que mais recursos computacionais sejam incorporados à rede de nós. Isso não apenas diminui a barreira para participar do cálculo descentralizado de IA, mas também melhora a capacidade e a eficiência computacional de toda a rede.
Sistema Multiagente
Otimização de estratégias de negociação inteligente: através da análise de dados de mercado em tempo real, previsão de flutuações de preços de curto prazo, execução de transações em cadeia, supervisão de resultados de transações e a operação colaborativa de múltiplos agentes, ajudar os usuários a obter um maior retorno.
Execução automatizada de contratos inteligentes: a monitorização, execução e supervisão de resultados de contratos inteligentes são realizadas em colaboração por agentes, permitindo a automatização de lógicas de negócios mais complexas.
Gestão de portfólio personalizada: A IA ajuda os usuários a encontrar em tempo real as melhores oportunidades de staking ou de fornecimento de liquidez com base nas preferências de risco, objetivos de investimento e situação financeira do usuário.
DeepSeek está, sob a restrição de poder de computação, a encontrar inovações através de algoritmos para abrir um caminho de desenvolvimento diferenciado para a indústria de IA na China. Reduzir as barreiras de aplicação, promover a fusão entre Web3 e IA, diminuir a dependência de chips de alta gama e capacitar a inovação financeira, esses impactos estão a reconfigurar o panorama da economia digital. O desenvolvimento futuro da IA não será mais apenas uma corrida de poder de computação, mas sim uma corrida de otimização colaborativa entre poder de computação e algoritmos. Neste novo percurso, inovadores como a DeepSeek estão a redefinir as regras do jogo com a sabedoria chinesa.
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rugdoc.eth
· 4h atrás
Uma palavra é difícil de expressar, e é outro BTC.
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GasGasGasBro
· 6h atrás
Muito forte, destruí o GPT4
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MEVHunterZhang
· 21h atrás
Parâmetros do modelo nb吖~
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DecentralizedElder
· 07-21 10:33
Com tantos parâmetros, consegue lidar?
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AirdropHarvester
· 07-21 10:32
Isso é fácil! O que foi copiado aqui?
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StakeOrRegret
· 07-21 10:30
Não consigo acompanhar as novas marcas.
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0xSoulless
· 07-21 10:21
Outra vez a fazer as pessoas de parvas, não é?
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TokenEconomist
· 07-21 10:17
na verdade, o tamanho do parâmetro não é tudo... deixe-me explicar as implicações do roi aqui
DeepSeek V3 libera o potencial do algoritmo e abre uma nova era de desenvolvimento de IA
Lançamento do DeepSeek V3: uma nova era de otimização colaborativa de Poder de computação e Algoritmo
Recentemente, a DeepSeek lançou a atualização da versão mais recente V3 - DeepSeek-V3-0324 na plataforma Hugging Face. Este modelo possui 6850 bilhões de parâmetros, com melhorias significativas em capacidade de codificação, design de UI e capacidade de raciocínio.
Na recente conferência GTC 2025, um executivo de uma conhecida empresa de tecnologia elogiou altamente o DeepSeek. Ele enfatizou que a visão anterior do mercado de que o modelo eficiente do DeepSeek reduziria a demanda por chips estava errada, e que a demanda por computação no futuro só aumentará, em vez de diminuir.
Como uma obra representativa da ruptura algorítmica, a relação entre o DeepSeek e o Poder de computação merece uma análise aprofundada. Vamos primeiro analisar o significado do Poder de computação e do Algoritmo para o desenvolvimento da indústria de IA.
Poder de computação e a evolução simbiótica do algoritmo
No campo da IA, o aumento do poder de computação fornece uma base para a execução de algoritmos mais complexos, permitindo que os modelos processem uma quantidade maior de dados e aprendam padrões mais complexos; enquanto a otimização dos algoritmos pode utilizar o poder de computação de forma mais eficiente, aumentando a eficiência do uso dos recursos computacionais.
O relacionamento simbiótico entre o Poder de computação e o Algoritmo está a remodelar o panorama da indústria de IA:
Divergência nas rotas tecnológicas: algumas empresas buscam construir grandes clusters de poder de computação, enquanto outras se concentram na otimização da eficiência dos algoritmos, formando diferentes escolas tecnológicas.
Reconstrução da cadeia industrial: um fabricante de chips torna-se um líder em poder de computação de IA através do ecossistema, enquanto os provedores de serviços em nuvem reduzem a barreira de implementação através de serviços de poder de computação flexível.
Ajuste da alocação de recursos: as empresas buscam um equilíbrio entre o investimento em infraestrutura de hardware e o desenvolvimento de algoritmos eficientes.
Surgimento da comunidade de código aberto: modelos de código aberto como DeepSeek, LLaMA, etc., permitem que os resultados da inovação de algoritmos e da otimização do poder de computação sejam compartilhados, acelerando a iteração e a difusão da tecnologia.
Inovação tecnológica da DeepSeek
A rápida ascensão da DeepSeek está intimamente ligada à sua inovação tecnológica. Abaixo está uma breve explicação dos seus principais pontos de inovação:
Otimização da arquitetura do modelo
O DeepSeek utiliza uma arquitetura combinada de Transformer+MOE (Mistura de Especialistas) e introduz um mecanismo de atenção latente multi-cabeça (Multi-Head Latent Attention, MLA). Esta arquitetura é como uma super equipe, onde o Transformer é responsável por tarefas regulares, enquanto o MOE funciona como um grupo de especialistas dentro da equipe, cada um com sua própria área de especialização, lidando com problemas específicos através do especialista mais habilidoso, aumentando assim significativamente a eficiência e a precisão do modelo.
Inovação nos métodos de treinamento
A DeepSeek apresentou um quadro de treinamento de precisão mista FP8. Este quadro é capaz de selecionar dinamicamente a precisão de computação adequada com base nas necessidades de diferentes fases do processo de treinamento. Quando é necessária uma computação de alta precisão, utiliza-se uma precisão mais alta para garantir a precisão do modelo; e quando uma precisão mais baixa pode ser aceita, a precisão é reduzida, economizando assim recursos de computação, aumentando a velocidade de treinamento e reduzindo o uso de memória.
Aumento da eficiência de inferência
Na fase de inferência, o DeepSeek introduziu a tecnologia de Previsão Multitoken (Multi-token Prediction, MTP). O método de inferência tradicional é passo a passo, prevendo um único Token por vez. A tecnologia MTP permite prever múltiplos Tokens de uma só vez, acelerando significativamente a velocidade da inferência e reduzindo os custos de inferência.
Avanço do algoritmo de aprendizado por reforço
O novo algoritmo de aprendizado por reforço da DeepSeek, GRPO (Generalized Reward-Penalized Optimization), otimiza o processo de treinamento do modelo. Este novo algoritmo é capaz de reduzir cálculos desnecessários, garantindo ao mesmo tempo a melhoria do desempenho do modelo, alcançando assim um equilíbrio entre desempenho e custo.
Essas inovações formaram um sistema tecnológico completo, reduzindo a demanda de poder de computação em toda a cadeia, desde o treinamento até a inferência. Placas gráficas de consumo comum agora podem executar poderosos modelos de IA, reduzindo significativamente a barreira de entrada para aplicações de IA, permitindo que mais desenvolvedores e empresas participem da inovação em IA.
Impacto nos fabricantes de chips
A inovação tecnológica da DeepSeek tem um impacto duplo sobre os fabricantes de chips. Por um lado, a DeepSeek está mais profundamente ligada ao hardware e ao ecossistema, 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 mudar a estrutura de demanda do mercado por chips de alto desempenho, com alguns modelos de IA que anteriormente precisavam de GPUs de alto desempenho agora podendo ser executados de forma eficiente em placas gráficas de médio ou até de consumo.
Significado para a indústria de IA na China
A otimização do algoritmo da DeepSeek oferece um caminho de ruptura tecnológica para a indústria de IA na China. Num contexto de restrições em chips de alta gama, a ideia de "software complementando hardware" aliviou a dependência de chips importados de topo.
Na parte superior, algoritmos eficientes reduziram a pressão sobre a demanda de poder de computação, permitindo que os provedores de serviços de computação prolongassem o ciclo de uso de hardware e aumentassem o retorno sobre o investimento através da otimização de software. Na parte inferior, o modelo de código aberto otimizado reduziu a barreira de entrada para o desenvolvimento de aplicações de IA. Muitas pequenas e médias empresas podem desenvolver aplicações competitivas baseadas no modelo DeepSeek sem a necessidade de grandes recursos de poder de computação, o que irá gerar o surgimento de mais soluções de IA em setores verticais.
O profundo impacto do Web3+AI
Infraestrutura de IA descentralizada
A otimização do algoritmo da DeepSeek oferece um novo impulso à infraestrutura de IA Web3. A arquitetura inovadora, algoritmos eficientes e a menor necessidade de poder de computação tornam a inferência de IA descentralizada possível. A arquitetura MoE é naturalmente adequada para implantação distribuída, onde diferentes nós podem ter 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, aumentando assim a flexibilidade e eficiência do modelo.
A estrutura de treinamento FP8 reduz ainda mais a necessidade de recursos computacionais de alto desempenho, permitindo que mais recursos computacionais sejam incorporados à rede de nós. Isso não apenas diminui a barreira para participar do cálculo descentralizado de IA, mas também melhora a capacidade e a eficiência computacional de toda a rede.
Sistema Multiagente
Otimização de estratégias de negociação inteligente: através da análise de dados de mercado em tempo real, previsão de flutuações de preços de curto prazo, execução de transações em cadeia, supervisão de resultados de transações e a operação colaborativa de múltiplos agentes, ajudar os usuários a obter um maior retorno.
Execução automatizada de contratos inteligentes: a monitorização, execução e supervisão de resultados de contratos inteligentes são realizadas em colaboração por agentes, permitindo a automatização de lógicas de negócios mais complexas.
Gestão de portfólio personalizada: A IA ajuda os usuários a encontrar em tempo real as melhores oportunidades de staking ou de fornecimento de liquidez com base nas preferências de risco, objetivos de investimento e situação financeira do usuário.
DeepSeek está, sob a restrição de poder de computação, a encontrar inovações através de algoritmos para abrir um caminho de desenvolvimento diferenciado para a indústria de IA na China. Reduzir as barreiras de aplicação, promover a fusão entre Web3 e IA, diminuir a dependência de chips de alta gama e capacitar a inovação financeira, esses impactos estão a reconfigurar o panorama da economia digital. O desenvolvimento futuro da IA não será mais apenas uma corrida de poder de computação, mas sim uma corrida de otimização colaborativa entre poder de computação e algoritmos. Neste novo percurso, inovadores como a DeepSeek estão a redefinir as regras do jogo com a sabedoria chinesa.