DeepSeek V3 оновлення: переосмислення напрямку розвитку ШІ

Нещодавно DeepSeek випустив останнє оновлення версії V3, параметри моделі досягли 6850 мільярдів, з істотними поліпшеннями в кодових можливостях, дизайні UI та здатності до інференції. Це оновлення викликало жваві обговорення в галузі щодо взаємозв'язку між обчислювальною потужністю та алгоритмами, особливо на нещодавно завершеній конференції GTC 2025, де фахівці підкреслили, що ефективні моделі не зменшать потребу в чіпах, а майбутні обчислювальні потреби лише зростатимуть.

Спільна еволюція обчислювальної потужності та алгоритмів

У сфері штучного інтелекту підвищення обчислювальної потужності забезпечує основу для роботи складних алгоритмів, тоді як оптимізація алгоритмів дозволяє більш ефективно використовувати обчислювальну потужність. Ця симбіотична взаємозв'язок перепроектує ландшафт індустрії штучного інтелекту:

1. Диференціація технічних маршрутів: деякі компанії прагнуть створити надвеликі обчислювальні кластери, тоді як інші зосереджуються на оптимізації алгоритмічної ефективності.
2. Реконструкція промислового ланцюга: виробники чіпів стають домінуючими в області AI-обчислювальної потужності через екосистему, тоді як постачальники хмарних послуг знижують бар'єри для впровадження завдяки еластичним обчислювальним послугам.
3. Коригування розподілу ресурсів: підприємства шукають баланс між інвестиціями в апаратну інфраструктуру та розробкою ефективних алгоритмів.
4. Поява відкритих спільнот: відкриті моделі сприяють інноваціям в алгоритмах та оптимізації потужностей, прискорюючи технічну ітерацію.

Технологічні інновації DeepSeek

Успіх DeepSeek неможливий без його технологічних інновацій, що в основному проявляються в наступних аспектах:

оптимізація архітектури моделі

Використовуючи комбіновану архітектуру Transformer+MOE, впроваджено механізм багатоголового уваги (MLA). Ця архітектура подібна до суперкоманди: Transformer обробляє звичайні завдання, MOE як експертна група вирішує конкретні проблеми, а MLA дозволяє моделі більш гнучко звертати увагу на важливі деталі.

Інновації у методах тренування

Запропоновано рамки змішаного навчання FP8, які динамічно обирають обчислювальну точність відповідно до вимог навчання, забезпечуючи при цьому точність, одночасно підвищуючи швидкість навчання та зменшуючи використання пам'яті.

підвищення ефективності висновків

Впровадження технології прогнозування багатьох токенів (MTP) дозволяє одноразово прогнозувати кілька токенів, що значно підвищує швидкість висновків та знижує витрати.

Прорив алгоритмів навчання з підкріпленням

Новий алгоритм GRPO оптимізує процес навчання моделі, забезпечуючи підвищення продуктивності при зменшенні непотрібних обчислень, що досягає балансу між продуктивністю та витратами.

Ці інновації формують повну технологічну систему, яка знижує вимоги до обчислювальної потужності по всьому ланцюгу - від навчання до висновків, що дозволяє звичайним споживчим відеокартам запускати потужні AI моделі, значно знижуючи бар'єри для застосування AI.

Вплив на виробників чіпів

DeepSeek оптимізує алгоритми через рівень PTX, що має двосторонній вплив на виробників чіпів: з одного боку, це поглиблює зв'язок з апаратним забезпеченням та екосистемою, що може розширити загальний розмір ринку; з іншого боку, оптимізація алгоритмів може змінити структуру попиту на висококласні чіпи.

Значення для китайської індустрії штучного інтелекту

Алгоритмічна оптимізація DeepSeek забезпечила технологічний прорив для китайської AI-індустрії. В умовах обмежень на високоякісні чіпи підхід "програмне забезпечення замість апаратного забезпечення" зменшив залежність від імпортних чіпів високого класу. Постачальники обчислювальних потужностей можуть через програмну оптимізацію подовжити термін служби апаратного забезпечення, тоді як розробка AI-додатків на нижньому рівні знизила бар'єри входу, сприяючи виникненню більшої кількості AI-рішень для вертикальних секторів.

Глибокий вплив Web3+AI

Децентралізована AI інфраструктура

Інновації DeepSeek відкривають можливості для децентралізованого AI-розуміння. Архітектура MoE підходить для розподіленого розгортання, а FP8 навчальна структура знижує вимоги до висококласних обчислювальних ресурсів, що дозволяє залучити більше обчислювальних ресурсів до мережі вузлів.

Багатоагентні системи

1. Оптимізація розумних торгових стратегій: за допомогою спільної роботи кількох спеціалізованих агентів, допомагає користувачам отримувати вищий дохід.
2. Автоматичне виконання смарт-контрактів: реалізація автоматизації більш складної бізнес-логіки.
3. Персоналізоване управління інвестиційним портфелем: Штучний інтелект в режимі реального часу шукає найкращі можливості для стейкінгу або надання ліквідності відповідно до потреб користувача.

DeepSeek знаходить прориви через інновації в алгоритмах, відкриваючи диференційовані шляхи розвитку для індустрії ШІ. У майбутньому розвиток ШІ стане змаганням між оптимізацією обчислювальної потужності та алгоритмів, інноватори переосмислюють правила гри новими підходами.