Recentemente, a DeepSeek lançou a atualização da versão V3 - DeepSeek-V3-0324 na Hugging Face, que possui 6850 bilhões de parâmetros e apresenta melhorias significativas em capacidade de código, design de UI e capacidade de inferência.
Na recente conferência GTC 2025, o CEO da Nvidia, Jensen Huang, elogiou profundamente o DeepSeek. Ele enfatizou que a percepção do mercado de que o modelo eficiente do DeepSeek reduziria a demanda por chips estava errada, e que a demanda computacional futura será cada vez maior, e não menor.
DeepSeek, como um produto representativo de um avanço no algoritmo, tem uma relação que merece ser explorada entre o fornecimento de chips. Vamos primeiro analisar o significado da potência de cálculo e do algoritmo para o desenvolvimento da indústria de IA.
Poder de processamento e evolução simbiótica do algoritmo
No campo da IA, o aumento da capacidade de computação fornece a base para a execução de algoritmos mais complexos, permitindo que os modelos processem maiores quantidades de dados e aprendam padrões mais complexos; por outro lado, a otimização do algoritmo pode utilizar a capacidade de computação de forma mais eficiente, aumentando a eficiência do uso dos recursos de computação.
A relação simbiótica entre poder computacional e algoritmos está reconfigurando o panorama da indústria de IA:
Divergência de rotas tecnológicas: algumas empresas buscam construir grandes clusters de poder computacional, enquanto outras se concentram na otimização da eficiência do algoritmo, formando diferentes escolas técnicas.
Reestruturação da cadeia industrial: algumas empresas tornam-se líderes em capacidade computacional de IA através de ecossistemas, enquanto os prestadores de serviços em nuvem reduzem as barreiras de implementação através de serviços de capacidade flexível.
Ajuste da alocação de recursos: as empresas buscam um equilíbrio entre o investimento em infraestrutura de hardware e o desenvolvimento de algoritmos eficientes.
Ascensão da comunidade de código aberto: modelos de código aberto como DeepSeek e LLaMA permitem que inovações em algoritmos e otimizações de poder computacional sejam compartilhadas, acelerando a iteração e a difusão da tecnologia.
Inovação Tecnológica da DeepSeek
O sucesso do DeepSeek está intimamente ligado à sua inovação tecnológica. Abaixo está uma explicação simples dos seus principais pontos de inovação:
otimização da arquitetura do modelo
O DeepSeek adota uma arquitetura combinada de Transformer+MOE (Mistura de Especialistas) e introduz o mecanismo de atenção latente de múltiplas cabeças (Multi-Head Latent Attention, MLA). Esta arquitetura é como uma super equipe, onde o Transformer é responsável por lidar com tarefas comuns, enquanto o MOE atua como um grupo de especialistas dentro da equipe, cada um com sua própria área de especialização. Quando confrontado com um problema específico, o especialista mais qualificado é chamado para resolver, o que pode aumentar significativamente a eficiência e a precisão do modelo. O mecanismo MLA permite que o modelo foque de maneira mais flexível em diferentes detalhes importantes ao processar informações, melhorando ainda mais o desempenho do modelo.
Inovação nos métodos de treino
A DeepSeek apresentou o quadro de treino de precisão mista FP8. Este quadro funciona como um distribuidor inteligente de recursos, capaz de selecionar dinamicamente a precisão de cálculo adequada com base nas necessidades das diferentes fases do processo de treino. Quando é necessária uma computação de alta precisão, utiliza uma precisão maior para garantir a exatidão do modelo; e quando uma precisão mais baixa é aceitável, reduz a precisão, economizando recursos de computação, aumentando a velocidade de treino e diminuindo o uso de memória.
Aumento da eficiência de inferência
Na fase de inferência, o DeepSeek introduziu a técnica de Previsão de Múltiplos Tokens (Multi-token Prediction, MTP). O método de inferência tradicional é passo a passo, prevendo apenas um Token de cada vez. A técnica MTP permite prever vários Tokens de uma só vez, acelerando assim significativamente a velocidade da inferência, ao mesmo tempo que reduz os custos da inferência.
Avanços no algoritmo de aprendizado por reforço
O novo algoritmo de aprendizado por reforço da DeepSeek, GRPO (Generalized Reward-Penalized Optimization), otimiza o processo de treinamento de modelos. O aprendizado por reforço é como equipar o modelo com um treinador, que orienta o modelo a aprender comportamentos melhores através de recompensas e punições. Algoritmos tradicionais de aprendizado por reforço podem consumir muitos recursos computacionais durante esse processo, enquanto o novo algoritmo da DeepSeek é mais eficiente, conseguindo reduzir cálculos desnecessários ao mesmo tempo que garante a melhoria do desempenho do modelo, alcançando assim um equilíbrio entre desempenho e custo.
Estas inovações formam um sistema técnico completo, reduzindo a necessidade de poder computacional em toda a cadeia, desde o treinamento até a inferência. Placas gráficas de consumo comuns agora conseguem executar poderosos modelos de IA, diminuindo significativamente a barreira de entrada para aplicações de IA, permitindo que mais desenvolvedores e empresas participem da inovação em IA.
Impacto nos fornecedores de chips
Muitas pessoas acreditam que o DeepSeek contornou certas camadas técnicas, libertando-se da dependência de fornecedores específicos. Na verdade, o DeepSeek otimiza algoritmos diretamente através da camada PTX (Parallel Thread Execution). PTX é uma linguagem de representação intermediária que fica entre o código de alto nível e as instruções reais da GPU; ao operar nesta camada, o DeepSeek consegue realizar um ajuste de desempenho mais fino.
O impacto nos fornecedores de chips é duplo; por um lado, a DeepSeek está, na verdade, mais ligada ao hardware e ao ecossistema relacionado, e a redução da barreira de entrada para aplicações de IA pode expandir o tamanho total do mercado; por outro lado, a otimização do algoritmo da DeepSeek pode mudar a estrutura da demanda de chips de alta gama, alguns modelos de IA que originalmente precisavam de GPUs de alta gama agora podem funcionar de forma eficiente em placas gráficas de médio porte ou até mesmo de consumo.
Significado para a indústria de IA
A otimização do algoritmo da DeepSeek fornece um caminho de ruptura tecnológica para a indústria de IA. Diante da limitação de chips de alta gama, a abordagem de "software para compensar hardware" alivia a dependência de chips importados de alto nível.
No upstream, algoritmos eficientes reduziram a pressão sobre a demanda de poder computacional, permitindo que os prestadores de serviços de poder computacional prolonguem o ciclo de vida do hardware através da otimização de software, aumentando assim o retorno sobre o investimento. No downstream, os modelos de código aberto otimizados reduziram a barreira de entrada para o desenvolvimento de aplicações de IA. Muitas pequenas e médias empresas, sem a necessidade de grandes recursos de poder computacional, também podem desenvolver aplicações competitivas com base no modelo DeepSeek, o que resultará no surgimento de mais soluções de IA em setores verticais.
O impacto profundo do Web3+AI
Infraestrutura de IA descentralizada
A otimização do algoritmo da DeepSeek oferece um novo impulso à infraestrutura de IA Web3, com uma arquitetura inovadora, algoritmos eficientes e menores requisitos de poder computacional, tornando possível a inferência de IA descentralizada. A arquitetura MoE é naturalmente adequada para implantação distribuída, onde diferentes nós podem possuir diferentes redes de especialistas, sem a necessidade de um único nó armazenar o modelo completo, o que reduz significativamente os requisitos de armazenamento e cálculo de um único nó, aumentando assim a flexibilidade e eficiência do modelo.
A estrutura de treinamento FP8 reduz ainda mais a necessidade de recursos computacionais de alto desempenho, permitindo que mais recursos computacionais sejam integrados à rede de nós. Isso não apenas diminui a barreira de entrada para a participação na computação descentralizada de IA, mas também melhora a capacidade e a eficiência computacional de toda a rede.
Sistema de Múltiplos Agentes
Otimização de estratégias de negociação inteligente: através da operação colaborativa de agentes de análise de dados de mercado em tempo real, agentes de previsão de flutuações de preços de curto prazo, agentes de execução de negociações em cadeia e agentes de supervisão de resultados de negociações, ajuda os usuários a obterem um maior retorno.
Execução automática de contratos inteligentes: Agentes de monitoramento de contratos inteligentes, agentes de execução de contratos inteligentes e agentes de supervisão de resultados de execução operam em conjunto para realizar a automação de lógicas de negócios mais complexas.
Gestão de portfólio personalizada: A IA ajuda os usuários a encontrar em tempo real as melhores oportunidades de staking ou fornecimento de liquidez, com base nas preferências de risco, objetivos de investimento e situação financeira dos usuários.
DeepSeek está a procurar inovações através de algoritmos sob a restrição de poder computacional, abrindo um caminho de desenvolvimento diferenciado para a indústria de IA. Reduzir a barreira de aplicação, promover a fusão entre Web3 e IA, diminuir a dependência de chips de alta gama e capacitar a inovação financeira, estes impactos estão a reconfigurar o panorama da economia digital. O futuro do desenvolvimento da IA não será apenas uma competição de poder computacional, mas sim uma competição de otimização colaborativa entre poder computacional e algoritmos. Neste novo percurso, inovadores como a DeepSeek estão a redefinir as regras do jogo com inteligência.
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DeepSeek V3 lidera a inovação do algoritmo de IA, remodelando o futuro do Web3
DeepSeek V3: Inovação do algoritmo no campo da IA
Recentemente, a DeepSeek lançou a atualização da versão V3 - DeepSeek-V3-0324 na Hugging Face, que possui 6850 bilhões de parâmetros e apresenta melhorias significativas em capacidade de código, design de UI e capacidade de inferência.
Na recente conferência GTC 2025, o CEO da Nvidia, Jensen Huang, elogiou profundamente o DeepSeek. Ele enfatizou que a percepção do mercado de que o modelo eficiente do DeepSeek reduziria a demanda por chips estava errada, e que a demanda computacional futura será cada vez maior, e não menor.
DeepSeek, como um produto representativo de um avanço no algoritmo, tem uma relação que merece ser explorada entre o fornecimento de chips. Vamos primeiro analisar o significado da potência de cálculo e do algoritmo para o desenvolvimento da indústria de IA.
Poder de processamento e evolução simbiótica do algoritmo
No campo da IA, o aumento da capacidade de computação fornece a base para a execução de algoritmos mais complexos, permitindo que os modelos processem maiores quantidades de dados e aprendam padrões mais complexos; por outro lado, a otimização do algoritmo pode utilizar a capacidade de computação de forma mais eficiente, aumentando a eficiência do uso dos recursos de computação.
A relação simbiótica entre poder computacional e algoritmos está reconfigurando o panorama da indústria de IA:
Divergência de rotas tecnológicas: algumas empresas buscam construir grandes clusters de poder computacional, enquanto outras se concentram na otimização da eficiência do algoritmo, formando diferentes escolas técnicas.
Reestruturação da cadeia industrial: algumas empresas tornam-se líderes em capacidade computacional de IA através de ecossistemas, enquanto os prestadores de serviços em nuvem reduzem as barreiras de implementação através de serviços de capacidade flexível.
Ajuste da alocação de recursos: as empresas buscam um equilíbrio entre o investimento em infraestrutura de hardware e o desenvolvimento de algoritmos eficientes.
Ascensão da comunidade de código aberto: modelos de código aberto como DeepSeek e LLaMA permitem que inovações em algoritmos e otimizações de poder computacional sejam compartilhadas, acelerando a iteração e a difusão da tecnologia.
Inovação Tecnológica da DeepSeek
O sucesso do DeepSeek está intimamente ligado à sua inovação tecnológica. Abaixo está uma explicação simples dos seus principais pontos de inovação:
otimização da arquitetura do modelo
O DeepSeek adota uma arquitetura combinada de Transformer+MOE (Mistura de Especialistas) e introduz o mecanismo de atenção latente de múltiplas cabeças (Multi-Head Latent Attention, MLA). Esta arquitetura é como uma super equipe, onde o Transformer é responsável por lidar com tarefas comuns, enquanto o MOE atua como um grupo de especialistas dentro da equipe, cada um com sua própria área de especialização. Quando confrontado com um problema específico, o especialista mais qualificado é chamado para resolver, o que pode aumentar significativamente a eficiência e a precisão do modelo. O mecanismo MLA permite que o modelo foque de maneira mais flexível em diferentes detalhes importantes ao processar informações, melhorando ainda mais o desempenho do modelo.
Inovação nos métodos de treino
A DeepSeek apresentou o quadro de treino de precisão mista FP8. Este quadro funciona como um distribuidor inteligente de recursos, capaz de selecionar dinamicamente a precisão de cálculo adequada com base nas necessidades das diferentes fases do processo de treino. Quando é necessária uma computação de alta precisão, utiliza uma precisão maior para garantir a exatidão do modelo; e quando uma precisão mais baixa é aceitável, reduz a precisão, economizando recursos de computação, aumentando a velocidade de treino e diminuindo o uso de memória.
Aumento da eficiência de inferência
Na fase de inferência, o DeepSeek introduziu a técnica de Previsão de Múltiplos Tokens (Multi-token Prediction, MTP). O método de inferência tradicional é passo a passo, prevendo apenas um Token de cada vez. A técnica MTP permite prever vários Tokens de uma só vez, acelerando assim significativamente a velocidade da inferência, ao mesmo tempo que reduz os custos da inferência.
Avanços no algoritmo de aprendizado por reforço
O novo algoritmo de aprendizado por reforço da DeepSeek, GRPO (Generalized Reward-Penalized Optimization), otimiza o processo de treinamento de modelos. O aprendizado por reforço é como equipar o modelo com um treinador, que orienta o modelo a aprender comportamentos melhores através de recompensas e punições. Algoritmos tradicionais de aprendizado por reforço podem consumir muitos recursos computacionais durante esse processo, enquanto o novo algoritmo da DeepSeek é mais eficiente, conseguindo reduzir cálculos desnecessários ao mesmo tempo que garante a melhoria do desempenho do modelo, alcançando assim um equilíbrio entre desempenho e custo.
Estas inovações formam um sistema técnico completo, reduzindo a necessidade de poder computacional em toda a cadeia, desde o treinamento até a inferência. Placas gráficas de consumo comuns agora conseguem executar poderosos modelos de IA, diminuindo significativamente a barreira de entrada para aplicações de IA, permitindo que mais desenvolvedores e empresas participem da inovação em IA.
Impacto nos fornecedores de chips
Muitas pessoas acreditam que o DeepSeek contornou certas camadas técnicas, libertando-se da dependência de fornecedores específicos. Na verdade, o DeepSeek otimiza algoritmos diretamente através da camada PTX (Parallel Thread Execution). PTX é uma linguagem de representação intermediária que fica entre o código de alto nível e as instruções reais da GPU; ao operar nesta camada, o DeepSeek consegue realizar um ajuste de desempenho mais fino.
O impacto nos fornecedores de chips é duplo; por um lado, a DeepSeek está, na verdade, mais ligada ao hardware e ao ecossistema relacionado, e a redução da barreira de entrada para aplicações de IA pode expandir o tamanho total do mercado; por outro lado, a otimização do algoritmo da DeepSeek pode mudar a estrutura da demanda de chips de alta gama, alguns modelos de IA que originalmente precisavam de GPUs de alta gama agora podem funcionar de forma eficiente em placas gráficas de médio porte ou até mesmo de consumo.
Significado para a indústria de IA
A otimização do algoritmo da DeepSeek fornece um caminho de ruptura tecnológica para a indústria de IA. Diante da limitação de chips de alta gama, a abordagem de "software para compensar hardware" alivia a dependência de chips importados de alto nível.
No upstream, algoritmos eficientes reduziram a pressão sobre a demanda de poder computacional, permitindo que os prestadores de serviços de poder computacional prolonguem o ciclo de vida do hardware através da otimização de software, aumentando assim o retorno sobre o investimento. No downstream, os modelos de código aberto otimizados reduziram a barreira de entrada para o desenvolvimento de aplicações de IA. Muitas pequenas e médias empresas, sem a necessidade de grandes recursos de poder computacional, também podem desenvolver aplicações competitivas com base no modelo DeepSeek, o que resultará no surgimento de mais soluções de IA em setores verticais.
O impacto profundo do Web3+AI
Infraestrutura de IA descentralizada
A otimização do algoritmo da DeepSeek oferece um novo impulso à infraestrutura de IA Web3, com uma arquitetura inovadora, algoritmos eficientes e menores requisitos de poder computacional, tornando possível a inferência de IA descentralizada. A arquitetura MoE é naturalmente adequada para implantação distribuída, onde diferentes nós podem possuir diferentes redes de especialistas, sem a necessidade de um único nó armazenar o modelo completo, o que reduz significativamente os requisitos de armazenamento e cálculo de um único nó, aumentando assim a flexibilidade e eficiência do modelo.
A estrutura de treinamento FP8 reduz ainda mais a necessidade de recursos computacionais de alto desempenho, permitindo que mais recursos computacionais sejam integrados à rede de nós. Isso não apenas diminui a barreira de entrada para a participação na computação descentralizada de IA, mas também melhora a capacidade e a eficiência computacional de toda a rede.
Sistema de Múltiplos Agentes
Otimização de estratégias de negociação inteligente: através da operação colaborativa de agentes de análise de dados de mercado em tempo real, agentes de previsão de flutuações de preços de curto prazo, agentes de execução de negociações em cadeia e agentes de supervisão de resultados de negociações, ajuda os usuários a obterem um maior retorno.
Execução automática de contratos inteligentes: Agentes de monitoramento de contratos inteligentes, agentes de execução de contratos inteligentes e agentes de supervisão de resultados de execução operam em conjunto para realizar a automação de lógicas de negócios mais complexas.
Gestão de portfólio personalizada: A IA ajuda os usuários a encontrar em tempo real as melhores oportunidades de staking ou fornecimento de liquidez, com base nas preferências de risco, objetivos de investimento e situação financeira dos usuários.
DeepSeek está a procurar inovações através de algoritmos sob a restrição de poder computacional, abrindo um caminho de desenvolvimento diferenciado para a indústria de IA. Reduzir a barreira de aplicação, promover a fusão entre Web3 e IA, diminuir a dependência de chips de alta gama e capacitar a inovação financeira, estes impactos estão a reconfigurar o panorama da economia digital. O futuro do desenvolvimento da IA não será apenas uma competição de poder computacional, mas sim uma competição de otimização colaborativa entre poder computacional e algoritmos. Neste novo percurso, inovadores como a DeepSeek estão a redefinir as regras do jogo com inteligência.