DeepSeek V3: Innovación del algoritmo en el campo de la IA
Recientemente, DeepSeek lanzó la última actualización de la versión V3 en Hugging Face: DeepSeek-V3-0324, que cuenta con 6850 mil millones de parámetros, con mejoras significativas en capacidades de código, diseño de UI y capacidades de inferencia.
En la reciente conferencia GTC 2025, el CEO de Nvidia, Jensen Huang, elogió a DeepSeek. Enfatizó que la opinión del mercado de que el modelo eficiente de DeepSeek disminuiría la demanda de chips era incorrecta; la demanda de computación en el futuro solo será mayor, no menor.
DeepSeek como producto representativo de los avances en algoritmos, la relación con los proveedores de chips merece una profunda discusión. Primero, analicemos el significado de la capacidad de cómputo y el algoritmo para el desarrollo de la industria de la IA.
Poder de cálculo y evolución simbiótica del algoritmo
En el campo de la IA, el aumento de la potencia de cálculo proporciona la base para ejecutar algoritmos más complejos, lo que permite a los modelos procesar mayores volúmenes de datos y aprender patrones más complejos; mientras que la optimización de algoritmos puede utilizar la potencia de cálculo de manera más eficiente, mejorando la eficiencia en el uso de recursos de cálculo.
La relación de simbiosis entre la capacidad de cómputo y el algoritmo está redefiniendo el panorama de la industria de la IA:
Diversificación de rutas tecnológicas: algunas empresas persiguen la construcción de clústeres de computación de ultra gran escala, mientras que otras se centran en la optimización de la eficiencia del Algoritmo, formando diferentes corrientes tecnológicas.
Reconstrucción de la cadena de suministro: Algunas empresas se convierten en líderes en potencia de IA a través de ecosistemas, mientras que los proveedores de servicios en la nube reducen las barreras de implementación a través de servicios de potencia elástica.
Ajuste de la asignación de recursos: Las empresas buscan un equilibrio entre la inversión en infraestructura de hardware y el desarrollo de algoritmos eficientes.
Surgimiento de comunidades de código abierto: modelos de código abierto como DeepSeek, LLaMA, etc., permiten compartir los logros de innovación en algoritmos y optimización de potencia de cálculo, acelerando la iteración y difusión de la tecnología.
Innovación tecnológica de DeepSeek
El éxito de DeepSeek está intrínsecamente relacionado con su innovación tecnológica. A continuación se presenta una explicación sencilla de sus principales puntos de innovación:
optimización de la arquitectura del modelo
DeepSeek utiliza una arquitectura combinada de Transformer + MOE (Mixture of Experts) e introduce un mecanismo de atención latente de múltiples cabezas (Multi-Head Latent Attention, MLA). Esta arquitectura es como un super equipo, donde el Transformer se encarga de las tareas regulares, mientras que el MOE actúa como un grupo de expertos dentro del equipo, cada uno con su propia área de especialización. Al enfrentar problemas específicos, el experto más calificado se encarga, lo que puede aumentar significativamente la eficiencia y precisión del modelo. El mecanismo MLA permite que el modelo preste atención de manera más flexible a diferentes detalles importantes al procesar información, mejorando aún más el rendimiento del modelo.
Innovación en métodos de entrenamiento
DeepSeek ha propuesto un marco de entrenamiento de precisión mixta FP8. Este marco funciona como un gestor inteligente de recursos, capaz de seleccionar dinámicamente la precisión de cálculo adecuada según las necesidades de las diferentes etapas del proceso de entrenamiento. Cuando se requiere un cálculo de alta precisión, utiliza una mayor precisión para garantizar la exactitud del modelo; mientras que cuando se puede aceptar una menor precisión, disminuye la precisión para ahorrar recursos de cálculo, aumentar la velocidad de entrenamiento y reducir el uso de memoria.
Mejora de la eficiencia de inferencia
En la fase de inferencia, DeepSeek introdujo la tecnología de Predicción de Múltiples Tokens (Multi-token Prediction, MTP). El método tradicional de inferencia se realiza paso a paso, prediciendo un solo Token en cada paso. En cambio, la tecnología MTP puede predecir múltiples Tokens a la vez, lo que acelera considerablemente la velocidad de inferencia y también reduce los costos de inferencia.
Avances en el algoritmo de aprendizaje reforzado
El nuevo algoritmo de aprendizaje por refuerzo de DeepSeek, GRPO (Optimización Generalizada de Recompensa y Penalización), optimiza el proceso de entrenamiento del modelo. El aprendizaje por refuerzo es como dotar al modelo de un entrenador, que guía al modelo a través de recompensas y castigos para aprender mejores comportamientos. Los algoritmos tradicionales de aprendizaje por refuerzo pueden consumir grandes recursos computacionales en este proceso, mientras que el nuevo algoritmo de DeepSeek es más eficiente, ya que puede reducir los cálculos innecesarios al tiempo que garantiza la mejora del rendimiento del modelo, logrando así un equilibrio entre rendimiento y costo.
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. Las tarjetas gráficas de consumo estándar ahora también pueden ejecutar potentes modelos de IA, lo que reduce significativamente la barrera de entrada para las aplicaciones de IA, permitiendo que más desarrolladores y empresas participen en la innovación de IA.
Impacto en los proveedores de chips
Muchas personas creen que DeepSeek ha eludido ciertos niveles técnicos, liberándose así de la dependencia de proveedores específicos. En realidad, DeepSeek realiza la optimización del algoritmo directamente a través de la capa PTX (Ejecución de Hilos Paralelos). PTX es un lenguaje de representación intermedia que se sitúa entre el código de alto nivel y las instrucciones reales de la GPU, y al operar en este nivel, DeepSeek puede lograr un ajuste de rendimiento más fino.
El impacto en los proveedores de chips es dual; por un lado, DeepSeek en realidad está más vinculado al hardware y al ecosistema relacionado, y la reducción de la barrera de entrada para las aplicaciones de IA podría ampliar el tamaño total del mercado; por otro lado, la optimización del algoritmo de DeepSeek podría cambiar la estructura de la demanda de chips de gama alta en el mercado, algunos modelos de IA que originalmente requerían GPU de gama alta ahora podrían ejecutarse de manera eficiente en tarjetas gráficas de gama media e incluso de consumo.
Significado para la industria de la IA
La optimización del algoritmo de DeepSeek proporciona un camino de ruptura tecnológica para la industria de la IA. En un contexto de restricciones de chips de alta gama, la idea de "software que complementa hardware" alivia la dependencia de chips importados de alta gama.
En la parte superior, un algoritmo eficiente reduce la presión sobre la demanda de potencia de cálculo, permitiendo a los proveedores de servicios de potencia de cálculo extender el ciclo de vida del hardware a través de la optimización del software y mejorar el retorno de la inversión. En la parte inferior, el modelo de código abierto optimizado reduce la barrera de entrada para el desarrollo de aplicaciones de IA. Muchas pequeñas y medianas empresas pueden desarrollar aplicaciones competitivas basadas en el modelo DeepSeek sin necesidad de grandes recursos de potencia de cálculo, lo que dará lugar a la aparición de más soluciones de IA en sectores verticales.
El profundo impacto de Web3+AI
Infraestructura de IA descentralizada
La optimización del algoritmo de DeepSeek proporciona un nuevo impulso a la infraestructura de IA Web3, con una arquitectura innovadora, algoritmos eficientes y una menor demanda de potencia de cálculo, lo que hace posible la inferencia de IA descentralizada. La arquitectura MoE es naturalmente adecuada para el despliegue distribuido, permitiendo que diferentes nodos posean diferentes redes de expertos, sin necesidad de que un único nodo almacene el modelo completo, lo que reduce significativamente los requisitos de almacenamiento y cálculo de un solo nodo, mejorando así la flexibilidad y eficiencia del modelo.
El marco de entrenamiento FP8 reduce aún más la necesidad de recursos computacionales de alta gama, lo que permite que más recursos de cálculo se unan a la red de nodos. Esto no solo disminuye la barrera de entrada para participar en el cálculo descentralizado de IA, sino que también mejora la capacidad de cálculo y la eficiencia de toda la red.
sistema de múltiples agentes
Optimización de estrategias de trading inteligentes: a través de la operación conjunta de agentes de análisis de datos de mercado en tiempo real, agentes de predicción de fluctuaciones de precios a corto plazo, agentes de ejecución de transacciones en la cadena y agentes de supervisión de resultados de trading, se ayuda a los usuarios a obtener mayores rendimientos.
Ejecución automatizada de contratos inteligentes: agentes de monitoreo de contratos inteligentes, agentes de ejecución de contratos inteligentes, agentes de supervisión de resultados de ejecución, etc., operan de manera colaborativa para lograr una automatización más compleja de la lógica empresarial.
Gestión de carteras personalizada: La IA ayuda a los usuarios a encontrar en tiempo real las mejores oportunidades de participación o provisión de liquidez según las preferencias de riesgo, los objetivos de inversión y la situación financiera del usuario.
DeepSeek está buscando innovaciones a través de algoritmos para encontrar突破 bajo restricciones de poder de cálculo, abriendo caminos de desarrollo diferenciados para la industria de IA. Reduciendo las barreras de aplicación, promoviendo la fusión de Web3 y IA, aliviando la dependencia de chips de alta gama, y capacitando la innovación financiera, estos impactos están remodelando el panorama de la economía digital. El desarrollo futuro de la IA ya no será solo una competencia de poder de cálculo, sino una competencia de optimización colaborativa entre poder de cálculo y algoritmos. En esta nueva pista, innovadores como DeepSeek están redefiniendo las reglas del juego con inteligencia.
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DeepSeek V3 lidera la innovación de algoritmos de IA, redefiniendo el futuro de Web3.
DeepSeek V3: Innovación del algoritmo en el campo de la IA
Recientemente, DeepSeek lanzó la última actualización de la versión V3 en Hugging Face: DeepSeek-V3-0324, que cuenta con 6850 mil millones de parámetros, con mejoras significativas en capacidades de código, diseño de UI y capacidades de inferencia.
En la reciente conferencia GTC 2025, el CEO de Nvidia, Jensen Huang, elogió a DeepSeek. Enfatizó que la opinión del mercado de que el modelo eficiente de DeepSeek disminuiría la demanda de chips era incorrecta; la demanda de computación en el futuro solo será mayor, no menor.
DeepSeek como producto representativo de los avances en algoritmos, la relación con los proveedores de chips merece una profunda discusión. Primero, analicemos el significado de la capacidad de cómputo y el algoritmo para el desarrollo de la industria de la IA.
Poder de cálculo y evolución simbiótica del algoritmo
En el campo de la IA, el aumento de la potencia de cálculo proporciona la base para ejecutar algoritmos más complejos, lo que permite a los modelos procesar mayores volúmenes de datos y aprender patrones más complejos; mientras que la optimización de algoritmos puede utilizar la potencia de cálculo de manera más eficiente, mejorando la eficiencia en el uso de recursos de cálculo.
La relación de simbiosis entre la capacidad de cómputo y el algoritmo está redefiniendo el panorama de la industria de la IA:
Diversificación de rutas tecnológicas: algunas empresas persiguen la construcción de clústeres de computación de ultra gran escala, mientras que otras se centran en la optimización de la eficiencia del Algoritmo, formando diferentes corrientes tecnológicas.
Reconstrucción de la cadena de suministro: Algunas empresas se convierten en líderes en potencia de IA a través de ecosistemas, mientras que los proveedores de servicios en la nube reducen las barreras de implementación a través de servicios de potencia elástica.
Ajuste de la asignación de recursos: Las empresas buscan un equilibrio entre la inversión en infraestructura de hardware y el desarrollo de algoritmos eficientes.
Surgimiento de comunidades de código abierto: modelos de código abierto como DeepSeek, LLaMA, etc., permiten compartir los logros de innovación en algoritmos y optimización de potencia de cálculo, acelerando la iteración y difusión de la tecnología.
Innovación tecnológica de DeepSeek
El éxito de DeepSeek está intrínsecamente relacionado con su innovación tecnológica. A continuación se presenta una explicación sencilla de sus principales puntos de innovación:
optimización de la arquitectura del modelo
DeepSeek utiliza una arquitectura combinada de Transformer + MOE (Mixture of Experts) e introduce un mecanismo de atención latente de múltiples cabezas (Multi-Head Latent Attention, MLA). Esta arquitectura es como un super equipo, donde el Transformer se encarga de las tareas regulares, mientras que el MOE actúa como un grupo de expertos dentro del equipo, cada uno con su propia área de especialización. Al enfrentar problemas específicos, el experto más calificado se encarga, lo que puede aumentar significativamente la eficiencia y precisión del modelo. El mecanismo MLA permite que el modelo preste atención de manera más flexible a diferentes detalles importantes al procesar información, mejorando aún más el rendimiento del modelo.
Innovación en métodos de entrenamiento
DeepSeek ha propuesto un marco de entrenamiento de precisión mixta FP8. Este marco funciona como un gestor inteligente de recursos, capaz de seleccionar dinámicamente la precisión de cálculo adecuada según las necesidades de las diferentes etapas del proceso de entrenamiento. Cuando se requiere un cálculo de alta precisión, utiliza una mayor precisión para garantizar la exactitud del modelo; mientras que cuando se puede aceptar una menor precisión, disminuye la precisión para ahorrar recursos de cálculo, aumentar la velocidad de entrenamiento y reducir el uso de memoria.
Mejora de la eficiencia de inferencia
En la fase de inferencia, DeepSeek introdujo la tecnología de Predicción de Múltiples Tokens (Multi-token Prediction, MTP). El método tradicional de inferencia se realiza paso a paso, prediciendo un solo Token en cada paso. En cambio, la tecnología MTP puede predecir múltiples Tokens a la vez, lo que acelera considerablemente la velocidad de inferencia y también reduce los costos de inferencia.
Avances en el algoritmo de aprendizaje reforzado
El nuevo algoritmo de aprendizaje por refuerzo de DeepSeek, GRPO (Optimización Generalizada de Recompensa y Penalización), optimiza el proceso de entrenamiento del modelo. El aprendizaje por refuerzo es como dotar al modelo de un entrenador, que guía al modelo a través de recompensas y castigos para aprender mejores comportamientos. Los algoritmos tradicionales de aprendizaje por refuerzo pueden consumir grandes recursos computacionales en este proceso, mientras que el nuevo algoritmo de DeepSeek es más eficiente, ya que puede reducir los cálculos innecesarios al tiempo que garantiza la mejora del rendimiento del modelo, logrando así un equilibrio entre rendimiento y costo.
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. Las tarjetas gráficas de consumo estándar ahora también pueden ejecutar potentes modelos de IA, lo que reduce significativamente la barrera de entrada para las aplicaciones de IA, permitiendo que más desarrolladores y empresas participen en la innovación de IA.
Impacto en los proveedores de chips
Muchas personas creen que DeepSeek ha eludido ciertos niveles técnicos, liberándose así de la dependencia de proveedores específicos. En realidad, DeepSeek realiza la optimización del algoritmo directamente a través de la capa PTX (Ejecución de Hilos Paralelos). PTX es un lenguaje de representación intermedia que se sitúa entre el código de alto nivel y las instrucciones reales de la GPU, y al operar en este nivel, DeepSeek puede lograr un ajuste de rendimiento más fino.
El impacto en los proveedores de chips es dual; por un lado, DeepSeek en realidad está más vinculado al hardware y al ecosistema relacionado, y la reducción de la barrera de entrada para las aplicaciones de IA podría ampliar el tamaño total del mercado; por otro lado, la optimización del algoritmo de DeepSeek podría cambiar la estructura de la demanda de chips de gama alta en el mercado, algunos modelos de IA que originalmente requerían GPU de gama alta ahora podrían ejecutarse de manera eficiente en tarjetas gráficas de gama media e incluso de consumo.
Significado para la industria de la IA
La optimización del algoritmo de DeepSeek proporciona un camino de ruptura tecnológica para la industria de la IA. En un contexto de restricciones de chips de alta gama, la idea de "software que complementa hardware" alivia la dependencia de chips importados de alta gama.
En la parte superior, un algoritmo eficiente reduce la presión sobre la demanda de potencia de cálculo, permitiendo a los proveedores de servicios de potencia de cálculo extender el ciclo de vida del hardware a través de la optimización del software y mejorar el retorno de la inversión. En la parte inferior, el modelo de código abierto optimizado reduce la barrera de entrada para el desarrollo de aplicaciones de IA. Muchas pequeñas y medianas empresas pueden desarrollar aplicaciones competitivas basadas en el modelo DeepSeek sin necesidad de grandes recursos de potencia de cálculo, lo que dará lugar a la aparición de más soluciones de IA en sectores verticales.
El profundo impacto de Web3+AI
Infraestructura de IA descentralizada
La optimización del algoritmo de DeepSeek proporciona un nuevo impulso a la infraestructura de IA Web3, con una arquitectura innovadora, algoritmos eficientes y una menor demanda de potencia de cálculo, lo que hace posible la inferencia de IA descentralizada. La arquitectura MoE es naturalmente adecuada para el despliegue distribuido, permitiendo que diferentes nodos posean diferentes redes de expertos, sin necesidad de que un único nodo almacene el modelo completo, lo que reduce significativamente los requisitos de almacenamiento y cálculo de un solo nodo, mejorando así la flexibilidad y eficiencia del modelo.
El marco de entrenamiento FP8 reduce aún más la necesidad de recursos computacionales de alta gama, lo que permite que más recursos de cálculo se unan a la red de nodos. Esto no solo disminuye la barrera de entrada para participar en el cálculo descentralizado de IA, sino que también mejora la capacidad de cálculo y la eficiencia de toda la red.
sistema de múltiples agentes
Optimización de estrategias de trading inteligentes: a través de la operación conjunta de agentes de análisis de datos de mercado en tiempo real, agentes de predicción de fluctuaciones de precios a corto plazo, agentes de ejecución de transacciones en la cadena y agentes de supervisión de resultados de trading, se ayuda a los usuarios a obtener mayores rendimientos.
Ejecución automatizada de contratos inteligentes: agentes de monitoreo de contratos inteligentes, agentes de ejecución de contratos inteligentes, agentes de supervisión de resultados de ejecución, etc., operan de manera colaborativa para lograr una automatización más compleja de la lógica empresarial.
Gestión de carteras personalizada: La IA ayuda a los usuarios a encontrar en tiempo real las mejores oportunidades de participación o provisión de liquidez según las preferencias de riesgo, los objetivos de inversión y la situación financiera del usuario.
DeepSeek está buscando innovaciones a través de algoritmos para encontrar突破 bajo restricciones de poder de cálculo, abriendo caminos de desarrollo diferenciados para la industria de IA. Reduciendo las barreras de aplicación, promoviendo la fusión de Web3 y IA, aliviando la dependencia de chips de alta gama, y capacitando la innovación financiera, estos impactos están remodelando el panorama de la economía digital. El desarrollo futuro de la IA ya no será solo una competencia de poder de cálculo, sino una competencia de optimización colaborativa entre poder de cálculo y algoritmos. En esta nueva pista, innovadores como DeepSeek están redefiniendo las reglas del juego con inteligencia.