Actualización de DeepSeek V3: Avances en algoritmos de IA y su impacto en la industria
Recientemente, DeepSeek lanzó la actualización de la versión V3, con parámetros del modelo que alcanzan los 685 mil millones, mejorando significativamente en capacidad de codificación, diseño de UI y capacidad de inferencia. En la reciente conferencia GTC 2025, el CEO de NVIDIA elogió altamente a DeepSeek y señaló que la comprensión previa del mercado que afirmaba que los modelos eficientes reducirían la demanda de chips era errónea; la demanda de computación en el futuro solo aumentará y no disminuirá.
DeepSeek, como producto representativo de la ruptura algorítmica, ha suscitado reflexiones sobre el papel de la potencia de cálculo y el algoritmo en el desarrollo de la industria de la IA, en relación con el suministro de chips.
La coevolución de la potencia de cálculo y el algoritmo
En el campo de la IA, la mejora del poder de cálculo proporciona una base para la ejecución de algoritmos más complejos, lo que permite a los modelos procesar mayores volúmenes de datos y aprender patrones más complejos; mientras que la optimización del algoritmo puede utilizar el poder de cálculo de manera más eficiente, mejorando la eficiencia en el uso de recursos de cálculo.
La relación simbiótica entre la potencia de cálculo y el algoritmo está reconfigurando el panorama de la industria de la IA:
Diversificación de la ruta técnica: algunas empresas buscan construir clústeres de potencia computacional de gran escala, mientras que otras se centran en la optimización de la eficiencia del algoritmo, formando diferentes corrientes técnicas.
Reconstrucción de la cadena de suministro: un fabricante de chips se convierte en el líder de poder de cálculo de IA a través del ecosistema, mientras que el proveedor de servicios en la nube reduce la barrera de implementación mediante servicios de potencia de cálculo elástica.
Ajuste de la asignación de recursos: las empresas buscan un equilibrio entre la inversión en infraestructura de hardware y el desarrollo de algoritmos eficientes.
Surgimiento de comunidades de código abierto: modelos de código abierto como DeepSeek, LLaMA, etc. permiten que los logros en innovación algorítmica y optimización de potencia computacional sean compartidos, acelerando la iteración y difusión de la tecnología.
Innovación tecnológica de DeepSeek
El desarrollo innovador de DeepSeek está intrínsecamente relacionado con su innovación tecnológica. A continuación se presenta una explicación sencilla de sus principales puntos de innovación:
Optimización de la arquitectura del modelo
DeepSeek utiliza una arquitectura combinada de Transformer+MOE (Mixture of Experts) e introduce un mecanismo de atención latente de múltiples cabezas (Multi-Head Latent Attention, MLA). Esta arquitectura es como un super equipo, donde el Transformer se encarga de las tareas habituales, mientras que el MOE actúa como un grupo de expertos dentro del equipo, cada uno con su propio campo de especialización. Cuando se enfrenta a un problema específico, el experto más capacitado se encarga de resolverlo, lo que puede aumentar significativamente la eficiencia y precisión del modelo. El mecanismo MLA permite que el modelo preste atención de manera más flexible a diferentes detalles importantes al procesar información, mejorando aún más el rendimiento del modelo.
Innovación en métodos de entrenamiento
DeepSeek ha propuesto un marco de entrenamiento de precisión mixta FP8. Este marco actúa como un gestor de recursos inteligente, capaz de seleccionar dinámicamente la precisión de cálculo adecuada según las necesidades de las diferentes etapas del proceso de entrenamiento. Cuando se requiere un cálculo de alta precisión, utiliza una mayor precisión para garantizar la exactitud del modelo; mientras que cuando se puede aceptar una menor precisión, reduce la precisión, ahorrando así recursos de cálculo, aumentando la velocidad de entrenamiento y reduciendo el uso de memoria.
Mejora de la eficiencia de razonamiento
En la fase de inferencia, DeepSeek introdujo la tecnología de Predicción de Múltiples Tokens (Multi-token Prediction, MTP). El método de inferencia tradicional se realiza paso a paso, prediciendo un Token a la vez. Sin embargo, la tecnología MTP puede predecir múltiples Tokens de una vez, lo que acelera considerablemente la velocidad de inferencia y también reduce los costos de inferencia.
avance en el algoritmo de aprendizaje reforzado
El nuevo algoritmo de aprendizaje por refuerzo de DeepSeek, GRPO (Optimización Generalizada de Recompensas y Penalizaciones), optimiza el proceso de entrenamiento del modelo. El aprendizaje por refuerzo es como dotar al modelo de un entrenador, que guía al modelo a aprender mejores comportamientos a través de recompensas y castigos. Los algoritmos tradicionales de aprendizaje por refuerzo pueden consumir una gran cantidad de recursos computacionales durante este proceso, mientras que el nuevo algoritmo de DeepSeek es más eficiente, ya que puede reducir los cálculos innecesarios al mismo tiempo que asegura una mejora en el rendimiento del modelo, logrando así un equilibrio entre rendimiento y costo.
Estas innovaciones no son puntos tecnológicos aislados, sino que forman un sistema técnico completo, reduciendo la demanda de potencia computacional a lo largo de toda la cadena, desde el entrenamiento hasta la inferencia. Las tarjetas gráficas de consumo comunes ahora también pueden ejecutar potentes modelos de IA, lo que reduce drásticamente la barrera de entrada para las aplicaciones de IA, permitiendo que más desarrolladores y empresas participen en la innovación de IA.
Impacto en los fabricantes de chips
Hay opiniones que sostienen que DeepSeek ha eludido ciertas capas intermedias, liberándose así de la dependencia de fabricantes específicos de chips. En realidad, DeepSeek optimiza los algoritmos directamente a través de la capa PTX (Parallel Thread Execution). PTX es un lenguaje de representación intermedia que se sitúa entre el código de alto nivel y las instrucciones reales de la GPU; al operar en este nivel, DeepSeek puede lograr un ajuste de rendimiento más fino.
El impacto en los fabricantes de chips es doble: por un lado, DeepSeek en realidad está más vinculado al hardware y al ecosistema relacionado, y la reducción de las barreras de entrada para las aplicaciones de IA podría expandir el tamaño total del mercado; por otro lado, la optimización del algoritmo de DeepSeek podría cambiar la estructura de demanda del mercado para los chips de alta gama, algunos modelos de IA que anteriormente requerían GPU de alta gama ahora podrían funcionar de manera eficiente en tarjetas gráficas de gama media e incluso de consumo.
Significado para la industria de IA en China
La optimización del algoritmo de DeepSeek proporciona un camino de ruptura tecnológica para la industria de IA en China. En el contexto de la limitación de chips de alta gama, la idea de "software que complementa al hardware" alivia la dependencia de los chips importados de alta gama.
En la parte superior, un algoritmo eficiente reduce la presión sobre la demanda de potencia de cálculo, lo que permite a los proveedores de servicios de potencia de cálculo prolongar el ciclo de vida del hardware a través de la optimización del software, aumentando así el retorno de la inversión. En la parte inferior, el modelo de código abierto optimizado reduce la barrera de entrada para el desarrollo de aplicaciones de IA. Muchas pequeñas y medianas empresas, sin necesidad de grandes recursos de potencia de cálculo, pueden desarrollar aplicaciones competitivas basadas en el modelo DeepSeek, lo que dará lugar a la aparición de más soluciones de IA en verticales.
La profunda influencia de Web3+AI
Infraestructura de AI descentralizada
La optimización del algoritmo de DeepSeek proporciona un nuevo impulso a la infraestructura de IA Web3, con una arquitectura innovadora, algoritmos eficientes y menores requisitos de potencia de cálculo, lo que hace posible el razonamiento de IA descentralizada. La arquitectura MoE es naturalmente adecuada para el despliegue distribuido, donde diferentes nodos pueden poseer diferentes redes de expertos, sin necesidad de que un único nodo almacene el modelo completo, lo que reduce significativamente los requisitos de almacenamiento y cálculo de un solo nodo, aumentando así la flexibilidad y eficiencia del modelo.
El marco de entrenamiento FP8 reduce aún más la necesidad de recursos de computación de alto nivel, permitiendo que más recursos de computación se unan a la red de nodos. Esto no solo disminuye la barrera de entrada para participar en la computación descentralizada de IA, sino que también mejora la capacidad y eficiencia de computación de toda la red.
Sistema de múltiples agentes
Optimización de estrategias de trading inteligente: a través de la operación colaborativa de agentes de análisis de datos del mercado en tiempo real, agentes de predicción de fluctuaciones de precios a corto plazo, agentes de ejecución de transacciones en cadena y agentes de supervisión de resultados de transacciones, se ayuda a los usuarios a obtener mayores rendimientos.
Ejecución automática de contratos inteligentes: Agentes de monitoreo de contratos inteligentes, agentes de ejecución de contratos inteligentes, agentes de supervisión de resultados de ejecución, etc., operan en conjunto para lograr una automatización de lógica de negocio más compleja.
Gestión de carteras de inversión personalizadas: la IA ayuda a los usuarios a encontrar en tiempo real las mejores oportunidades de staking o provisión de liquidez según las preferencias de riesgo, los objetivos de inversión y la situación financiera del usuario.
DeepSeek está buscando突破 a través de la innovación algorítmica bajo restricciones de capacidad de cómputo, abriendo un camino de desarrollo diferenciado para la industria de IA en China. Reducir la barrera de entrada, promover la fusión de Web3 con IA, disminuir la dependencia de chips avanzados y empoderar la innovación financiera, estos impactos están remodelando el panorama de la economía digital. El desarrollo futuro de la IA ya no será solo una competencia de poder de cálculo, sino una competencia de optimización colaborativa entre poder de cálculo y algoritmo. En esta nueva pista, innovadores como DeepSeek están redefiniendo las reglas del juego con la sabiduría china.
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OnChainDetective
· 07-28 09:24
La demanda de potencia computacional finalmente ha disminuido.
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PrivacyMaximalist
· 07-25 11:17
La ansiedad por los chips finalmente se ha resuelto
DeepSeek V3 lidera una nueva era de IA: Algoritmo innovador y reestructuración industrial
Actualización de DeepSeek V3: Avances en algoritmos de IA y su impacto en la industria
Recientemente, DeepSeek lanzó la actualización de la versión V3, con parámetros del modelo que alcanzan los 685 mil millones, mejorando significativamente en capacidad de codificación, diseño de UI y capacidad de inferencia. En la reciente conferencia GTC 2025, el CEO de NVIDIA elogió altamente a DeepSeek y señaló que la comprensión previa del mercado que afirmaba que los modelos eficientes reducirían la demanda de chips era errónea; la demanda de computación en el futuro solo aumentará y no disminuirá.
DeepSeek, como producto representativo de la ruptura algorítmica, ha suscitado reflexiones sobre el papel de la potencia de cálculo y el algoritmo en el desarrollo de la industria de la IA, en relación con el suministro de chips.
La coevolución de la potencia de cálculo y el algoritmo
En el campo de la IA, la mejora del poder de cálculo proporciona una base para la ejecución de algoritmos más complejos, lo que permite a los modelos procesar mayores volúmenes de datos y aprender patrones más complejos; mientras que la optimización del algoritmo puede utilizar el poder de cálculo de manera más eficiente, mejorando la eficiencia en el uso de recursos de cálculo.
La relación simbiótica entre la potencia de cálculo y el algoritmo está reconfigurando el panorama de la industria de la IA:
Diversificación de la ruta técnica: algunas empresas buscan construir clústeres de potencia computacional de gran escala, mientras que otras se centran en la optimización de la eficiencia del algoritmo, formando diferentes corrientes técnicas.
Reconstrucción de la cadena de suministro: un fabricante de chips se convierte en el líder de poder de cálculo de IA a través del ecosistema, mientras que el proveedor de servicios en la nube reduce la barrera de implementación mediante servicios de potencia de cálculo elástica.
Ajuste de la asignación de recursos: las empresas buscan un equilibrio entre la inversión en infraestructura de hardware y el desarrollo de algoritmos eficientes.
Surgimiento de comunidades de código abierto: modelos de código abierto como DeepSeek, LLaMA, etc. permiten que los logros en innovación algorítmica y optimización de potencia computacional sean compartidos, acelerando la iteración y difusión de la tecnología.
Innovación tecnológica de DeepSeek
El desarrollo innovador de DeepSeek está intrínsecamente relacionado con su innovación tecnológica. A continuación se presenta una explicación sencilla de sus principales puntos de innovación:
Optimización de la arquitectura del modelo
DeepSeek utiliza una arquitectura combinada de Transformer+MOE (Mixture of Experts) e introduce un mecanismo de atención latente de múltiples cabezas (Multi-Head Latent Attention, MLA). Esta arquitectura es como un super equipo, donde el Transformer se encarga de las tareas habituales, mientras que el MOE actúa como un grupo de expertos dentro del equipo, cada uno con su propio campo de especialización. Cuando se enfrenta a un problema específico, el experto más capacitado se encarga de resolverlo, lo que puede aumentar significativamente la eficiencia y precisión del modelo. El mecanismo MLA permite que el modelo preste atención de manera más flexible a diferentes detalles importantes al procesar información, mejorando aún más el rendimiento del modelo.
Innovación en métodos de entrenamiento
DeepSeek ha propuesto un marco de entrenamiento de precisión mixta FP8. Este marco actúa como un gestor de recursos inteligente, capaz de seleccionar dinámicamente la precisión de cálculo adecuada según las necesidades de las diferentes etapas del proceso de entrenamiento. Cuando se requiere un cálculo de alta precisión, utiliza una mayor precisión para garantizar la exactitud del modelo; mientras que cuando se puede aceptar una menor precisión, reduce la precisión, ahorrando así recursos de cálculo, aumentando la velocidad de entrenamiento y reduciendo el uso de memoria.
Mejora de la eficiencia de razonamiento
En la fase de inferencia, DeepSeek introdujo la tecnología de Predicción de Múltiples Tokens (Multi-token Prediction, MTP). El método de inferencia tradicional se realiza paso a paso, prediciendo un Token a la vez. Sin embargo, la tecnología MTP puede predecir múltiples Tokens de una vez, lo que acelera considerablemente la velocidad de inferencia y también reduce los costos de inferencia.
avance en el algoritmo de aprendizaje reforzado
El nuevo algoritmo de aprendizaje por refuerzo de DeepSeek, GRPO (Optimización Generalizada de Recompensas y Penalizaciones), optimiza el proceso de entrenamiento del modelo. El aprendizaje por refuerzo es como dotar al modelo de un entrenador, que guía al modelo a aprender mejores comportamientos a través de recompensas y castigos. Los algoritmos tradicionales de aprendizaje por refuerzo pueden consumir una gran cantidad de recursos computacionales durante este proceso, mientras que el nuevo algoritmo de DeepSeek es más eficiente, ya que puede reducir los cálculos innecesarios al mismo tiempo que asegura una mejora en el rendimiento del modelo, logrando así un equilibrio entre rendimiento y costo.
Estas innovaciones no son puntos tecnológicos aislados, sino que forman un sistema técnico completo, reduciendo la demanda de potencia computacional a lo largo de toda la cadena, desde el entrenamiento hasta la inferencia. Las tarjetas gráficas de consumo comunes ahora también pueden ejecutar potentes modelos de IA, lo que reduce drásticamente la barrera de entrada para las aplicaciones de IA, permitiendo que más desarrolladores y empresas participen en la innovación de IA.
Impacto en los fabricantes de chips
Hay opiniones que sostienen que DeepSeek ha eludido ciertas capas intermedias, liberándose así de la dependencia de fabricantes específicos de chips. En realidad, DeepSeek optimiza los algoritmos directamente a través de la capa PTX (Parallel Thread Execution). PTX es un lenguaje de representación intermedia que se sitúa entre el código de alto nivel y las instrucciones reales de la GPU; al operar en este nivel, DeepSeek puede lograr un ajuste de rendimiento más fino.
El impacto en los fabricantes de chips es doble: por un lado, DeepSeek en realidad está más vinculado al hardware y al ecosistema relacionado, y la reducción de las barreras de entrada para las aplicaciones de IA podría expandir el tamaño total del mercado; por otro lado, la optimización del algoritmo de DeepSeek podría cambiar la estructura de demanda del mercado para los chips de alta gama, algunos modelos de IA que anteriormente requerían GPU de alta gama ahora podrían funcionar de manera eficiente en tarjetas gráficas de gama media e incluso de consumo.
Significado para la industria de IA en China
La optimización del algoritmo de DeepSeek proporciona un camino de ruptura tecnológica para la industria de IA en China. En el contexto de la limitación de chips de alta gama, la idea de "software que complementa al hardware" alivia la dependencia de los chips importados de alta gama.
En la parte superior, un algoritmo eficiente reduce la presión sobre la demanda de potencia de cálculo, lo que permite a los proveedores de servicios de potencia de cálculo prolongar el ciclo de vida del hardware a través de la optimización del software, aumentando así el retorno de la inversión. En la parte inferior, el modelo de código abierto optimizado reduce la barrera de entrada para el desarrollo de aplicaciones de IA. Muchas pequeñas y medianas empresas, sin necesidad de grandes recursos de potencia de cálculo, pueden desarrollar aplicaciones competitivas basadas en el modelo DeepSeek, lo que dará lugar a la aparición de más soluciones de IA en verticales.
La profunda influencia de Web3+AI
Infraestructura de AI descentralizada
La optimización del algoritmo de DeepSeek proporciona un nuevo impulso a la infraestructura de IA Web3, con una arquitectura innovadora, algoritmos eficientes y menores requisitos de potencia de cálculo, lo que hace posible el razonamiento de IA descentralizada. La arquitectura MoE es naturalmente adecuada para el despliegue distribuido, donde diferentes nodos pueden poseer diferentes redes de expertos, sin necesidad de que un único nodo almacene el modelo completo, lo que reduce significativamente los requisitos de almacenamiento y cálculo de un solo nodo, aumentando así la flexibilidad y eficiencia del modelo.
El marco de entrenamiento FP8 reduce aún más la necesidad de recursos de computación de alto nivel, permitiendo que más recursos de computación se unan a la red de nodos. Esto no solo disminuye la barrera de entrada para participar en la computación descentralizada de IA, sino que también mejora la capacidad y eficiencia de computación de toda la red.
Sistema de múltiples agentes
Optimización de estrategias de trading inteligente: a través de la operación colaborativa de agentes de análisis de datos del mercado en tiempo real, agentes de predicción de fluctuaciones de precios a corto plazo, agentes de ejecución de transacciones en cadena y agentes de supervisión de resultados de transacciones, se ayuda a los usuarios a obtener mayores rendimientos.
Ejecución automática de contratos inteligentes: Agentes de monitoreo de contratos inteligentes, agentes de ejecución de contratos inteligentes, agentes de supervisión de resultados de ejecución, etc., operan en conjunto para lograr una automatización de lógica de negocio más compleja.
Gestión de carteras de inversión personalizadas: la IA ayuda a los usuarios a encontrar en tiempo real las mejores oportunidades de staking o provisión de liquidez según las preferencias de riesgo, los objetivos de inversión y la situación financiera del usuario.
DeepSeek está buscando突破 a través de la innovación algorítmica bajo restricciones de capacidad de cómputo, abriendo un camino de desarrollo diferenciado para la industria de IA en China. Reducir la barrera de entrada, promover la fusión de Web3 con IA, disminuir la dependencia de chips avanzados y empoderar la innovación financiera, estos impactos están remodelando el panorama de la economía digital. El desarrollo futuro de la IA ya no será solo una competencia de poder de cálculo, sino una competencia de optimización colaborativa entre poder de cálculo y algoritmo. En esta nueva pista, innovadores como DeepSeek están redefiniendo las reglas del juego con la sabiduría china.