DeepSeek представив модель версії V3, що підкреслює важливість алгоритмічних інновацій у сфері ШІ

Нещодавно компанія DeepSeek досягла значного прориву в сфері моделей штучного інтелекту, випустивши версію DeepSeek-V3-0324 з обсягом параметрів 6850 мільярдів. Це оновлення суттєво покращило показники моделі в таких аспектах, як можливості коду, дизайн UI та здатність до міркування.

На нещодавно завершеній конференції 2025 GTC лідери галузі високо оцінили досягнення DeepSeek. Вони зазначили, що думка ринку про те, що ефективна модель DeepSeek зменшить потребу в потужних чіпах, є помилковою. Насправді, у майбутньому попит на обчислення лише зростатиме.

DeepSeek як представник інновацій у сфері алгоритмів викликав глибокі роздуми про зв'язок між постачанням обчислювальних потужностей та алгоритмами у сприянні розвитку галузі.

У сфері штучного інтелекту підвищення обчислювальної потужності забезпечує базу для виконання більш складних Алгоритмів, що дозволяє моделям обробляти більші обсяги даних та вивчати більш складні патерни. Водночас оптимізація алгоритмів дозволяє більш ефективно використовувати обчислювальну потужність, підвищуючи ефективність використання обчислювальних ресурсів. Ця взаємопідтримуюча взаємозв'язок перепроєктовує ландшафт AI-індустрії.

Різні компанії обрали різні технологічні шляхи: деякі компанії прагнуть створити великомасштабні кластери обчислювальної потужності, в той час як інші зосереджуються на оптимізації ефективності алгоритмів. Це розмежування призвело до реконструкції виробничого ланцюга, деякі компанії стали домінуючими гравцями в AI обчислювальній потужності через екосистеми, в той час як постачальники хмарних послуг знизили бар'єри для впровадження через еластичні обчислювальні послуги.

Компанії шукають баланс між інвестиціями в апаратну інфраструктуру та ефективною розробкою алгоритмів, коригуючи розподіл ресурсів. Водночас, зростання відкритих спільнот, таких як DeepSeek та відкриті моделі LLaMA, сприяло обміну досягненнями в інноваціях алгоритмів та оптимізації обчислювальної потужності, прискорюючи ітерацію та поширення технологій.

Технічні інновації DeepSeek в основному проявляються в наступних аспектах:

1. Оптимізація архітектури моделі: використання комбінації архітектур Transformer та MOE (Mixture of Experts), а також впровадження механізму багатоголового потенційного уваги, підвищило ефективність та точність моделі.

2. Інновації у методах навчання: запропоновано рамки змішаного навчання FP8, які динамічно обирають відповідну обчислювальну точність відповідно до потреб навчання, забезпечуючи точність моделі, підвищуючи швидкість навчання та зменшуючи використання пам'яті.

3. Підвищення ефективності інференції: впровадження технології прогнозування кількох токенів значно збільшує швидкість інференції та знижує витрати.

4. Прориви в алгоритмах зміцнюючого навчання: новий алгоритм GRPO (Generalized Reward-Penalized Optimization) оптимізує процес навчання моделі, зберігаючи підвищення продуктивності при зменшенні споживання обчислювальних ресурсів.

Ці інновації сформували повну технічну систему, яка від тренування до виводу суттєво знизила вимоги до обчислювальної потужності, що дозволило звичайним споживчим графічним картам запускати потужні моделі ШІ, значно знизивши бар'єри для використання ШІ.

Технічні досягнення DeepSeek мають двоякий вплив на виробників високопродуктивних чіпів. З одного боку, зв'язок DeepSeek з апаратним забезпеченням та його екосистемою стає тіснішим, а зниження бар'єрів для застосування ШІ може розширити загальний обсяг ринку. З іншого боку, оптимізація алгоритму DeepSeek може змінити структуру попиту на висококласні чіпи; деякі моделі ШІ, які раніше потребували висококласних GPU для роботи, тепер можуть ефективно працювати на середньому або навіть споживчому графічному процесорі.

Для китайської AI-індустрії оптимізація алгоритмів DeepSeek забезпечила шлях до технологічного прориву. На фоні обмежень висококласних чіпів, підхід "програмне забезпечення замість апаратного" зменшив залежність від імпортних чіпів високого класу. На upstream-ланці промисловості ефективні алгоритми зменшили тиск на вимоги до обчислювальної потужності, що дозволило постачальникам обчислювальної потужності подовжити термін служби апаратного забезпечення через оптимізацію програмного забезпечення та підвищити рентабельність інвестицій. На downstream-ланці оптимізовані відкриті моделі знизили бар'єри для розробки AI-додатків, що дозволило багатьом малим і середнім підприємствам розробляти конкурентоспроможні застосування без необхідності в значних ресурсах обчислювальної потужності.

У сфері інтеграції Web3 і AI інновації DeepSeek забезпечують новий імпульс для децентралізованої AI інфраструктури. Її інноваційна архітектура, ефективний алгоритм і нижчі вимоги до обчислювальної потужності роблять можливим децентралізоване AI висновування. Архітектура MoE підходить для розподіленого розгортання, різні вузли можуть мати різні мережі експертів, без необхідності зберігати повну модель на єдиному вузлі, що істотно знижує вимоги до зберігання та обчислень на одному вузлі. FP8 тренувальна рамка ще більше знижує вимоги до висококласних обчислювальних ресурсів, що дозволяє більше обчислювальних ресурсів приєднуватися до мережі вузлів.

У сфері багатосистемних агентів технології DeepSeek можуть бути застосовані для оптимізації смарт-торгових стратегій, автоматичного виконання смарт-контрактів, управління персоналізованими інвестиційними портфелями тощо, забезпечуючи користувачам більш ефективні та персоналізовані послуги.

DeepSeek через алгоритм інновацій шукає прориви в умовах обмеженої обчислювальної потужності, відкриваючи для китайської AI-індустрії унікальні шляхи розвитку. Це знизило бар'єри для застосування, сприяло інтеграції Web3 та AI, зменшило залежність від висококласних чіпів і надало можливості для фінансових інновацій, які змінюють цифрову економіку. У майбутньому розвиток AI вже не буде лише змаганням за обчислювальну потужність, а змаганням за співпрацю між обчислювальною потужністю та алгоритмами. На цій новій арені інноватори переосмислюють правила гри з використанням своєї мудрості.