Оновлення моделі DeepSeek V3: Алгоритмова революція веде до нової парадигми AI

Нещодавно DeepSeek випустив оновлення версії V3 — DeepSeek-V3-0324, параметри моделі досягли 6850 мільярдів, відзначаючи значне покращення в таких аспектах, як кодова здатність, дизайн інтерфейсу та здатність до висновків.

На нещодавній конференції 2025 GTC, яка завершилася, керівники високо оцінили DeepSeek, водночас зазначивши, що ринок раніше вважав, що ефективна модель DeepSeek зменшить попит на чіпи, що є помилковим. У майбутньому потреба в обчисленнях лише зросте, а не зменшиться.

DeepSeek як представник алгоритмічного прориву, взаємозв'язок з постачанням чіпів викликав у людей роздуми про роль обчислювальної потужності та алгоритмів у розвитку галузі.

Спільна еволюція потужності та алгоритму

У сфері штучного інтелекту підвищення обчислювальної потужності забезпечує основу для виконання більш складних Алгоритмів, що дозволяє моделям обробляти більші обсяги даних і вивчати більш складні шаблони; в той час як оптимізація Алгоритмів дозволяє більш ефективно використовувати обчислювальну потужність, підвищуючи ефективність використання обчислювальних ресурсів.

Співіснування обчислювальної потужності та алгоритмів трансформує ландшафт індустрії ШІ:

1. Технічна диференціація: деякі компанії прагнуть створити надвеликі обчислювальні кластери, в той час як інші зосереджуються на оптимізації ефективності алгоритмів, формуючи різні технічні школи.

2. Реконструкція промислового ланцюга: деякі компанії стають лідерами в AI Алгоритм через екосистему, тоді як провайдери хмарних послуг знижують бар'єри для розгортання за допомогою еластичних послуг обчислювальної потужності.

3. Коригування розподілу ресурсів: підприємства шукають баланс між інвестиціями в апаратну інфраструктуру та розробкою ефективних Алгоритмів.

4. Поява відкритих спільнот: відкриті моделі, такі як DeepSeek, LLaMA, дозволяють ділитися досягненнями в інноваціях алгоритмів і оптимізації обчислювальної потужності, прискорюючи технічну ітерацію та розповсюдження.

Технічні інновації DeepSeek

Успіх DeepSeek нерозривно пов'язаний з його технологічними інноваціями. Ось просте пояснення його основних інноваційних аспектів:

Оптимізація архітектури моделі

DeepSeek використовує комбінацію архітектур Transformer + MOE (Суміш експертів) і впроваджує механізм багатоголової латентної уваги (Multi-Head Latent Attention, MLA). Ця архітектура подібна до суперкоманди: Transformer відповідає за звичайні завдання, а MOE діє як експертна група, де кожен експерт має свою спеціалізацію. Коли виникає конкретна проблема, її вирішує найкваліфікованіший експерт, 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 покращує продуктивність.

Інновації в методах навчання

DeepSeek представив FP8 змішану точність навчання. Ця система, подібно до розумного розподільника ресурсів, динамічно обирає відповідну точність обчислень відповідно до потреб на різних етапах навчання. Коли потрібна висока точність, використовується вища точність для забезпечення точності моделі; коли прийнятна нижча точність, зменшується точність, що економить обчислювальні ресурси, підвищує швидкість навчання та зменшує використання пам'яті.

Підвищення ефективності алгоритму

На етапі висновку DeepSeek впроваджує технологію багатотокенового прогнозування (Multi-token Prediction, MTP). Традиційні методи висновку передбачають прогнозування лише одного токена на кожному кроці, тоді як технологія MTP дозволяє прогнозувати кілька токенів одночасно, що значно прискорює швидкість висновку та знижує витрати на висновок.

Прорив алгоритму зміцнювального навчання

Новий алгоритм посиленого навчання GRPO (Generalized Reward-Penalized Optimization) від DeepSeek оптимізує процес навчання моделей. Посилене навчання подібне до того, як тренер допомагає моделі, направляючи її навчання за допомогою винагород і покарань для покращення поведінки моделі. Новий алгоритм DeepSeek є більш ефективним, забезпечуючи підвищення продуктивності моделі при зменшенні непотрібних обчислень, досягаючи балансу між продуктивністю та витратами.

Ці інновації сформували комплексну технологічну систему, що знижує вимоги до обчислювальної потужності на всьому ланцюгу, від навчання до висновків. Звичайні споживчі графічні карти зараз також можуть запускати потужні AI моделі, значно знижуючи бар'єри для використання AI, що дозволяє більше розробникам та підприємствам брати участь в AI інноваціях.

Вплив на постачальників чіпів

Багато людей вважають, що DeepSeek обійшов деякі проміжні рівні, тим самим позбувшись залежності від конкретних постачальників. Насправді, DeepSeek безпосередньо оптимізує алгоритми через рівень PTX (Parallel Thread Execution). PTX є проміжною мовою, яка знаходиться між високорівневим кодом і фактичними командами GPU, і працюючи на цьому рівні, DeepSeek може досягти більш тонкого налаштування продуктивності.

Вплив на постачальників чіпів є двостороннім. З одного боку, DeepSeek глибше інтегрується з апаратним забезпеченням та екосистемою, зниження бар'єрів для застосування ШІ може розширити загальний обсяг ринку; з іншого боку, оптимізація алгоритму DeepSeek може змінити структуру попиту на висококласні чіпи, деякі AI-моделі, які раніше вимагали топових GPU для роботи, тепер можуть ефективно працювати на середньому або навіть споживчому рівні відеокарт.

Значення для AI-індустрії

Оптимізація алгоритму DeepSeek забезпечує технологічний прорив для AI-індустрії. У контексті обмежень на висококласні чіпи, підхід "програмне забезпечення замість апаратного забезпечення" зменшує залежність від імпортних чіпів найвищого класу.

У верхній частині, ефективний Алгоритм зменшив тиск на вимоги до обчислювальної потужності, дозволяючи постачальникам обчислювальних послуг подовжувати термін використання апаратного забезпечення через програмну оптимізацію та підвищувати прибутковість інвестицій. У нижній частині, оптимізовані відкриті моделі знизили бар'єри для розробки AI-додатків. Безліч малих і середніх підприємств можуть розробляти конкурентоспроможні додатки на основі моделі DeepSeek без необхідності в значних ресурсах обчислювальної потужності, що призведе до виникнення більшої кількості рішень AI у вертикальних сферах.

Глибокий вплив Web3+AI

Децентралізована AI інфраструктура

Оптимізація алгоритму DeepSeek надає новий імпульс інфраструктурі Web3 AI. Інноваційна архітектура, ефективні алгоритми та низькі вимоги до обчислювальної потужності роблять можливим децентралізоване AI-інференціювання. Архітектура MoE природно підходить для розподіленого розгортання, різні вузли можуть мати різні мережі експертів, не потрібно, щоб один вузол зберігав повну модель, що суттєво знижує вимоги до зберігання та обчислень одного вузла, підвищуючи гнучкість і ефективність моделі.

FP8 тренувальна структура ще більше зменшила 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 потужність і ефективність всієї мережі.

Багатоагентні системи

1. Оптимізація інтелектуальних торгових стратегій: за допомогою аналізу даних ринку в реальному часі, прогнозування короткострокових коливань цін, виконання угод на блокчейні, нагляду за результатами торгівлі та інших агентів, які працюють спільно, допомагає користувачам отримувати вищі доходи.

2. Автоматичне виконання смарт-контрактів: Спостереження за смарт-контрактами, виконання та нагляд за результатами тощо, спільна робота агентів для реалізації автоматизації більш складної бізнес-логіки.

3. Персоналізоване управління інвестиційним портфелем: ШІ допомагає користувачам у реальному часі знаходити найкращі можливості для стейкінгу або надання ліквідності на основі їх ризикових вподобань, інвестиційних цілей та фінансового стану.

DeepSeek, в умовах обмеження обчислювальної потужності, за допомогою алгоритмів інновацій шукає突破, відкриваючи диференційовані шляхи розвитку для індустрії ШІ. Зниження бар'єрів для застосування, сприяння інтеграції Web3 та ШІ, зменшення залежності від висококласних чіпів, надання можливостей для фінансових інновацій — ці впливи трансформують цифрову економіку. Майбутній розвиток ШІ більше не буде лише змаганням у обчислювальній потужності, а стане змаганням у синергії обчислювальної потужності та алгоритмів. На цьому новому етапі інноватори, такі як DeepSeek, переписують правила гри завдяки своїй мудрості.