DeepSeek V3 : Révolution algorithme dans le domaine de l'IA
Récemment, DeepSeek a publié la dernière mise à jour de la version V3 sur Hugging Face - DeepSeek-V3-0324, ce modèle dispose de 6850 milliards de paramètres, avec des améliorations significatives en termes de capacité de code, de design UI et de capacité de raisonnement.
Lors de la récente conférence GTC 2025, le PDG de NVIDIA, Jensen Huang, a exprimé de vives éloges pour DeepSeek. Il a souligné que l'opinion du marché selon laquelle le modèle efficace de DeepSeek réduirait la demande de puces était erronée, et que les besoins en calcul à l'avenir ne feraient que croître, et non diminuer.
DeepSeek, en tant que produit représentatif de la percée algorithme, mérite une exploration approfondie de sa relation avec les fournisseurs de puces. Analysons d'abord la signification de la puissance de calcul et des algorithmes pour le développement de l'industrie de l'IA.
Évolution symbiotique de la puissance de calcul et des algorithmes
Dans le domaine de l'IA, l'augmentation de la puissance de calcul fournit une base d'exécution pour des algorithmes plus complexes, permettant aux modèles de traiter des volumes de données plus importants et d'apprendre des motifs plus complexes ; l'optimisation des algorithmes, quant à elle, permet d'utiliser la puissance de calcul de manière plus efficace, améliorant ainsi l'efficacité de l'utilisation des ressources de calcul.
La relation symbiotique entre la puissance de calcul et l'algorithme redéfinit le paysage de l'industrie de l'IA :
Diversification des voies techniques : certaines entreprises s'efforcent de construire des clusters de calculs de très grande taille, tandis que d'autres se concentrent sur l'optimisation de l'efficacité des algorithmes, formant ainsi différentes écoles techniques.
Reconstruction de la chaîne industrielle : certaines entreprises deviennent des leaders en matière de puissance de calcul AI grâce à des écosystèmes, tandis que les fournisseurs de services cloud réduisent les barrières de déploiement grâce à des services de puissance de calcul élastique.
Ajustement de la répartition des ressources : Les entreprises cherchent un équilibre entre l'investissement dans les infrastructures matérielles et le développement d'algorithmes efficaces.
Émergence des communautés open source : Des modèles open source tels que DeepSeek, LLaMA permettent de partager les innovations algorithmiques et les résultats d'optimisation de la puissance de calcul, accélérant ainsi l'itération et la diffusion des technologies.
Innovation technologique de DeepSeek
Le succès de DeepSeek est indissociable de son innovation technologique. Voici une explication simple de ses principaux points d'innovation :
optimisation de l'architecture du modèle
DeepSeek utilise une architecture combinée de Transformer + MOE (Mixture of Experts) et introduit un mécanisme d'attention latente multi-tête (Multi-Head Latent Attention, MLA). Cette architecture ressemble à une super équipe, où le Transformer est responsable des tâches habituelles, tandis que le MOE fonctionne comme un groupe d'experts au sein de l'équipe, chaque expert ayant son propre domaine de spécialisation. Lorsqu'un problème spécifique se présente, l'expert le plus compétent s'en occupe, ce qui améliore considérablement l'efficacité et la précision du modèle. Le mécanisme MLA permet au modèle de prêter attention de manière plus flexible à différents détails importants lors du traitement de l'information, améliorant ainsi encore plus les performances du modèle.
Méthodes d'entraînement innovantes
DeepSeek a proposé un cadre d'entraînement à précision mixte FP8. Ce cadre fonctionne comme un répartiteur de ressources intelligent, capable de choisir dynamiquement la précision de calcul appropriée en fonction des besoins à différentes étapes de l'entraînement. Lorsqu'une haute précision de calcul est nécessaire, il utilise une précision plus élevée pour garantir l'exactitude du modèle ; tandis que lorsqu'une précision plus faible est acceptable, il réduit la précision, économisant ainsi des ressources de calcul, augmentant la vitesse d'entraînement et réduisant l'utilisation de la mémoire.
Amélioration de l'efficacité de l'inférence
Lors de la phase d'inférence, DeepSeek a introduit la technologie de prédiction multi-token (Multi-token Prediction, MTP). Les méthodes d'inférence traditionnelles avancent étape par étape, chaque étape ne prédisant qu'un seul token. En revanche, la technologie MTP permet de prédire plusieurs tokens en une seule fois, ce qui accélère considérablement la vitesse d'inférence tout en réduisant les coûts d'inférence.
Percée de l'algorithme d'apprentissage par renforcement
L'algorithme de renforcement GRPO (Generalized Reward-Penalized Optimization) de DeepSeek optimise le processus d'entraînement du modèle. L'apprentissage par renforcement est comme donner un entraîneur au modèle, qui guide l'apprentissage du modèle vers de meilleurs comportements grâce à des récompenses et des punitions. Les algorithmes de renforcement traditionnels peuvent consommer une grande quantité de ressources de calcul dans ce processus, tandis que le nouvel algorithme de DeepSeek est plus efficace, capable de réduire les calculs inutiles tout en garantissant une amélioration des performances du modèle, réalisant ainsi un équilibre entre performances et coûts.
Ces innovations ont formé un système technologique complet, réduisant les besoins en puissance de calcul sur toute la chaîne, de l'entraînement à l'inférence. Les cartes graphiques de consommation ordinaires peuvent désormais exécuter des modèles d'IA puissants, abaissant considérablement le seuil d'entrée pour les applications d'IA, permettant à davantage de développeurs et d'entreprises de participer à l'innovation en IA.
Impact sur les fournisseurs de puces
Beaucoup de gens pensent que DeepSeek a contourné certains niveaux techniques, se libérant ainsi de la dépendance à des fournisseurs spécifiques. En réalité, DeepSeek effectue une optimisation algorithme directement via le niveau PTX (Parallel Thread Execution). PTX est un langage intermédiaire qui se situe entre le code de haut niveau et les instructions GPU réelles, permettant à DeepSeek d'effectuer un réglage de performance plus fin en manipulant ce niveau.
L'impact sur les fournisseurs de puces est double : d'une part, DeepSeek est en réalité davantage lié au matériel et à l'écosystème associé, et la baisse des barrières à l'entrée pour les applications d'IA pourrait élargir la taille globale du marché ; d'autre part, l'optimisation de l'Algorithme de DeepSeek pourrait modifier la structure de la demande du marché pour les puces haut de gamme, certains modèles d'IA qui nécessitaient auparavant des GPU haut de gamme pourraient maintenant fonctionner efficacement sur des cartes graphiques de milieu de gamme voire de consommation.
Signification pour l'industrie de l'IA
L'optimisation de l'algorithme de DeepSeek offre une voie de percée technologique pour l'industrie de l'IA. Dans un contexte de restrictions sur les puces haut de gamme, l'idée de "logiciel pour compléter le matériel" réduit la dépendance aux puces importées de premier plan.
En amont, un algorithme efficace réduit la pression sur la demande de puissance de calcul, permettant aux fournisseurs de services de calcul d'allonger la durée d'utilisation du matériel grâce à l'optimisation logicielle et d'améliorer le retour sur investissement. En aval, les modèles open source optimisés abaissent le seuil d'entrée pour le développement d'applications d'IA. De nombreuses petites et moyennes entreprises peuvent développer des applications compétitives basées sur le modèle DeepSeek sans avoir besoin de ressources de calcul importantes, ce qui engendrera l'émergence de davantage de solutions d'IA dans des domaines verticaux.
Impact profond sur Web3+AI
Infrastructure AI décentralisée
L'optimisation de l'algorithme de DeepSeek offre une nouvelle dynamique aux infrastructures AI Web3. Son architecture innovante, ses algorithmes efficaces et ses besoins en puissance de calcul réduits rendent possible le raisonnement AI décentralisé. L'architecture MoE est naturellement adaptée au déploiement distribué, où différents nœuds peuvent posséder différents réseaux d'experts, sans qu'un nœud unique ait besoin de stocker le modèle complet, ce qui réduit considérablement les exigences de stockage et de calcul d'un seul nœud, améliorant ainsi la flexibilité et l'efficacité du modèle.
Le cadre d'entraînement FP8 réduit encore la demande en ressources de calcul haut de gamme, permettant à davantage de ressources de calcul de rejoindre le réseau de nœuds. Cela réduit non seulement le seuil d'entrée pour participer au calcul décentralisé de l'IA, mais améliore également la capacité de calcul et l'efficacité de l'ensemble du réseau.
Système multi-agent
Optimisation des stratégies de trading intelligent : Grâce à l'analyse des données de marché en temps réel, l'agent de prévision des fluctuations de prix à court terme, l'agent d'exécution des transactions sur la chaîne et l'agent de supervision des résultats des transactions fonctionnent en synergie pour aider les utilisateurs à obtenir des rendements plus élevés.
Exécution automatique des contrats intelligents : agents de surveillance des contrats intelligents, agents d'exécution des contrats intelligents, agents de supervision des résultats d'exécution, etc., fonctionnent en synergie pour réaliser l'automatisation de logiques commerciales plus complexes.
Gestion de portefeuille d'investissement personnalisée : L'IA aide les utilisateurs à trouver en temps réel les meilleures opportunités de staking ou de fourniture de liquidité en fonction de leur tolérance au risque, de leurs objectifs d'investissement et de leur situation financière.
DeepSeek est en train de trouver des percées grâce à l'innovation algorithmique sous contrainte de puissance de calcul, ouvrant ainsi une voie de développement différenciée pour l'industrie de l'IA. Réduire les barrières à l'application, promouvoir la fusion de Web3 et de l'IA, diminuer la dépendance aux puces haut de gamme, et habiliter l'innovation financière, ces impacts sont en train de remodeler le paysage de l'économie numérique. À l'avenir, le développement de l'IA ne sera plus seulement une compétition de puissance de calcul, mais une compétition d'optimisation collaborative entre puissance de calcul et algorithmes. Sur cette nouvelle piste, des innovateurs comme DeepSeek redéfinissent les règles du jeu avec intelligence.
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ChainWatcher
· 07-31 08:27
Cette fois, il y a quelque chose.
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JustHereForMemes
· 07-30 17:57
Nous attendons avec impatience la nouvelle révolution
DeepSeek V3 mène la révolution des Algorithmes d'IA et redéfinit l'avenir du Web3
DeepSeek V3 : Révolution algorithme dans le domaine de l'IA
Récemment, DeepSeek a publié la dernière mise à jour de la version V3 sur Hugging Face - DeepSeek-V3-0324, ce modèle dispose de 6850 milliards de paramètres, avec des améliorations significatives en termes de capacité de code, de design UI et de capacité de raisonnement.
Lors de la récente conférence GTC 2025, le PDG de NVIDIA, Jensen Huang, a exprimé de vives éloges pour DeepSeek. Il a souligné que l'opinion du marché selon laquelle le modèle efficace de DeepSeek réduirait la demande de puces était erronée, et que les besoins en calcul à l'avenir ne feraient que croître, et non diminuer.
DeepSeek, en tant que produit représentatif de la percée algorithme, mérite une exploration approfondie de sa relation avec les fournisseurs de puces. Analysons d'abord la signification de la puissance de calcul et des algorithmes pour le développement de l'industrie de l'IA.
Évolution symbiotique de la puissance de calcul et des algorithmes
Dans le domaine de l'IA, l'augmentation de la puissance de calcul fournit une base d'exécution pour des algorithmes plus complexes, permettant aux modèles de traiter des volumes de données plus importants et d'apprendre des motifs plus complexes ; l'optimisation des algorithmes, quant à elle, permet d'utiliser la puissance de calcul de manière plus efficace, améliorant ainsi l'efficacité de l'utilisation des ressources de calcul.
La relation symbiotique entre la puissance de calcul et l'algorithme redéfinit le paysage de l'industrie de l'IA :
Diversification des voies techniques : certaines entreprises s'efforcent de construire des clusters de calculs de très grande taille, tandis que d'autres se concentrent sur l'optimisation de l'efficacité des algorithmes, formant ainsi différentes écoles techniques.
Reconstruction de la chaîne industrielle : certaines entreprises deviennent des leaders en matière de puissance de calcul AI grâce à des écosystèmes, tandis que les fournisseurs de services cloud réduisent les barrières de déploiement grâce à des services de puissance de calcul élastique.
Ajustement de la répartition des ressources : Les entreprises cherchent un équilibre entre l'investissement dans les infrastructures matérielles et le développement d'algorithmes efficaces.
Émergence des communautés open source : Des modèles open source tels que DeepSeek, LLaMA permettent de partager les innovations algorithmiques et les résultats d'optimisation de la puissance de calcul, accélérant ainsi l'itération et la diffusion des technologies.
Innovation technologique de DeepSeek
Le succès de DeepSeek est indissociable de son innovation technologique. Voici une explication simple de ses principaux points d'innovation :
optimisation de l'architecture du modèle
DeepSeek utilise une architecture combinée de Transformer + MOE (Mixture of Experts) et introduit un mécanisme d'attention latente multi-tête (Multi-Head Latent Attention, MLA). Cette architecture ressemble à une super équipe, où le Transformer est responsable des tâches habituelles, tandis que le MOE fonctionne comme un groupe d'experts au sein de l'équipe, chaque expert ayant son propre domaine de spécialisation. Lorsqu'un problème spécifique se présente, l'expert le plus compétent s'en occupe, ce qui améliore considérablement l'efficacité et la précision du modèle. Le mécanisme MLA permet au modèle de prêter attention de manière plus flexible à différents détails importants lors du traitement de l'information, améliorant ainsi encore plus les performances du modèle.
Méthodes d'entraînement innovantes
DeepSeek a proposé un cadre d'entraînement à précision mixte FP8. Ce cadre fonctionne comme un répartiteur de ressources intelligent, capable de choisir dynamiquement la précision de calcul appropriée en fonction des besoins à différentes étapes de l'entraînement. Lorsqu'une haute précision de calcul est nécessaire, il utilise une précision plus élevée pour garantir l'exactitude du modèle ; tandis que lorsqu'une précision plus faible est acceptable, il réduit la précision, économisant ainsi des ressources de calcul, augmentant la vitesse d'entraînement et réduisant l'utilisation de la mémoire.
Amélioration de l'efficacité de l'inférence
Lors de la phase d'inférence, DeepSeek a introduit la technologie de prédiction multi-token (Multi-token Prediction, MTP). Les méthodes d'inférence traditionnelles avancent étape par étape, chaque étape ne prédisant qu'un seul token. En revanche, la technologie MTP permet de prédire plusieurs tokens en une seule fois, ce qui accélère considérablement la vitesse d'inférence tout en réduisant les coûts d'inférence.
Percée de l'algorithme d'apprentissage par renforcement
L'algorithme de renforcement GRPO (Generalized Reward-Penalized Optimization) de DeepSeek optimise le processus d'entraînement du modèle. L'apprentissage par renforcement est comme donner un entraîneur au modèle, qui guide l'apprentissage du modèle vers de meilleurs comportements grâce à des récompenses et des punitions. Les algorithmes de renforcement traditionnels peuvent consommer une grande quantité de ressources de calcul dans ce processus, tandis que le nouvel algorithme de DeepSeek est plus efficace, capable de réduire les calculs inutiles tout en garantissant une amélioration des performances du modèle, réalisant ainsi un équilibre entre performances et coûts.
Ces innovations ont formé un système technologique complet, réduisant les besoins en puissance de calcul sur toute la chaîne, de l'entraînement à l'inférence. Les cartes graphiques de consommation ordinaires peuvent désormais exécuter des modèles d'IA puissants, abaissant considérablement le seuil d'entrée pour les applications d'IA, permettant à davantage de développeurs et d'entreprises de participer à l'innovation en IA.
Impact sur les fournisseurs de puces
Beaucoup de gens pensent que DeepSeek a contourné certains niveaux techniques, se libérant ainsi de la dépendance à des fournisseurs spécifiques. En réalité, DeepSeek effectue une optimisation algorithme directement via le niveau PTX (Parallel Thread Execution). PTX est un langage intermédiaire qui se situe entre le code de haut niveau et les instructions GPU réelles, permettant à DeepSeek d'effectuer un réglage de performance plus fin en manipulant ce niveau.
L'impact sur les fournisseurs de puces est double : d'une part, DeepSeek est en réalité davantage lié au matériel et à l'écosystème associé, et la baisse des barrières à l'entrée pour les applications d'IA pourrait élargir la taille globale du marché ; d'autre part, l'optimisation de l'Algorithme de DeepSeek pourrait modifier la structure de la demande du marché pour les puces haut de gamme, certains modèles d'IA qui nécessitaient auparavant des GPU haut de gamme pourraient maintenant fonctionner efficacement sur des cartes graphiques de milieu de gamme voire de consommation.
Signification pour l'industrie de l'IA
L'optimisation de l'algorithme de DeepSeek offre une voie de percée technologique pour l'industrie de l'IA. Dans un contexte de restrictions sur les puces haut de gamme, l'idée de "logiciel pour compléter le matériel" réduit la dépendance aux puces importées de premier plan.
En amont, un algorithme efficace réduit la pression sur la demande de puissance de calcul, permettant aux fournisseurs de services de calcul d'allonger la durée d'utilisation du matériel grâce à l'optimisation logicielle et d'améliorer le retour sur investissement. En aval, les modèles open source optimisés abaissent le seuil d'entrée pour le développement d'applications d'IA. De nombreuses petites et moyennes entreprises peuvent développer des applications compétitives basées sur le modèle DeepSeek sans avoir besoin de ressources de calcul importantes, ce qui engendrera l'émergence de davantage de solutions d'IA dans des domaines verticaux.
Impact profond sur Web3+AI
Infrastructure AI décentralisée
L'optimisation de l'algorithme de DeepSeek offre une nouvelle dynamique aux infrastructures AI Web3. Son architecture innovante, ses algorithmes efficaces et ses besoins en puissance de calcul réduits rendent possible le raisonnement AI décentralisé. L'architecture MoE est naturellement adaptée au déploiement distribué, où différents nœuds peuvent posséder différents réseaux d'experts, sans qu'un nœud unique ait besoin de stocker le modèle complet, ce qui réduit considérablement les exigences de stockage et de calcul d'un seul nœud, améliorant ainsi la flexibilité et l'efficacité du modèle.
Le cadre d'entraînement FP8 réduit encore la demande en ressources de calcul haut de gamme, permettant à davantage de ressources de calcul de rejoindre le réseau de nœuds. Cela réduit non seulement le seuil d'entrée pour participer au calcul décentralisé de l'IA, mais améliore également la capacité de calcul et l'efficacité de l'ensemble du réseau.
Système multi-agent
Optimisation des stratégies de trading intelligent : Grâce à l'analyse des données de marché en temps réel, l'agent de prévision des fluctuations de prix à court terme, l'agent d'exécution des transactions sur la chaîne et l'agent de supervision des résultats des transactions fonctionnent en synergie pour aider les utilisateurs à obtenir des rendements plus élevés.
Exécution automatique des contrats intelligents : agents de surveillance des contrats intelligents, agents d'exécution des contrats intelligents, agents de supervision des résultats d'exécution, etc., fonctionnent en synergie pour réaliser l'automatisation de logiques commerciales plus complexes.
Gestion de portefeuille d'investissement personnalisée : L'IA aide les utilisateurs à trouver en temps réel les meilleures opportunités de staking ou de fourniture de liquidité en fonction de leur tolérance au risque, de leurs objectifs d'investissement et de leur situation financière.
DeepSeek est en train de trouver des percées grâce à l'innovation algorithmique sous contrainte de puissance de calcul, ouvrant ainsi une voie de développement différenciée pour l'industrie de l'IA. Réduire les barrières à l'application, promouvoir la fusion de Web3 et de l'IA, diminuer la dépendance aux puces haut de gamme, et habiliter l'innovation financière, ces impacts sont en train de remodeler le paysage de l'économie numérique. À l'avenir, le développement de l'IA ne sera plus seulement une compétition de puissance de calcul, mais une compétition d'optimisation collaborative entre puissance de calcul et algorithmes. Sur cette nouvelle piste, des innovateurs comme DeepSeek redéfinissent les règles du jeu avec intelligence.