Atualização do DeepSeek V3: redefinindo a direção do desenvolvimento da IA

Recentemente, a DeepSeek lançou a atualização da versão V3, com parâmetros do modelo alcançando 685 bilhões, apresentando melhorias significativas em capacidades de código, design de UI e capacidade de raciocínio. Esta atualização gerou um intenso debate na indústria sobre a relação entre poder computacional e algoritmos, especialmente na recente conferência GTC 2025, onde especialistas do setor enfatizaram que modelos eficientes não reduzirão a demanda por chips, e que as necessidades de computação no futuro só aumentarão.

A evolução simbiótica entre poder computacional e algoritmos

No campo da IA, o aumento do poder de cálculo fornece a base para a execução de algoritmos complexos, enquanto a otimização dos algoritmos permite uma utilização mais eficiente desse poder de cálculo. Esta relação simbiótica está a remodelar o panorama da indústria de IA:

1. Diversificação da rota tecnológica: algumas empresas buscam construir grandes clusters de poder computacional, enquanto outras se concentram na otimização da eficiência dos algoritmos.
2. Reestruturação da cadeia industrial: os fabricantes de chips tornam-se líderes em poder de computação de IA através de ecossistemas, enquanto os provedores de serviços em nuvem reduzem as barreiras de implantação através de serviços de computação elástica.
3. Ajuste na alocação de recursos: as empresas buscam um equilíbrio entre o investimento em infraestrutura de hardware e o desenvolvimento de algoritmos eficientes.
4. A ascensão das comunidades de código aberto: modelos de código aberto promovem a inovação algorítmica e o compartilhamento de resultados de otimização de poder computacional, acelerando a iteração tecnológica.

Inovação tecnológica da DeepSeek

O sucesso da DeepSeek deve-se à sua inovação tecnológica, que se manifesta principalmente nos seguintes aspectos:

otimização da arquitetura do modelo

Adota uma arquitetura combinada de Transformer + MOE, introduzindo um mecanismo de atenção potencial de múltiplas cabeças (MLA). Esta arquitetura funciona como uma super equipe, o Transformer lida com tarefas regulares, o MOE atua como um grupo de especialistas para resolver problemas específicos, e o MLA permite que o modelo se concentre de forma mais flexível em detalhes importantes.

Inovação nos métodos de treino

Apresentar uma estrutura de treino de precisão mista FP8, selecionando dinamicamente a precisão de cálculo de acordo com as necessidades de treino, aumentando a velocidade de treino e reduzindo o uso de memória, ao mesmo tempo que garante a precisão.

Aumento da eficiência da inferência

Introduz a tecnologia de previsão de múltiplos Tokens (MTP), permitindo prever vários Tokens de uma só vez, aumentando significativamente a velocidade de inferência e reduzindo custos.

avanço no algoritmo de aprendizado por reforço

O novo algoritmo GRPO otimiza o processo de treinamento do modelo, reduzindo cálculos desnecessários enquanto garante um aumento de desempenho, alcançando um equilíbrio entre desempenho e custo.

Estas inovações formaram um sistema técnico completo, reduzindo a necessidade de poder computacional em toda a cadeia, desde o treinamento até a inferência, permitindo que placas gráficas de consumo comum possam executar poderosos modelos de IA, reduzindo significativamente a barreira de entrada para aplicações de IA.

Impacto nos fabricantes de chips

A DeepSeek otimiza algoritmos através da camada PTX, o que tem um impacto duplo para os fabricantes de chips: por um lado, aprofunda a ligação com o hardware e o ecossistema, podendo expandir o tamanho total do mercado; por outro lado, a otimização de algoritmos pode alterar a estrutura de demanda do mercado por chips de alta gama.

Significado para a Indústria de IA na China

A otimização de algoritmos da DeepSeek oferece um caminho de ruptura técnica para a indústria de IA na China. Num contexto de restrição de chips de alta gama, a abordagem de "software compensando hardware" alivia a dependência de chips importados de topo. Os prestadores de serviços de poder computacional upstream podem prolongar o ciclo de vida do hardware através da otimização de software, enquanto downstream reduz o limiar de desenvolvimento de aplicações de IA, gerando mais soluções de IA em setores verticais.

O profundo impacto do Web3+AI

Infraestrutura de IA descentralizada

A inovação da DeepSeek possibilita a inferência de IA descentralizada. A arquitetura MoE é adequada para implantação distribuída, e a estrutura de treinamento FP8 reduz a necessidade de recursos computacionais de alta gama, permitindo que mais recursos computacionais se juntem à rede de nós.

Sistemas Multi-Agentes

1. Otimização de estratégias de negociação inteligentes: através da operação colaborativa de vários agentes especializados, ajuda os usuários a obter maiores lucros.
2. Execução automática de contratos inteligentes: implementação da automação de lógicas de negócios mais complexas.
3. Gestão de portfólio personalizada: A IA procura em tempo real as melhores oportunidades de staking ou fornecimento de liquidez de acordo com as necessidades do utilizador.

A DeepSeek encontra inovações através de algoritmos para abrir caminhos de desenvolvimento diferenciados na indústria de IA. O futuro do desenvolvimento da IA será uma competição de otimização colaborativa entre poder computacional e algoritmos, e os inovadores estão redefinindo as regras do jogo com novas ideias.