DeepSeek V3 sürüm modelini tanıttı, AI alanında algoritma yeniliğinin önemini vurguluyor.

Son zamanlarda, DeepSeek yapay zeka model alanında önemli bir atılım yaptı ve 685 milyar parametreye sahip DeepSeek-V3-0324 sürümünü yayımladı. Bu güncelleme, modelin kod yetenekleri, UI tasarımı ve çıkarım becerileri gibi alanlarda performansını önemli ölçüde artırdı.

2025 GTC konferansında sona eren etkinlikte, endüstri liderleri DeepSeek'in başarılarını yüksek bir şekilde övdü. Onlar, piyasanın daha önce DeepSeek'in verimli modelinin yüksek performanslı çip talebini azaltacağı görüşünün yanlış olduğunu belirttiler. Aslında, gelecekteki hesaplama talebi yalnızca artmaya devam edecek.

DeepSeek, algoritma yeniliğinin bir örneği olarak, hesaplama gücü arzı ile ilişkisi, insanların sektör gelişimini ilerleten güç ve algoritmaların rolü üzerine derin düşüncelere yol açtı.

Yapay zeka alanında, hesaplama gücündeki artış daha karmaşık algoritmaların çalışması için bir temel sağlamakta, bu da modellerin daha büyük ölçekli verileri işleyebilmesini ve daha karmaşık desenleri öğrenebilmesini sağlamaktadır. Aynı zamanda, algoritmanın optimizasyonu hesaplama gücünü daha verimli bir şekilde kullanarak, hesaplama kaynaklarının kullanım verimliliğini artırmaktadır. Bu karşılıklı destekleyici ilişki, AI endüstrisi manzarasını yeniden şekillendirmektedir.

Farklı şirketler farklı teknolojik yollar benimsemiştir: bazı şirketler büyük ölçekli hesaplama kümeleri inşa etmeye odaklanırken, diğerleri algoritma verimliliğinin optimizasyonuna odaklanmaktadır. Bu farklılaşma, sanayi zincirinin yeniden yapılandırılmasına yol açmış, bazı şirketler ekosistem aracılığıyla AI hesaplama gücünün öncüsü haline gelirken, bulut hizmeti sağlayıcıları esnek hesaplama hizmetleriyle dağıtım engellerini azaltmıştır.

Şirketler, donanım altyapısı yatırımları ile verimli algoritma geliştirme arasında denge arayışında kaynak dağılımını ayarlamaktadır. Aynı zamanda, DeepSeek ve LLaMA gibi açık kaynak modellerin yükselişi, algoritma yenilikleri ve hesaplama gücü optimizasyon sonuçlarının paylaşımını teşvik ederek teknolojinin iterasyonunu ve yayılmasını hızlandırmıştır.

DeepSeek'in teknik yenilikleri aşağıdaki birkaç alanda kendini göstermektedir:

1. Model mimarisi optimizasyonu: Transformer ile MOE (Uzmanların Karışımı) kombinasyon mimarisi kullanılarak, çok başlı potansiyel dikkat mekanizması entegre edilmiştir, bu da modelin verimliliğini ve doğruluğunu artırmıştır.

2. Eğitim Yöntemleri İnovasyonu: Eğitim ihtiyaçlarına göre dinamik olarak uygun hesaplama hassasiyetini seçen FP8 karışık hassasiyet eğitim çerçevesi önerildi, hem modelin doğruluğunu sağlıyor hem de eğitim hızını artırıyor, bellek kullanımını azaltıyor.

3. Çıkarım verimliliği artırımı: Çoklu Token tahmin teknolojisinin uygulanması, çıkarım hızını önemli ölçüde artırır ve maliyetleri düşürür.

4. Güçlendirilmiş öğrenme algoritması atılımı: Yeni GRPO (Genelleştirilmiş Ödül-Ceza Optimizasyonu) algoritması, performans artışını garanti ederken model eğitim sürecini optimize ederek hesaplama kaynaklarının tüketimini azaltmıştır.

Bu yenilikler, eğitimden çıkarıma kadar olan süreçte hesaplama gücü gereksinimlerini tamamen azaltarak tam bir teknik sistem oluşturdu ve sıradan tüketici düzeyindeki grafik kartlarının güçlü AI modellerini çalıştırmasına olanak tanıdı, bu da AI uygulamalarının erişim engelini büyük ölçüde azalttı.

DeepSeek'in teknolojik atılımları, yüksek performanslı çip üreticileri üzerinde çift yönlü bir etki yaratmaktadır. Bir yandan, DeepSeek'in donanım ve onun ekosistemiyle olan bağı daha da güçleniyor, AI uygulama gereksinimlerinin azalması toplam pazar ölçeğini genişletebilir. Öte yandan, DeepSeek'in algoritma optimizasyonu, pazarın yüksek kaliteli çiplere olan talep yapısını değiştirebilir; daha önce yalnızca yüksek kaliteli GPU'larla çalışabilen bazı AI modelleri, artık orta seviye hatta tüketici düzeyindeki ekran kartlarında verimli bir şekilde çalışabilir hale gelebilir.

Çin AI endüstrisi için, DeepSeek'in algoritma optimizasyonu teknik bir çıkış yolu sunmaktadır. Yüksek kaliteli çiplerin kısıtlandığı bir bağlamda, "yazılım donanımı tamamlıyor" yaklaşımı, en üst düzey ithal çiplere olan bağımlılığı azaltmaktadır. Endüstri zincirinin üst kısımlarında, etkili algoritmalar hesaplama gücü talep baskısını azaltarak, hesaplama gücü hizmet sağlayıcılarının yazılım optimizasyonu aracılığıyla donanım kullanım sürelerini uzatmalarını ve yatırım getirisini artırmalarını sağlamaktadır. Alt kısımlarda, optimize edilmiş açık kaynaklı modeller, AI uygulama geliştirme engellerini azaltmakta, birçok küçük ve orta ölçekli işletmenin büyük miktarda hesaplama gücü kaynağına ihtiyaç duymadan rekabetçi uygulamalar geliştirmesine olanak tanımaktadır.

Web3 ile AI'nin entegrasyonu konusunda, DeepSeek'in yenilikleri merkeziyetsiz AI altyapısına yeni bir ivme kazandırmaktadır. Yenilikçi mimarisi, verimli algoritmaları ve daha düşük hesaplama gücü talepleri, merkeziyetsiz AI çıkarımını mümkün kılmaktadır. MoE mimarisi dağıtık dağıtım için uygundur, farklı düğümler farklı uzman ağlarını barındırabilir ve tek bir düğümün tam modeli saklaması gerekmez; bu, tek bir düğümün depolama ve hesaplama gereksinimlerini önemli ölçüde azaltır. FP8 eğitim çerçevesi, yüksek son hesaplama kaynaklarına olan talebi daha da azaltarak daha fazla hesaplama kaynağının düğüm ağına katılmasına olanak tanımaktadır.

Çoklu ajan sistemleri açısından, DeepSeek'in teknolojisi akıllı ticaret stratejisi optimizasyonu, akıllı sözleşmelerin otomatik yürütülmesi, kişiselleştirilmiş portföy yönetimi gibi alanlarda uygulanabilir ve kullanıcılara daha verimli, daha kişiselleştirilmiş hizmetler sunar.

DeepSeek, algoritma yeniliği ile hesaplama gücü kısıtları altında atılımlar arıyor ve Çin AI endüstrisi için farklılaşmış bir gelişim yolu açıyor. Uygulama bariyerlerini düşürdü, Web3 ve AI'nın entegrasyonunu teşvik etti, yüksek kaliteli çiplere olan bağımlılığı azalttı ve finansal yeniliklere güç verdi. Bu etkiler, dijital ekonomi manzarasını yeniden şekillendiriyor. Gelecekte AI gelişimi artık sadece hesaplama gücü yarışı olmayacak, aynı zamanda hesaplama gücü ile algoritmanın işbirliği içinde optimize edilmesi yarışı olacaktır. Bu yeni pistte, yenilikçiler akıllarını kullanarak oyun kurallarını yeniden tanımlıyor.