Actualización de DeepSeek V3: redefiniendo la dirección del desarrollo de la IA

Recientemente, DeepSeek lanzó la última actualización de la versión V3, con parámetros del modelo alcanzando los 685 mil millones, mostrando mejoras significativas en capacidad de codificación, diseño de UI y capacidad de inferencia. Esta actualización ha generado un intenso debate en la industria sobre la relación entre la potencia de cálculo y los algoritmos, especialmente en la recién concluida conferencia GTC 2025, donde expertos de la industria enfatizaron que un modelo eficiente no disminuirá la demanda de chips, y que la demanda de cálculo solo aumentará en el futuro.

La evolución simbiótica de la potencia de cálculo y los algoritmos

En el campo de la IA, la mejora de la capacidad de cálculo proporciona una base para la ejecución de algoritmos complejos, mientras que la optimización de algoritmos puede utilizar la capacidad de cálculo de manera más eficiente. Esta relación simbiótica está remodelando el panorama de la industria de la IA:

1. Divergencia en las rutas tecnológicas: algunas empresas buscan construir grandes grupos de potencia computacional, mientras que otras se centran en la optimización de la eficiencia algorítmica.
2. Reconstrucción de la cadena industrial: Los fabricantes de chips se convierten en líderes de la capacidad de cálculo de IA a través del ecosistema, mientras que los proveedores de servicios en la nube reducen la barrera de despliegue mediante servicios de capacidad de cálculo flexible.
3. Ajuste de la asignación de recursos: las empresas buscan un equilibrio entre la inversión en infraestructura de hardware y el desarrollo de algoritmos eficientes.
4. Surgimiento de comunidades de código abierto: los modelos de código abierto fomentan la innovación algorítmica y la optimización del poder computacional, acelerando la iteración tecnológica.

Innovación tecnológica de DeepSeek

El éxito de DeepSeek se debe a su innovación tecnológica, que se manifiesta principalmente en los siguientes aspectos:

Optimización de la arquitectura del modelo

Adopta una arquitectura combinada de Transformer+MOE, introduciendo el mecanismo de atención potencial múltiple (MLA). Esta arquitectura actúa como un super equipo, donde el Transformer maneja tareas generales, el MOE actúa como un grupo de expertos para abordar problemas específicos, y el MLA permite que el modelo preste atención de manera más flexible a detalles importantes.

Innovación en métodos de entrenamiento

Se propone un marco de entrenamiento de precisión mixta FP8, que selecciona dinámicamente la precisión de cálculo según las necesidades de entrenamiento, mejorando la velocidad de entrenamiento y reduciendo el uso de memoria, al mismo tiempo que garantiza la precisión.

Mejora de la eficiencia de inferencia

Introducción de la tecnología de predicción de múltiples tokens (MTP), que permite predecir múltiples tokens a la vez, aumentando considerablemente la velocidad de inferencia y reduciendo costos.

Algoritmos de aprendizaje por refuerzo

El nuevo algoritmo GRPO optimiza el proceso de entrenamiento del modelo, equilibrando el rendimiento y el costo al reducir cálculos innecesarios mientras se garantiza una mejora en el rendimiento.

Estas innovaciones han formado un sistema técnico completo, reduciendo la demanda de potencia de cálculo en toda la cadena, desde el entrenamiento hasta la inferencia, permitiendo que las tarjetas gráficas de consumo estándar puedan ejecutar potentes modelos de IA, lo que reduce significativamente la barrera de entrada para las aplicaciones de IA.

Impacto en los fabricantes de chips

DeepSeek optimiza los algoritmos a través de la capa PTX, lo que tiene un impacto de doble cara en los fabricantes de chips: por un lado, profundiza la vinculación con el hardware y el ecosistema, lo que podría ampliar el tamaño total del mercado; por otro lado, la optimización de algoritmos podría cambiar la estructura de demanda del mercado para los chips de alta gama.

Significado para la industria de IA en China

La optimización del algoritmo de DeepSeek proporciona un camino de ruptura técnica para la industria de la inteligencia artificial en China. En un contexto de limitaciones en los chips de alta gama, la idea de "software que complementa al hardware" alivia la dependencia de los chips importados de alta gama. Los proveedores de servicios de computación en la parte superior pueden extender el ciclo de vida del hardware a través de la optimización del software, mientras que en la parte inferior se reduce la barrera de entrada para el desarrollo de aplicaciones de IA, dando lugar a más soluciones de IA en sectores verticales.

El profundo impacto de Web3+IA

infraestructura de IA descentralizada

La innovación de DeepSeek ofrece la posibilidad de razonamiento de IA descentralizada. La arquitectura MoE es adecuada para el despliegue distribuido, y el marco de entrenamiento FP8 reduce la demanda de recursos informáticos de alto rendimiento, permitiendo que más recursos de computación se unan a la red de nodos.

Sistemas Multi-Agente

1. Optimización de estrategias de trading inteligente: A través de la operación colaborativa de múltiples agentes especializados, ayuda a los usuarios a obtener mayores rendimientos.
2. Ejecución automática de contratos inteligentes: lograr la automatización de lógicas de negocio más complejas.
3. Gestión de carteras de inversión personalizadas: La IA busca en tiempo real las mejores oportunidades de staking o provisión de liquidez según las necesidades del usuario.

DeepSeek busca innovaciones a través de algoritmos para abrir un camino de desarrollo diferenciado en la industria de la IA. El futuro del desarrollo de la IA será una competencia de optimización colaborativa entre potencia de cálculo y algoritmos, y los innovadores están redefiniendo las reglas del juego con nuevas ideas.