Mise à jour de DeepSeek V3 : redéfinir la direction du développement de l'IA

Récemment, DeepSeek a publié la mise à jour de sa dernière version V3, avec des paramètres de modèle atteignant 685 milliards. Des améliorations significatives ont été apportées en matière de capacité de codage, de conception UI et de capacité d'inférence. Cette mise à jour a suscité un vif débat dans l'industrie sur la relation entre la puissance de calcul et les algorithmes, en particulier lors de la récente conférence GTC 2025, où des professionnels du secteur ont souligné qu'un modèle efficace ne réduira pas la demande de puces, et que les besoins en calcul n'augmenteront que dans le futur.

Evolution symbiotique de la puissance de calcul et des algorithmes

Dans le domaine de l'IA, l'amélioration de la puissance de calcul fournit une base d'exécution pour des algorithmes complexes, tandis que l'optimisation des algorithmes permet d'utiliser la puissance de calcul de manière plus efficace. Cette relation symbiotique est en train de remodeler le paysage de l'industrie de l'IA :

1. Différenciation des voies technologiques : certaines entreprises cherchent à construire des clusters de calcul de très grande taille, tandis que d'autres se concentrent sur l'optimisation de l'efficacité des algorithmes.
2. Reconstruction de la chaîne industrielle : Les fabricants de puces deviennent des leaders en puissance d'IA grâce à l'écosystème, tandis que les fournisseurs de services cloud réduisent les barrières de déploiement grâce à des services de puissance élastique.
3. Ajustement de la répartition des ressources : les entreprises cherchent un équilibre entre l'investissement dans les infrastructures matérielles et le développement d'algorithmes efficaces.
4. L'émergence des communautés open source : les modèles open source favorisent l'innovation algorithmique et le partage des résultats d'optimisation de la puissance de calcul, accélérant ainsi l'itération technologique.

Innovations technologiques de DeepSeek

Le succès de DeepSeek repose sur son innovation technologique, qui se manifeste principalement dans les domaines suivants :

optimisation de l'architecture du modèle

Adoptez une architecture combinée Transformer+MOE, introduisant un mécanisme d'attention latente multi-têtes (MLA). Cette architecture fonctionne comme une super équipe, le Transformer gérant les tâches courantes, le MOE agissant comme un groupe d'experts pour traiter des problèmes spécifiques, tandis que le MLA permet au modèle de se concentrer de manière plus flexible sur les détails importants.

Méthodes d'entraînement innovantes

Proposer un cadre d'entraînement en précision mixte FP8, sélectionnant dynamiquement la précision de calcul en fonction des besoins d'entraînement, tout en garantissant l'exactitude, en augmentant la vitesse d'entraînement et en réduisant l'utilisation de la mémoire.

Amélioration de l'efficacité d'inférence

Introduction de la technologie de prédiction multi-token (MTP), permettant de prédire plusieurs tokens à la fois, ce qui augmente considérablement la vitesse d'inférence et réduit les coûts.

percée des algorithmes d'apprentissage par renforcement

Le nouvel algorithme GRPO optimise le processus d'entraînement du modèle, en garantissant une amélioration des performances tout en réduisant les calculs inutiles, réalisant ainsi un équilibre entre performances et coûts.

Ces innovations ont formé un système technologique complet, réduisant les besoins en puissance de calcul sur l'ensemble de la chaîne, de l'entraînement à l'inférence, permettant ainsi aux cartes graphiques grand public de faire fonctionner des modèles d'IA puissants, abaissant considérablement le seuil d'entrée pour les applications d'IA.

Impact sur les fabricants de puces

DeepSeek optimise les algorithmes via le niveau PTX, ce qui a un impact à double tranchant pour les fabricants de puces : d'une part, cela renforce l'attachement au matériel et à l'écosystème, ce qui pourrait élargir la taille globale du marché ; d'autre part, l'optimisation des algorithmes pourrait modifier la structure de la demande du marché pour les puces haut de gamme.

Signification pour l'industrie de l'IA en Chine

L'optimisation algorithmique de DeepSeek offre une voie de percée technologique pour l'industrie de l'IA en Chine. Dans un contexte de restriction des puces haut de gamme, l'idée de "compléter le matériel par le logiciel" a réduit la dépendance aux puces importées de pointe. Les fournisseurs de services de calcul en amont peuvent prolonger la durée d'utilisation du matériel grâce à l'optimisation logicielle, tandis qu'en aval, cela réduit le seuil de développement d'applications IA, engendrant davantage de solutions IA dans des domaines verticaux.

L'impact profond de Web3+AI

infrastructure AI décentralisée

L'innovation de DeepSeek ouvre la possibilité de raisonnement AI décentralisé. L'architecture MoE est adaptée au déploiement distribué, et le cadre d'entraînement FP8 réduit la demande en ressources computantes haut de gamme, permettant à davantage de ressources computantes de rejoindre le réseau de nœuds.

Systèmes multi-agents

1. Optimisation des stratégies de trading intelligentes : grâce à la coopération de plusieurs agents spécialisés, aider les utilisateurs à obtenir des rendements plus élevés.
2. Exécution automatisée des contrats intelligents : réaliser l'automatisation de logiques commerciales plus complexes.
3. Gestion de portefeuille personnalisée : L'IA recherche en temps réel les meilleures opportunités de staking ou de fourniture de liquidités en fonction des besoins des utilisateurs.

DeepSeek innove grâce à des algorithmes pour trouver des percées, ouvrant ainsi une voie de développement différenciée pour l'industrie de l'IA. L'avenir du développement de l'IA sera une compétition d'optimisation collaborative entre la puissance de calcul et les algorithmes, et les innovateurs redéfinissent les règles du jeu avec de nouvelles idées.