Нещодавно DeepSeek випустив оновлення останньої версії V3 на Hugging Face — DeepSeek-V3-0324, ця модель має 6850 мільярдів параметрів і значно покращилася в таких аспектах, як кодова здатність, дизайн інтерфейсу та здібності до інференції.
На нещодавньому завершеному саміті 2025 GTC генеральний директор NVIDIA Дженсен Хуанг високо оцінив DeepSeek. Він підкреслив, що ринок раніше вважав, що ефективна модель DeepSeek зменшить потребу в чіпах, але це було помилковим уявленням; у майбутньому обсяги обчислень лише зростатимуть, а не зменшуватимуться.
DeepSeek як представницький продукт алгоритмічного прориву, має варте глибокого обговорення відношення до постачання чіпів. Давайте спочатку проаналізуємо значення обчислювальної потужності та алгоритмів для розвитку AI-індустрії.
Спільна еволюція обчислювальної потужності та алгоритму
У сфері ШІ підвищення обчислювальної потужності забезпечило основу для виконання більш складних алгоритмів, що дозволяє моделям обробляти більші обсяги даних і вчитися складнішим патернам; а оптимізація алгоритмів може ефективніше використовувати обчислювальну потужність, підвищуючи ефективність використання обчислювальних ресурсів.
Співіснування обчислювальної потужності та алгоритмів перебудовує ландшафт індустрії ШІ:
Диференціація технологічних шляхів: деякі компанії прагнуть створити надвеликий кластер обчислювальної потужності, тоді як інші зосереджені на оптимізації ефективності алгоритму, утворюючи різні технологічні напрями.
Реконструкція промислового ланцюга: деякі компанії стають лідерами в AI Алгоритм потужності через екосистему, тоді як постачальники хмарних послуг знижують бар'єри для розгортання за допомогою гнучких потужностей.
Коригування розподілу ресурсів: підприємства шукають баланс між інвестиціями в апаратну інфраструктуру та розробкою ефективних Алгоритмів.
Виникнення відкритих спільнот: відкриті моделі, такі як DeepSeek, LLaMA, дозволяють ділитися результатами інновацій в алгоритмах та оптимізації обчислювальної потужності, прискорюючи технічну ітерацію та поширення.
Технічні інновації DeepSeek
Успіх DeepSeek нерозривно пов'язаний з його технологічними інноваціями. Нижче наведено просте пояснення його основних інноваційних аспектів:
Оптимізація архітектури моделі
DeepSeek використовує комбінацію архітектури Transformer + MOE (Mixture of Experts) та впроваджує механізм багатоголової латентної уваги (Multi-Head Latent Attention, MLA). Ця архітектура схожа на суперкоманду, де Transformer відповідає за виконання звичайних завдань, тоді як MOE є експертною групою в команді, де кожен експерт має свою спеціалізацію. Коли виникає специфічна проблема, найкращий експерт обирається для її вирішення, що значно підвищує ефективність і точність моделі. Механізм MLA дозволяє моделі більш гнучко зосереджуватися на різних важливих деталях під час обробки інформації, що ще більше підвищує продуктивність моделі.
Інновації в методах навчання
DeepSeek представив фреймворк змішаного навчання FP8. Цей фреймворк подібний до розумного розподільника ресурсів, який може динамічно обирати відповідну обчислювальну точність залежно від потреб на різних етапах навчання. Коли потрібні обчислення з високою точністю, він використовує вищу точність, щоб забезпечити точність моделі; а коли можна прийняти нижчу точність, він знижує точність, що дозволяє заощаджувати обчислювальні ресурси, підвищувати швидкість навчання та зменшувати використання пам'яті.
Підвищення ефективності алгоритму
На етапі висновку DeepSeek впроваджує технологію багатотокенового прогнозування (Multi-token Prediction, MTP). Традиційний метод висновку передбачає поступовий процес, де на кожному етапі прогнозується лише один токен. Натомість технологія MTP дозволяє прогнозувати кілька токенів одночасно, що значно прискорює процес висновку та знижує його вартість.
Прорив алгоритму зміцнюючого навчання
Новий алгоритм глибокого навчання DeepSeek GRPO (Generalized Reward-Penalized Optimization) оптимізує процес навчання моделі. Підкріплене навчання схоже на те, як модель отримує тренера, який за допомогою винагород і покарань направляє модель на вивчення кращої поведінки. Традиційні алгоритми підкріпленого навчання можуть витрачати значні обсяги обчислювальних ресурсів у цьому процесі, в той час як новий алгоритм DeepSeek є більш ефективним, оскільки він може зменшити непотрібні обчислення при забезпеченні підвищення продуктивності моделі, таким чином досягаючи балансу між продуктивністю та витратами.
Ці інновації сформували повну технологічну систему, що знижує вимоги до обчислювальної потужності на всіх етапах — від навчання до висновків. Звичайні споживчі графічні карти тепер також можуть виконувати потужні AI моделі, що значно знижує бар'єри для використання AI, дозволяючи більшій кількості розробників та підприємств брати участь в інноваціях AI.
Вплив на постачальників чіпів
Багато людей вважають, що DeepSeek обійшов певні технічні рівні, тим самим звільнившись від залежності від конкретних постачальників. Насправді, DeepSeek безпосередньо проводить оптимізацію алгоритму через PTX (Parallel Thread Execution) рівень. PTX є проміжною мовою представлення, що знаходиться між високорівневим кодом та фактичними інструкціями GPU, і, працюючи з цим рівнем, DeepSeek може досягати більш тонкого налаштування продуктивності.
Вплив на постачальників чіпів є двостороннім: з одного боку, DeepSeek насправді більш тісно пов'язаний з апаратним забезпеченням та відповідною екосистемою, зниження порогу входження для AI-додатків може розширити загальний обсяг ринку; з іншого боку, оптимізація алгоритму DeepSeek може змінити структуру попиту на висококласні чіпи, деякі AI-моделі, які раніше вимагали висококласних GPU для роботи, тепер можуть ефективно працювати навіть на середньому або споживчому рівні графічних процесорів.
Значення для AI-індустрії
Оптимізація алгоритму DeepSeek забезпечила технологічний прорив для AI-індустрії. На фоні обмежень висококласних чіпів підхід "програмне забезпечення замість апаратного забезпечення" зменшив залежність від імпортних чіпів найвищого класу.
На upstream, ефективний Алгоритм зменшує тиск на вимоги до потужності, що дозволяє постачальникам потужності продовжувати термін служби обладнання через оптимізацію програмного забезпечення, підвищуючи дохідність інвестицій. На downstream, оптимізовані відкриті моделі знижують бар'єри для розробки AI-додатків. Численні малі та середні підприємства можуть розробляти конкурентоспроможні додатки на основі моделі DeepSeek без необхідності в значних ресурсах потужності, що призведе до появи більшої кількості AI-рішень у вертикальних галузях.
Глибокий вплив на Web3+AI
Децентралізована AI інфраструктура
Оптимізація алгоритму DeepSeek забезпечує новий імпульс для інфраструктури Web3 AI, інноваційна архітектура, ефективні алгоритми та зниження вимог до обчислювальної потужності роблять можливим децентралізоване AI-інференціювання. Архітектура MoE природно підходить для розподіленого розгортання, різні вузли можуть мати різні мережі експертів, не вимагаючи від одного вузла зберігати повну модель, що суттєво знижує вимоги до зберігання та обчислень для одного вузла, тим самим підвищуючи гнучкість та ефективність моделі.
FP8 тренувальна рамка ще більше знижує вимоги до висококласних обчислювальних ресурсів, що дозволяє більшій кількості обчислювальних ресурсів приєднуватися до мережі вузлів. Це не лише знижує бар'єри для участі в децентралізованих AI обчисленнях, але й підвищує обчислювальну здатність та ефективність усієї мережі.
Багатоагентна система
Оптимізація інтелектуальних торгових стратегій: через спільну роботу агентів аналізу даних ринку в режимі реального часу, прогнозування короткострокових коливань цін, виконання угод на блокчейні, нагляд за результатами торгівлі тощо, допомагає користувачам отримувати вищий прибуток.
Автоматичне виконання смарт-контрактів: моніторингові агенти смарт-контрактів, агенти виконання смарт-контрактів, агенти контролю результатів виконання тощо, що працюють у координації, реалізуючи автоматизацію більш складної бізнес-логіки.
Персоналізоване управління інвестиційним портфелем: ШІ допомагає користувачеві в реальному часі знаходити найкращі можливості для стейкінгу або надання ліквідності, враховуючи ризикові уподобання, інвестиційні цілі та фінансовий стан.
DeepSeek саме під умовами обмеження обчислювальної потужності, через інновації в алгоритмах, знаходить прориви, відкриваючи для AI-індустрії диференційовані шляхи розвитку. Зниження бар'єра входу, сприяння інтеграції Web3 та AI, зменшення залежності від висококласних чіпів, надання можливостей для фінансових інновацій — ці впливи вже змінюють ландшафт цифрової економіки. У майбутньому розвиток AI більше не буде просто змаганням обчислювальної потужності, а стане змаганням оптимізації співпраці обчислювальної потужності та алгоритмів. На цій новій трасі інноватори, такі як DeepSeek, вже переписують правила гри.
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
DeepSeek V3 веде інновації в AI Алгоритм, перетворюючи майбутнє Web3
DeepSeek V3: Революція алгоритмів у сфері ШІ
Нещодавно DeepSeek випустив оновлення останньої версії V3 на Hugging Face — DeepSeek-V3-0324, ця модель має 6850 мільярдів параметрів і значно покращилася в таких аспектах, як кодова здатність, дизайн інтерфейсу та здібності до інференції.
На нещодавньому завершеному саміті 2025 GTC генеральний директор NVIDIA Дженсен Хуанг високо оцінив DeepSeek. Він підкреслив, що ринок раніше вважав, що ефективна модель DeepSeek зменшить потребу в чіпах, але це було помилковим уявленням; у майбутньому обсяги обчислень лише зростатимуть, а не зменшуватимуться.
DeepSeek як представницький продукт алгоритмічного прориву, має варте глибокого обговорення відношення до постачання чіпів. Давайте спочатку проаналізуємо значення обчислювальної потужності та алгоритмів для розвитку AI-індустрії.
Спільна еволюція обчислювальної потужності та алгоритму
У сфері ШІ підвищення обчислювальної потужності забезпечило основу для виконання більш складних алгоритмів, що дозволяє моделям обробляти більші обсяги даних і вчитися складнішим патернам; а оптимізація алгоритмів може ефективніше використовувати обчислювальну потужність, підвищуючи ефективність використання обчислювальних ресурсів.
Співіснування обчислювальної потужності та алгоритмів перебудовує ландшафт індустрії ШІ:
Диференціація технологічних шляхів: деякі компанії прагнуть створити надвеликий кластер обчислювальної потужності, тоді як інші зосереджені на оптимізації ефективності алгоритму, утворюючи різні технологічні напрями.
Реконструкція промислового ланцюга: деякі компанії стають лідерами в AI Алгоритм потужності через екосистему, тоді як постачальники хмарних послуг знижують бар'єри для розгортання за допомогою гнучких потужностей.
Коригування розподілу ресурсів: підприємства шукають баланс між інвестиціями в апаратну інфраструктуру та розробкою ефективних Алгоритмів.
Виникнення відкритих спільнот: відкриті моделі, такі як DeepSeek, LLaMA, дозволяють ділитися результатами інновацій в алгоритмах та оптимізації обчислювальної потужності, прискорюючи технічну ітерацію та поширення.
Технічні інновації DeepSeek
Успіх DeepSeek нерозривно пов'язаний з його технологічними інноваціями. Нижче наведено просте пояснення його основних інноваційних аспектів:
Оптимізація архітектури моделі
DeepSeek використовує комбінацію архітектури Transformer + MOE (Mixture of Experts) та впроваджує механізм багатоголової латентної уваги (Multi-Head Latent Attention, MLA). Ця архітектура схожа на суперкоманду, де Transformer відповідає за виконання звичайних завдань, тоді як MOE є експертною групою в команді, де кожен експерт має свою спеціалізацію. Коли виникає специфічна проблема, найкращий експерт обирається для її вирішення, що значно підвищує ефективність і точність моделі. Механізм MLA дозволяє моделі більш гнучко зосереджуватися на різних важливих деталях під час обробки інформації, що ще більше підвищує продуктивність моделі.
Інновації в методах навчання
DeepSeek представив фреймворк змішаного навчання FP8. Цей фреймворк подібний до розумного розподільника ресурсів, який може динамічно обирати відповідну обчислювальну точність залежно від потреб на різних етапах навчання. Коли потрібні обчислення з високою точністю, він використовує вищу точність, щоб забезпечити точність моделі; а коли можна прийняти нижчу точність, він знижує точність, що дозволяє заощаджувати обчислювальні ресурси, підвищувати швидкість навчання та зменшувати використання пам'яті.
Підвищення ефективності алгоритму
На етапі висновку DeepSeek впроваджує технологію багатотокенового прогнозування (Multi-token Prediction, MTP). Традиційний метод висновку передбачає поступовий процес, де на кожному етапі прогнозується лише один токен. Натомість технологія MTP дозволяє прогнозувати кілька токенів одночасно, що значно прискорює процес висновку та знижує його вартість.
Прорив алгоритму зміцнюючого навчання
Новий алгоритм глибокого навчання DeepSeek GRPO (Generalized Reward-Penalized Optimization) оптимізує процес навчання моделі. Підкріплене навчання схоже на те, як модель отримує тренера, який за допомогою винагород і покарань направляє модель на вивчення кращої поведінки. Традиційні алгоритми підкріпленого навчання можуть витрачати значні обсяги обчислювальних ресурсів у цьому процесі, в той час як новий алгоритм DeepSeek є більш ефективним, оскільки він може зменшити непотрібні обчислення при забезпеченні підвищення продуктивності моделі, таким чином досягаючи балансу між продуктивністю та витратами.
Ці інновації сформували повну технологічну систему, що знижує вимоги до обчислювальної потужності на всіх етапах — від навчання до висновків. Звичайні споживчі графічні карти тепер також можуть виконувати потужні AI моделі, що значно знижує бар'єри для використання AI, дозволяючи більшій кількості розробників та підприємств брати участь в інноваціях AI.
Вплив на постачальників чіпів
Багато людей вважають, що DeepSeek обійшов певні технічні рівні, тим самим звільнившись від залежності від конкретних постачальників. Насправді, DeepSeek безпосередньо проводить оптимізацію алгоритму через PTX (Parallel Thread Execution) рівень. PTX є проміжною мовою представлення, що знаходиться між високорівневим кодом та фактичними інструкціями GPU, і, працюючи з цим рівнем, DeepSeek може досягати більш тонкого налаштування продуктивності.
Вплив на постачальників чіпів є двостороннім: з одного боку, DeepSeek насправді більш тісно пов'язаний з апаратним забезпеченням та відповідною екосистемою, зниження порогу входження для AI-додатків може розширити загальний обсяг ринку; з іншого боку, оптимізація алгоритму DeepSeek може змінити структуру попиту на висококласні чіпи, деякі AI-моделі, які раніше вимагали висококласних GPU для роботи, тепер можуть ефективно працювати навіть на середньому або споживчому рівні графічних процесорів.
Значення для AI-індустрії
Оптимізація алгоритму DeepSeek забезпечила технологічний прорив для AI-індустрії. На фоні обмежень висококласних чіпів підхід "програмне забезпечення замість апаратного забезпечення" зменшив залежність від імпортних чіпів найвищого класу.
На upstream, ефективний Алгоритм зменшує тиск на вимоги до потужності, що дозволяє постачальникам потужності продовжувати термін служби обладнання через оптимізацію програмного забезпечення, підвищуючи дохідність інвестицій. На downstream, оптимізовані відкриті моделі знижують бар'єри для розробки AI-додатків. Численні малі та середні підприємства можуть розробляти конкурентоспроможні додатки на основі моделі DeepSeek без необхідності в значних ресурсах потужності, що призведе до появи більшої кількості AI-рішень у вертикальних галузях.
Глибокий вплив на Web3+AI
Децентралізована AI інфраструктура
Оптимізація алгоритму DeepSeek забезпечує новий імпульс для інфраструктури Web3 AI, інноваційна архітектура, ефективні алгоритми та зниження вимог до обчислювальної потужності роблять можливим децентралізоване AI-інференціювання. Архітектура MoE природно підходить для розподіленого розгортання, різні вузли можуть мати різні мережі експертів, не вимагаючи від одного вузла зберігати повну модель, що суттєво знижує вимоги до зберігання та обчислень для одного вузла, тим самим підвищуючи гнучкість та ефективність моделі.
FP8 тренувальна рамка ще більше знижує вимоги до висококласних обчислювальних ресурсів, що дозволяє більшій кількості обчислювальних ресурсів приєднуватися до мережі вузлів. Це не лише знижує бар'єри для участі в децентралізованих AI обчисленнях, але й підвищує обчислювальну здатність та ефективність усієї мережі.
Багатоагентна система
Оптимізація інтелектуальних торгових стратегій: через спільну роботу агентів аналізу даних ринку в режимі реального часу, прогнозування короткострокових коливань цін, виконання угод на блокчейні, нагляд за результатами торгівлі тощо, допомагає користувачам отримувати вищий прибуток.
Автоматичне виконання смарт-контрактів: моніторингові агенти смарт-контрактів, агенти виконання смарт-контрактів, агенти контролю результатів виконання тощо, що працюють у координації, реалізуючи автоматизацію більш складної бізнес-логіки.
Персоналізоване управління інвестиційним портфелем: ШІ допомагає користувачеві в реальному часі знаходити найкращі можливості для стейкінгу або надання ліквідності, враховуючи ризикові уподобання, інвестиційні цілі та фінансовий стан.
DeepSeek саме під умовами обмеження обчислювальної потужності, через інновації в алгоритмах, знаходить прориви, відкриваючи для AI-індустрії диференційовані шляхи розвитку. Зниження бар'єра входу, сприяння інтеграції Web3 та AI, зменшення залежності від висококласних чіпів, надання можливостей для фінансових інновацій — ці впливи вже змінюють ландшафт цифрової економіки. У майбутньому розвиток AI більше не буде просто змаганням обчислювальної потужності, а стане змаганням оптимізації співпраці обчислювальної потужності та алгоритмів. На цій новій трасі інноватори, такі як DeepSeek, вже переписують правила гри.