Son günlerde, DeepSeek Hugging Face'de en son V3 sürüm güncellemesini yayınladı - DeepSeek-V3-0324. Bu model, 6850 milyar parametreye sahip olup, kod yetenekleri, UI tasarımı ve çıkarım yetenekleri gibi alanlarda önemli geliştirmeler sunuyor.
Sonunda gerçekleşen 2025 GTC konferansında, NVIDIA CEO'su Jensen Huang, DeepSeek'e yüksek övgülerde bulundu. Pazarın önceden DeepSeek'in verimli modelinin çip talebine olan bakış açısını azaltacağına dair yanlış bir görüşe sahip olduğunu vurguladı; gelecekteki hesaplama talebinin sadece daha fazla olacağını, daha az olmayacağını belirtti.
DeepSeek, algoritma突破的代表性产品 olarak, çip tedarikçileri ile olan ilişkisi derinlemesine incelenmeyi gerektiriyor. Öncelikle hesaplama gücü ve algoritmanın AI endüstrisinin gelişimindeki önemini analiz edelim.
İşlem Gücü ve Algoritmanın Birlikte Evrimi
AI alanında, hesaplama gücündeki artış daha karmaşık algoritmaların çalışması için bir temel sağlar, böylece modeller daha büyük verileri işleyebilir ve daha karmaşık kalıpları öğrenebilir; algoritmanın optimizasyonu ise hesaplama gücünü daha verimli bir şekilde kullanarak hesaplama kaynaklarının kullanım verimliliğini artırabilir.
Hesaplama gücü ile algoritmaların karşılıklı ilişkisi, AI endüstri görünümünü yeniden şekillendiriyor:
Teknolojik yol ayrımı: Bazı şirketler devasa hesap gücü kümeleri oluşturmayı hedeflerken, diğerleri algoritma verimliliğini optimize etmeye odaklanarak farklı teknik akımlar oluşturuyor.
Endüstri zinciri yeniden yapılandırması: Bazı şirketler ekosistem aracılığıyla AI algoritma öncüsü haline gelirken, bulut hizmeti sağlayıcıları esnek algoritma hizmetleriyle dağıtım engellerini azaltmaktadır.
Kaynak dağılımı ayarlaması: Şirket, donanım altyapı yatırımı ile etkili algoritma geliştirme arasında bir denge arayışındadır.
Açık kaynak topluluğunun yükselişi: DeepSeek, LLaMA gibi açık kaynak modeller, algoritma yenilikleri ve hesaplama gücü optimizasyonu sonuçlarının paylaşılmasını sağlıyor, teknolojik iterasyon ve yayılımı hızlandırıyor.
DeepSeek'in teknik yenilikleri
DeepSeek'in başarısı, teknik yenilikleriyle ayrılmaz bir bütün oluşturuyor. Aşağıda, ana yeniliklerinin basit bir açıklaması yer almaktadır:
model mimarisi optimizasyonu
DeepSeek, Transformer+MOE (Uzmanların Karışımı) kombinasyon mimarisini benimsemektedir ve Çoklu Başlı Gizli Dikkat Mekanizmasını (Multi-Head Latent Attention, MLA) tanıtmaktadır. Bu mimari, Transformer'ın rutin görevleri üstlendiği ve MOE'nin takım içindeki uzman grubu gibi davrandığı süper bir takım gibidir; her uzman kendi uzmanlık alanına sahiptir ve belirli bir sorunla karşılaşıldığında, en yetkin uzman durumu ele alır, bu da modelin verimliliğini ve doğruluğunu büyük ölçüde artırır. MLA mekanizması, modelin bilgi işlerken farklı önemli detaylara daha esnek bir şekilde odaklanmasına olanak tanıyarak, modelin performansını daha da artırmaktadır.
Eğitim Yöntemlerinde Devrim
DeepSeek, FP8 karma karışım eğitimi çerçevesini önerdi. Bu çerçeve, eğitimin farklı aşamalarındaki ihtiyaçlara göre dinamik olarak uygun hesaplama hassasiyetini seçebilen akıllı bir kaynak yöneticisi gibidir. Yüksek hassasiyetli hesaplamalara ihtiyaç duyulduğunda, modelin doğruluğunu sağlamak için daha yüksek hassasiyet kullanılır; düşük hassasiyetin kabul edilebilir olduğu durumlarda ise hassasiyet düşürülerek hesaplama kaynakları tasarruf edilir, eğitim hızı artırılır ve bellek kullanımı azaltılır.
Çıkarım verimliliği artışı
Çıkarım aşamasında, DeepSeek çoklu Token tahmini (Multi-token Prediction, MTP) teknolojisini tanıttı. Geleneksel çıkarım yöntemleri adım adım ilerler ve her adımda yalnızca bir Token tahmin edilir. Ancak MTP teknolojisi bir seferde birden fazla Token tahmin edebilmesini sağlayarak çıkarım hızını büyük ölçüde artırır ve aynı zamanda çıkarım maliyetlerini de düşürür.
Güçlendirme Öğrenimi Algoritma突破
DeepSeek'in yeni güçlendirilmiş öğrenme algoritması GRPO (Genelleştirilmiş Ödül-Ceza Optimizasyonu), model eğitim sürecini optimize etmektedir. Güçlendirilmiş öğrenme, modele bir koç atamak gibidir; koç, ödül ve ceza ile modeli daha iyi davranışlar öğrenmeye yönlendirir. Geleneksel güçlendirilmiş öğrenme algoritmaları bu süreçte büyük miktarda hesaplama kaynağı tüketebilirken, DeepSeek'in yeni algoritması daha verimlidir; model performansını artırma garantisiyle gereksiz hesaplamaları azaltarak performans ve maliyet dengesi sağlamaktadır.
Bu yenilikler, eğitimden çıkarıma kadar olan tam bir teknoloji sistemi oluşturarak hesaplama gücü gereksinimlerini azaltmıştır. Artık sıradan tüketici sınıfı ekran kartları güçlü AI modellerini çalıştırabiliyor, bu da AI uygulamalarının erişim engelini büyük ölçüde düşürüyor ve daha fazla geliştirici ile işletmenin AI yeniliklerine katılmasına olanak tanıyor.
Çip Tedarikçilerine Etkisi
Birçok kişi DeepSeek'in belirli tedarikçilere olan bağımlılığını ortadan kaldırmak için bazı teknik katmanları atlattığını düşünüyor. Aslında, DeepSeek algoritma optimizasyonunu doğrudan PTX (Paralel İplik Yürütme) katmanı aracılığıyla gerçekleştirmektedir. PTX, yüksek düzeydeki kod ile gerçek GPU talimatları arasında bir ara temsil dili olup, bu katmanı işleyerek DeepSeek daha ince performans ayarlamaları yapabilmektedir.
Bu durum çip tedarikçileri üzerinde çift yönlü bir etki yaratmaktadır. Bir yandan, DeepSeek aslında donanım ve ilgili ekosistemle daha derin bir bağ kurmuş durumda, yapay zeka uygulamalarının erişim eşiğinin düşmesi genel piyasa ölçeğini genişletebilir; diğer yandan, DeepSeek'in algoritma optimizasyonu piyasanın yüksek kaliteli çiplere olan talep yapısını değiştirebilir. Daha önce yalnızca yüksek kaliteli GPU'larla çalışabilen bazı yapay zeka modelleri, şimdi orta düzey hatta tüketici sınıfı ekran kartlarında etkili bir şekilde çalışabiliyor.
AI endüstrisi için önemi
DeepSeek'in algoritma optimizasyonu, AI endüstrisine teknik bir çıkış yolu sunuyor. Yüksek kaliteli çiplerin kısıtlı olduğu bir ortamda, "yazılım donanımı tamamlayıcı" yaklaşımı, en üst düzey ithal çiplere olan bağımlılığı azaltıyor.
Yukarıda, verimli algoritmalar hesaplama güçü talep baskısını azaltarak hesaplama hizmeti sağlayıcılarının yazılım optimizasyonu ile donanım kullanım süresini uzatmalarını ve yatırım getirisini artırmalarını sağladı. Aşağıda, optimize edilmiş açık kaynaklı modeller AI uygulama geliştirme eşiğini düşürdü. Pek çok küçük ve orta ölçekli işletme büyük hesaplama kaynaklarına ihtiyaç duymadan, DeepSeek modeline dayanarak rekabetçi uygulamalar geliştirebilecek ve bu da daha fazla dikey alanda AI çözümlerinin ortaya çıkmasına yol açacaktır.
Web3+AI Üzerindeki Derin Etkiler
Merkeziyetsiz AI altyapısı
DeepSeek'in algoritma optimizasyonu, Web3 AI altyapısına yeni bir ivme kazandırıyor; yenilikçi mimari, verimli algoritmalar ve daha düşük hesaplama gücü gereksinimleri, merkeziyetsiz AI çıkarımını mümkün kılıyor. MoE mimarisi, dağıtık dağıtım için doğal olarak uygundur; farklı düğümler, tam modeli depolamak zorunda kalmadan farklı uzman ağlarını barındırabilir, bu da tek bir düğümün depolama ve hesaplama gereksinimlerini önemli ölçüde azaltarak modelin esnekliğini ve verimliliğini artırır.
FP8 eğitim çerçevesi, yüksek düzeyde hesaplama kaynaklarına olan ihtiyacı daha da azaltarak daha fazla hesaplama kaynağının düğüm ağına katılmasını sağladı. Bu yalnızca merkeziyetsiz AI hesaplamasına katılma eşiğini düşürmekle kalmadı, aynı zamanda tüm ağın hesaplama kapasitesini ve verimliliğini artırdı.
Çoklu Ajans Sistemi
Akıllı ticaret stratejisi optimizasyonu: Gerçek zamanlı piyasa verisi analizi ajanı, kısa vadeli fiyat dalgalanması tahmin ajanı, zincir üstü ticaret yürütme ajanı, ticaret sonuçları gözetim ajanı gibi işbirlikçi çalışmalarıyla, kullanıcılara daha yüksek kazanç elde etmelerine yardımcı olur.
Akıllı sözleşmelerin otomatik yürütülmesi: Akıllı sözleşme izleme aracısı, akıllı sözleşme yürütme aracısı, yürütme sonuçları denetleme aracısı gibi işbirliği içinde çalışarak daha karmaşık iş mantığı otomasyonunu sağlar.
Kişiselleştirilmiş yatırım portföyü yönetimi: AI, kullanıcıların risk tercihleri, yatırım hedefleri ve mali durumlarına göre, kullanıcıların en iyi staking veya likidite sağlama fırsatlarını gerçek zamanlı olarak bulmalarına yardımcı olur.
DeepSeek, hesaplama gücü kısıtlaması altında, algoritma yeniliği ile atılımlar arayarak, AI endüstrisi için farklılaşmış bir gelişim yolu açmıştır. Uygulama engellerini azaltmak, Web3 ile AI entegrasyonunu teşvik etmek, yüksek kaliteli çiplere olan bağımlılığı azaltmak ve finansal yeniliği güçlendirmek, bu etkiler dijital ekonomi yapısını yeniden şekillendirmektedir. Gelecekte AI gelişimi yalnızca hesaplama gücü yarışı değil, aynı zamanda hesaplama gücü ve algoritmanın işbirlikçi optimizasyon yarışı olacaktır. Bu yeni pistte, DeepSeek gibi yenilikçiler akıllarını kullanarak oyun kurallarını yeniden tanımlıyor.
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
DeepSeek V3, AI algoritma devrimini yönlendirerek Web3'ün geleceğini yeniden şekillendiriyor.
DeepSeek V3: AI alanında algoritma yeniliği
Son günlerde, DeepSeek Hugging Face'de en son V3 sürüm güncellemesini yayınladı - DeepSeek-V3-0324. Bu model, 6850 milyar parametreye sahip olup, kod yetenekleri, UI tasarımı ve çıkarım yetenekleri gibi alanlarda önemli geliştirmeler sunuyor.
Sonunda gerçekleşen 2025 GTC konferansında, NVIDIA CEO'su Jensen Huang, DeepSeek'e yüksek övgülerde bulundu. Pazarın önceden DeepSeek'in verimli modelinin çip talebine olan bakış açısını azaltacağına dair yanlış bir görüşe sahip olduğunu vurguladı; gelecekteki hesaplama talebinin sadece daha fazla olacağını, daha az olmayacağını belirtti.
DeepSeek, algoritma突破的代表性产品 olarak, çip tedarikçileri ile olan ilişkisi derinlemesine incelenmeyi gerektiriyor. Öncelikle hesaplama gücü ve algoritmanın AI endüstrisinin gelişimindeki önemini analiz edelim.
İşlem Gücü ve Algoritmanın Birlikte Evrimi
AI alanında, hesaplama gücündeki artış daha karmaşık algoritmaların çalışması için bir temel sağlar, böylece modeller daha büyük verileri işleyebilir ve daha karmaşık kalıpları öğrenebilir; algoritmanın optimizasyonu ise hesaplama gücünü daha verimli bir şekilde kullanarak hesaplama kaynaklarının kullanım verimliliğini artırabilir.
Hesaplama gücü ile algoritmaların karşılıklı ilişkisi, AI endüstri görünümünü yeniden şekillendiriyor:
Teknolojik yol ayrımı: Bazı şirketler devasa hesap gücü kümeleri oluşturmayı hedeflerken, diğerleri algoritma verimliliğini optimize etmeye odaklanarak farklı teknik akımlar oluşturuyor.
Endüstri zinciri yeniden yapılandırması: Bazı şirketler ekosistem aracılığıyla AI algoritma öncüsü haline gelirken, bulut hizmeti sağlayıcıları esnek algoritma hizmetleriyle dağıtım engellerini azaltmaktadır.
Kaynak dağılımı ayarlaması: Şirket, donanım altyapı yatırımı ile etkili algoritma geliştirme arasında bir denge arayışındadır.
Açık kaynak topluluğunun yükselişi: DeepSeek, LLaMA gibi açık kaynak modeller, algoritma yenilikleri ve hesaplama gücü optimizasyonu sonuçlarının paylaşılmasını sağlıyor, teknolojik iterasyon ve yayılımı hızlandırıyor.
DeepSeek'in teknik yenilikleri
DeepSeek'in başarısı, teknik yenilikleriyle ayrılmaz bir bütün oluşturuyor. Aşağıda, ana yeniliklerinin basit bir açıklaması yer almaktadır:
model mimarisi optimizasyonu
DeepSeek, Transformer+MOE (Uzmanların Karışımı) kombinasyon mimarisini benimsemektedir ve Çoklu Başlı Gizli Dikkat Mekanizmasını (Multi-Head Latent Attention, MLA) tanıtmaktadır. Bu mimari, Transformer'ın rutin görevleri üstlendiği ve MOE'nin takım içindeki uzman grubu gibi davrandığı süper bir takım gibidir; her uzman kendi uzmanlık alanına sahiptir ve belirli bir sorunla karşılaşıldığında, en yetkin uzman durumu ele alır, bu da modelin verimliliğini ve doğruluğunu büyük ölçüde artırır. MLA mekanizması, modelin bilgi işlerken farklı önemli detaylara daha esnek bir şekilde odaklanmasına olanak tanıyarak, modelin performansını daha da artırmaktadır.
Eğitim Yöntemlerinde Devrim
DeepSeek, FP8 karma karışım eğitimi çerçevesini önerdi. Bu çerçeve, eğitimin farklı aşamalarındaki ihtiyaçlara göre dinamik olarak uygun hesaplama hassasiyetini seçebilen akıllı bir kaynak yöneticisi gibidir. Yüksek hassasiyetli hesaplamalara ihtiyaç duyulduğunda, modelin doğruluğunu sağlamak için daha yüksek hassasiyet kullanılır; düşük hassasiyetin kabul edilebilir olduğu durumlarda ise hassasiyet düşürülerek hesaplama kaynakları tasarruf edilir, eğitim hızı artırılır ve bellek kullanımı azaltılır.
Çıkarım verimliliği artışı
Çıkarım aşamasında, DeepSeek çoklu Token tahmini (Multi-token Prediction, MTP) teknolojisini tanıttı. Geleneksel çıkarım yöntemleri adım adım ilerler ve her adımda yalnızca bir Token tahmin edilir. Ancak MTP teknolojisi bir seferde birden fazla Token tahmin edebilmesini sağlayarak çıkarım hızını büyük ölçüde artırır ve aynı zamanda çıkarım maliyetlerini de düşürür.
Güçlendirme Öğrenimi Algoritma突破
DeepSeek'in yeni güçlendirilmiş öğrenme algoritması GRPO (Genelleştirilmiş Ödül-Ceza Optimizasyonu), model eğitim sürecini optimize etmektedir. Güçlendirilmiş öğrenme, modele bir koç atamak gibidir; koç, ödül ve ceza ile modeli daha iyi davranışlar öğrenmeye yönlendirir. Geleneksel güçlendirilmiş öğrenme algoritmaları bu süreçte büyük miktarda hesaplama kaynağı tüketebilirken, DeepSeek'in yeni algoritması daha verimlidir; model performansını artırma garantisiyle gereksiz hesaplamaları azaltarak performans ve maliyet dengesi sağlamaktadır.
Bu yenilikler, eğitimden çıkarıma kadar olan tam bir teknoloji sistemi oluşturarak hesaplama gücü gereksinimlerini azaltmıştır. Artık sıradan tüketici sınıfı ekran kartları güçlü AI modellerini çalıştırabiliyor, bu da AI uygulamalarının erişim engelini büyük ölçüde düşürüyor ve daha fazla geliştirici ile işletmenin AI yeniliklerine katılmasına olanak tanıyor.
Çip Tedarikçilerine Etkisi
Birçok kişi DeepSeek'in belirli tedarikçilere olan bağımlılığını ortadan kaldırmak için bazı teknik katmanları atlattığını düşünüyor. Aslında, DeepSeek algoritma optimizasyonunu doğrudan PTX (Paralel İplik Yürütme) katmanı aracılığıyla gerçekleştirmektedir. PTX, yüksek düzeydeki kod ile gerçek GPU talimatları arasında bir ara temsil dili olup, bu katmanı işleyerek DeepSeek daha ince performans ayarlamaları yapabilmektedir.
Bu durum çip tedarikçileri üzerinde çift yönlü bir etki yaratmaktadır. Bir yandan, DeepSeek aslında donanım ve ilgili ekosistemle daha derin bir bağ kurmuş durumda, yapay zeka uygulamalarının erişim eşiğinin düşmesi genel piyasa ölçeğini genişletebilir; diğer yandan, DeepSeek'in algoritma optimizasyonu piyasanın yüksek kaliteli çiplere olan talep yapısını değiştirebilir. Daha önce yalnızca yüksek kaliteli GPU'larla çalışabilen bazı yapay zeka modelleri, şimdi orta düzey hatta tüketici sınıfı ekran kartlarında etkili bir şekilde çalışabiliyor.
AI endüstrisi için önemi
DeepSeek'in algoritma optimizasyonu, AI endüstrisine teknik bir çıkış yolu sunuyor. Yüksek kaliteli çiplerin kısıtlı olduğu bir ortamda, "yazılım donanımı tamamlayıcı" yaklaşımı, en üst düzey ithal çiplere olan bağımlılığı azaltıyor.
Yukarıda, verimli algoritmalar hesaplama güçü talep baskısını azaltarak hesaplama hizmeti sağlayıcılarının yazılım optimizasyonu ile donanım kullanım süresini uzatmalarını ve yatırım getirisini artırmalarını sağladı. Aşağıda, optimize edilmiş açık kaynaklı modeller AI uygulama geliştirme eşiğini düşürdü. Pek çok küçük ve orta ölçekli işletme büyük hesaplama kaynaklarına ihtiyaç duymadan, DeepSeek modeline dayanarak rekabetçi uygulamalar geliştirebilecek ve bu da daha fazla dikey alanda AI çözümlerinin ortaya çıkmasına yol açacaktır.
Web3+AI Üzerindeki Derin Etkiler
Merkeziyetsiz AI altyapısı
DeepSeek'in algoritma optimizasyonu, Web3 AI altyapısına yeni bir ivme kazandırıyor; yenilikçi mimari, verimli algoritmalar ve daha düşük hesaplama gücü gereksinimleri, merkeziyetsiz AI çıkarımını mümkün kılıyor. MoE mimarisi, dağıtık dağıtım için doğal olarak uygundur; farklı düğümler, tam modeli depolamak zorunda kalmadan farklı uzman ağlarını barındırabilir, bu da tek bir düğümün depolama ve hesaplama gereksinimlerini önemli ölçüde azaltarak modelin esnekliğini ve verimliliğini artırır.
FP8 eğitim çerçevesi, yüksek düzeyde hesaplama kaynaklarına olan ihtiyacı daha da azaltarak daha fazla hesaplama kaynağının düğüm ağına katılmasını sağladı. Bu yalnızca merkeziyetsiz AI hesaplamasına katılma eşiğini düşürmekle kalmadı, aynı zamanda tüm ağın hesaplama kapasitesini ve verimliliğini artırdı.
Çoklu Ajans Sistemi
Akıllı ticaret stratejisi optimizasyonu: Gerçek zamanlı piyasa verisi analizi ajanı, kısa vadeli fiyat dalgalanması tahmin ajanı, zincir üstü ticaret yürütme ajanı, ticaret sonuçları gözetim ajanı gibi işbirlikçi çalışmalarıyla, kullanıcılara daha yüksek kazanç elde etmelerine yardımcı olur.
Akıllı sözleşmelerin otomatik yürütülmesi: Akıllı sözleşme izleme aracısı, akıllı sözleşme yürütme aracısı, yürütme sonuçları denetleme aracısı gibi işbirliği içinde çalışarak daha karmaşık iş mantığı otomasyonunu sağlar.
Kişiselleştirilmiş yatırım portföyü yönetimi: AI, kullanıcıların risk tercihleri, yatırım hedefleri ve mali durumlarına göre, kullanıcıların en iyi staking veya likidite sağlama fırsatlarını gerçek zamanlı olarak bulmalarına yardımcı olur.
DeepSeek, hesaplama gücü kısıtlaması altında, algoritma yeniliği ile atılımlar arayarak, AI endüstrisi için farklılaşmış bir gelişim yolu açmıştır. Uygulama engellerini azaltmak, Web3 ile AI entegrasyonunu teşvik etmek, yüksek kaliteli çiplere olan bağımlılığı azaltmak ve finansal yeniliği güçlendirmek, bu etkiler dijital ekonomi yapısını yeniden şekillendirmektedir. Gelecekte AI gelişimi yalnızca hesaplama gücü yarışı değil, aynı zamanda hesaplama gücü ve algoritmanın işbirlikçi optimizasyon yarışı olacaktır. Bu yeni pistte, DeepSeek gibi yenilikçiler akıllarını kullanarak oyun kurallarını yeniden tanımlıyor.