Mise à jour de DeepSeek V3 : percées de l'Algorithme IA et impact sur l'industrie
Récemment, DeepSeek a publié la mise à jour de la version V3, avec des paramètres de modèle atteignant 685 milliards, montrant des améliorations significatives dans les capacités de codage, le design UI et les capacités d'inférence. Lors de la récente conférence GTC 2025, le PDG de NVIDIA a hautement évalué DeepSeek et a souligné que la compréhension selon laquelle les modèles efficaces réduiraient la demande de puces était erronée, et que les besoins en calcul à l'avenir ne feraient qu'augmenter et non diminuer.
DeepSeek, en tant que produit phare de la percée algorithmique, suscite des réflexions sur le rôle de la puissance de calcul et des algorithmes dans le développement de l'industrie de l'IA, en raison de sa relation avec les fournisseurs de puces.
Évolution symbiotique de la puissance de calcul et de l'algorithme
Dans le domaine de l'IA, l'amélioration de la puissance de calcul fournit une base d'exécution pour des algorithmes plus complexes, permettant aux modèles de traiter des quantités de données plus importantes et d'apprendre des motifs plus complexes ; tandis que l'optimisation des algorithmes permet d'utiliser la puissance de calcul de manière plus efficace, améliorant ainsi l'efficacité de l'utilisation des ressources de calcul.
La relation symbiotique entre la puissance de calcul et l'algorithme redéfinit le paysage de l'industrie de l'IA :
Divergence des voies techniques : certaines entreprises poursuivent la construction de super grands clusters de puissance de calcul, tandis que d'autres se concentrent sur l'optimisation de l'efficacité des Algorithmes, formant différentes écoles techniques.
Reconstruction de la chaîne d'approvisionnement : un fabricant de puces devient un leader en puissance AI grâce à l'écosystème, tandis que les fournisseurs de services cloud réduisent les barrières de déploiement grâce à des services de puissance élastique.
Ajustement de la répartition des ressources : les entreprises cherchent un équilibre entre l'investissement dans les infrastructures matérielles et le développement d'algorithmes efficaces.
Émergence de la communauté open source : les modèles open source tels que DeepSeek, LLaMA permettent le partage des résultats d'innovation algorithmique et d'optimisation de la puissance de calcul, accélérant l'itération et la diffusion de la technologie.
Innovations technologiques de DeepSeek
Le développement révolutionnaire de DeepSeek est indissociable de son innovation technologique. Voici une explication simple de ses principaux points d'innovation :
Optimisation de l'architecture du modèle
DeepSeek adopte une architecture combinée de Transformer+MOE (Mixture of Experts) et introduit un mécanisme d'attention latente multi-tête (Multi-Head Latent Attention, MLA). Cette architecture ressemble à une super équipe, où le Transformer est chargé de traiter les tâches régulières, tandis que le MOE agit comme un groupe d'experts au sein de l'équipe, chaque expert ayant son propre domaine de spécialisation. Lorsqu'un problème spécifique se pose, l'expert le plus compétent est sollicité, ce qui permet d'améliorer considérablement l'efficacité et la précision du modèle. Le mécanisme MLA permet au modèle de prêter attention de manière plus flexible aux différents détails importants lors du traitement des informations, améliorant ainsi les performances du modèle.
Méthodes d'entraînement innovantes
DeepSeek a proposé un cadre d'entraînement à précision mixte FP8. Ce cadre fonctionne comme un répartiteur de ressources intelligent, capable de choisir dynamiquement la précision de calcul appropriée en fonction des besoins des différentes phases du processus d'entraînement. Lorsqu'un calcul de haute précision est nécessaire, il utilise une précision plus élevée pour garantir l'exactitude du modèle ; tandis que lorsqu'une précision plus faible est acceptable, il réduit la précision, économisant ainsi des ressources de calcul, augmentant la vitesse d'entraînement et réduisant l'occupation de la mémoire.
Amélioration de l'efficacité de l'algorithme
Lors de la phase d'inférence, DeepSeek a introduit la technologie de Prédiction Multi-token (Multi-token Prediction, MTP). Les méthodes d'inférence traditionnelles avancent étape par étape, prédisant un seul Token à la fois. La technologie MTP permet de prédire plusieurs Tokens simultanément, ce qui accélère considérablement la vitesse d'inférence tout en réduisant les coûts d'inférence.
Percée de l'algorithme d'apprentissage par renforcement
L'algorithme GRPO (Generalized Reward-Penalized Optimization) de DeepSeek améliore le processus de formation du modèle. L'apprentissage par renforcement ressemble à donner un entraîneur au modèle, qui guide le modèle à apprendre de meilleurs comportements grâce à des récompenses et des punitions. Les algorithmes d'apprentissage par renforcement traditionnels peuvent consommer beaucoup de ressources informatiques au cours de ce processus, tandis que le nouvel algorithme de DeepSeek est plus efficace, car il peut réduire les calculs inutiles tout en garantissant une amélioration des performances du modèle, réalisant ainsi un équilibre entre performances et coûts.
Ces innovations ne sont pas des points techniques isolés, mais forment un système technologique complet, réduisant les besoins en puissance de calcul sur toute la chaîne, de l'entraînement à l'inférence. Les cartes graphiques de consommation ordinaires peuvent désormais exécuter de puissants modèles d'IA, abaissant considérablement le seuil d'entrée des applications d'IA et permettant à davantage de développeurs et d'entreprises de participer à l'innovation en IA.
Impact sur les fabricants de puces
Certain avis estiment que DeepSeek contourne certains niveaux intermédiaires, se libérant ainsi de la dépendance à des fabricants de puces spécifiques. En réalité, DeepSeek optimise directement les algorithmes via la couche PTX (Parallel Thread Execution). PTX est un langage intermédiaire qui se situe entre le code de haut niveau et les instructions GPU réelles, permettant à DeepSeek d'effectuer un réglage de performance plus précis en agissant à ce niveau.
L'impact sur les fabricants de puces est double : d'une part, DeepSeek est en réalité plus étroitement lié au matériel et à l'écosystème associé, la réduction des barrières à l'entrée pour les applications d'IA pourrait élargir la taille du marché global ; d'autre part, l'optimisation de l'algorithme de DeepSeek pourrait modifier la structure de la demande du marché pour les puces haut de gamme, certains modèles d'IA qui nécessitaient auparavant des GPU haut de gamme peuvent maintenant fonctionner efficacement sur des cartes graphiques de milieu de gamme, voire grand public.
Signification pour l'industrie de l'IA en Chine
L'optimisation de l'algorithme de DeepSeek offre un chemin de rupture technologique pour l'industrie de l'IA en Chine. Dans un contexte de restrictions sur les puces haut de gamme, l'idée de "logiciel complétant le matériel" réduit la dépendance vis-à-vis des puces importées de premier plan.
En amont, des algorithmes efficaces réduisent la pression sur la demande de puissance de calcul, permettant aux fournisseurs de services de calcul d'allonger la durée d'utilisation du matériel grâce à l'optimisation logicielle et d'améliorer le retour sur investissement. En aval, les modèles open source optimisés abaissent le seuil d'entrée pour le développement d'applications IA. De nombreuses PME peuvent développer des applications compétitives basées sur le modèle DeepSeek sans avoir besoin de grandes ressources en puissance de calcul, ce qui va engendrer l'émergence de davantage de solutions IA dans des domaines verticaux.
L'impact profond de Web3+AI
Infrastructure d'IA décentralisée
L'optimisation de l'algorithme de DeepSeek offre une nouvelle dynamique à l'infrastructure AI Web3. Son architecture innovante, ses algorithmes efficaces et ses faibles besoins en puissance de calcul rendent possible l'inférence AI décentralisée. L'architecture MoE est naturellement adaptée au déploiement distribué, permettant à différents nœuds de posséder différents réseaux d'experts, sans qu'un nœud unique ait besoin de stocker l'ensemble du modèle, ce qui réduit considérablement les exigences de stockage et de calcul d'un nœud unique, augmentant ainsi la flexibilité et l'efficacité du modèle.
Le cadre d'entraînement FP8 réduit encore la demande en ressources de calcul haut de gamme, permettant ainsi à davantage de ressources de calcul de rejoindre le réseau de nœuds. Cela réduit non seulement le seuil de participation au calcul AI décentralisé, mais améliore également la capacité et l'efficacité de calcul de l'ensemble du réseau.
Système multi-agent
Optimisation des stratégies de trading intelligentes : grâce à l'analyse des données de marché en temps réel, aux agents de prévision des fluctuations de prix à court terme, aux agents d'exécution des transactions sur la chaîne et aux agents de supervision des résultats des transactions, cela aide les utilisateurs à obtenir des rendements plus élevés.
Exécution automatique des contrats intelligents : agents de surveillance des contrats intelligents, agents d'exécution des contrats intelligents, agents de supervision des résultats d'exécution, etc. fonctionnent en collaboration pour réaliser une automatisation des logiques commerciales plus complexes.
Gestion de portefeuille d'investissement personnalisée : l'IA aide les utilisateurs à trouver en temps réel les meilleures opportunités de staking ou de fourniture de liquidités en fonction de leurs préférences en matière de risque, de leurs objectifs d'investissement et de leur situation financière.
DeepSeek est justement en train de trouver des percées grâce à l'innovation algorithmique sous contrainte de puissance de calcul, ouvrant une voie de développement différenciée pour l'industrie de l'IA en Chine. Abaisser le seuil d'application, promouvoir la fusion de Web3 et de l'IA, réduire la dépendance aux puces haut de gamme, habiliter l'innovation financière, ces impacts redessinent le paysage de l'économie numérique. L'avenir du développement de l'IA ne sera plus seulement une compétition de puissance de calcul, mais plutôt une compétition d'optimisation collaborative entre puissance de calcul et algorithmes. Sur cette nouvelle piste, DeepSeek et d'autres innovateurs redéfinissent les règles du jeu avec l'intelligence chinoise.
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DeepSeek V3 ouvre une nouvelle ère de l'IA : Algorithme percée et transformation industrielle
Mise à jour de DeepSeek V3 : percées de l'Algorithme IA et impact sur l'industrie
Récemment, DeepSeek a publié la mise à jour de la version V3, avec des paramètres de modèle atteignant 685 milliards, montrant des améliorations significatives dans les capacités de codage, le design UI et les capacités d'inférence. Lors de la récente conférence GTC 2025, le PDG de NVIDIA a hautement évalué DeepSeek et a souligné que la compréhension selon laquelle les modèles efficaces réduiraient la demande de puces était erronée, et que les besoins en calcul à l'avenir ne feraient qu'augmenter et non diminuer.
DeepSeek, en tant que produit phare de la percée algorithmique, suscite des réflexions sur le rôle de la puissance de calcul et des algorithmes dans le développement de l'industrie de l'IA, en raison de sa relation avec les fournisseurs de puces.
Évolution symbiotique de la puissance de calcul et de l'algorithme
Dans le domaine de l'IA, l'amélioration de la puissance de calcul fournit une base d'exécution pour des algorithmes plus complexes, permettant aux modèles de traiter des quantités de données plus importantes et d'apprendre des motifs plus complexes ; tandis que l'optimisation des algorithmes permet d'utiliser la puissance de calcul de manière plus efficace, améliorant ainsi l'efficacité de l'utilisation des ressources de calcul.
La relation symbiotique entre la puissance de calcul et l'algorithme redéfinit le paysage de l'industrie de l'IA :
Divergence des voies techniques : certaines entreprises poursuivent la construction de super grands clusters de puissance de calcul, tandis que d'autres se concentrent sur l'optimisation de l'efficacité des Algorithmes, formant différentes écoles techniques.
Reconstruction de la chaîne d'approvisionnement : un fabricant de puces devient un leader en puissance AI grâce à l'écosystème, tandis que les fournisseurs de services cloud réduisent les barrières de déploiement grâce à des services de puissance élastique.
Ajustement de la répartition des ressources : les entreprises cherchent un équilibre entre l'investissement dans les infrastructures matérielles et le développement d'algorithmes efficaces.
Émergence de la communauté open source : les modèles open source tels que DeepSeek, LLaMA permettent le partage des résultats d'innovation algorithmique et d'optimisation de la puissance de calcul, accélérant l'itération et la diffusion de la technologie.
Innovations technologiques de DeepSeek
Le développement révolutionnaire de DeepSeek est indissociable de son innovation technologique. Voici une explication simple de ses principaux points d'innovation :
Optimisation de l'architecture du modèle
DeepSeek adopte une architecture combinée de Transformer+MOE (Mixture of Experts) et introduit un mécanisme d'attention latente multi-tête (Multi-Head Latent Attention, MLA). Cette architecture ressemble à une super équipe, où le Transformer est chargé de traiter les tâches régulières, tandis que le MOE agit comme un groupe d'experts au sein de l'équipe, chaque expert ayant son propre domaine de spécialisation. Lorsqu'un problème spécifique se pose, l'expert le plus compétent est sollicité, ce qui permet d'améliorer considérablement l'efficacité et la précision du modèle. Le mécanisme MLA permet au modèle de prêter attention de manière plus flexible aux différents détails importants lors du traitement des informations, améliorant ainsi les performances du modèle.
Méthodes d'entraînement innovantes
DeepSeek a proposé un cadre d'entraînement à précision mixte FP8. Ce cadre fonctionne comme un répartiteur de ressources intelligent, capable de choisir dynamiquement la précision de calcul appropriée en fonction des besoins des différentes phases du processus d'entraînement. Lorsqu'un calcul de haute précision est nécessaire, il utilise une précision plus élevée pour garantir l'exactitude du modèle ; tandis que lorsqu'une précision plus faible est acceptable, il réduit la précision, économisant ainsi des ressources de calcul, augmentant la vitesse d'entraînement et réduisant l'occupation de la mémoire.
Amélioration de l'efficacité de l'algorithme
Lors de la phase d'inférence, DeepSeek a introduit la technologie de Prédiction Multi-token (Multi-token Prediction, MTP). Les méthodes d'inférence traditionnelles avancent étape par étape, prédisant un seul Token à la fois. La technologie MTP permet de prédire plusieurs Tokens simultanément, ce qui accélère considérablement la vitesse d'inférence tout en réduisant les coûts d'inférence.
Percée de l'algorithme d'apprentissage par renforcement
L'algorithme GRPO (Generalized Reward-Penalized Optimization) de DeepSeek améliore le processus de formation du modèle. L'apprentissage par renforcement ressemble à donner un entraîneur au modèle, qui guide le modèle à apprendre de meilleurs comportements grâce à des récompenses et des punitions. Les algorithmes d'apprentissage par renforcement traditionnels peuvent consommer beaucoup de ressources informatiques au cours de ce processus, tandis que le nouvel algorithme de DeepSeek est plus efficace, car il peut réduire les calculs inutiles tout en garantissant une amélioration des performances du modèle, réalisant ainsi un équilibre entre performances et coûts.
Ces innovations ne sont pas des points techniques isolés, mais forment un système technologique complet, réduisant les besoins en puissance de calcul sur toute la chaîne, de l'entraînement à l'inférence. Les cartes graphiques de consommation ordinaires peuvent désormais exécuter de puissants modèles d'IA, abaissant considérablement le seuil d'entrée des applications d'IA et permettant à davantage de développeurs et d'entreprises de participer à l'innovation en IA.
Impact sur les fabricants de puces
Certain avis estiment que DeepSeek contourne certains niveaux intermédiaires, se libérant ainsi de la dépendance à des fabricants de puces spécifiques. En réalité, DeepSeek optimise directement les algorithmes via la couche PTX (Parallel Thread Execution). PTX est un langage intermédiaire qui se situe entre le code de haut niveau et les instructions GPU réelles, permettant à DeepSeek d'effectuer un réglage de performance plus précis en agissant à ce niveau.
L'impact sur les fabricants de puces est double : d'une part, DeepSeek est en réalité plus étroitement lié au matériel et à l'écosystème associé, la réduction des barrières à l'entrée pour les applications d'IA pourrait élargir la taille du marché global ; d'autre part, l'optimisation de l'algorithme de DeepSeek pourrait modifier la structure de la demande du marché pour les puces haut de gamme, certains modèles d'IA qui nécessitaient auparavant des GPU haut de gamme peuvent maintenant fonctionner efficacement sur des cartes graphiques de milieu de gamme, voire grand public.
Signification pour l'industrie de l'IA en Chine
L'optimisation de l'algorithme de DeepSeek offre un chemin de rupture technologique pour l'industrie de l'IA en Chine. Dans un contexte de restrictions sur les puces haut de gamme, l'idée de "logiciel complétant le matériel" réduit la dépendance vis-à-vis des puces importées de premier plan.
En amont, des algorithmes efficaces réduisent la pression sur la demande de puissance de calcul, permettant aux fournisseurs de services de calcul d'allonger la durée d'utilisation du matériel grâce à l'optimisation logicielle et d'améliorer le retour sur investissement. En aval, les modèles open source optimisés abaissent le seuil d'entrée pour le développement d'applications IA. De nombreuses PME peuvent développer des applications compétitives basées sur le modèle DeepSeek sans avoir besoin de grandes ressources en puissance de calcul, ce qui va engendrer l'émergence de davantage de solutions IA dans des domaines verticaux.
L'impact profond de Web3+AI
Infrastructure d'IA décentralisée
L'optimisation de l'algorithme de DeepSeek offre une nouvelle dynamique à l'infrastructure AI Web3. Son architecture innovante, ses algorithmes efficaces et ses faibles besoins en puissance de calcul rendent possible l'inférence AI décentralisée. L'architecture MoE est naturellement adaptée au déploiement distribué, permettant à différents nœuds de posséder différents réseaux d'experts, sans qu'un nœud unique ait besoin de stocker l'ensemble du modèle, ce qui réduit considérablement les exigences de stockage et de calcul d'un nœud unique, augmentant ainsi la flexibilité et l'efficacité du modèle.
Le cadre d'entraînement FP8 réduit encore la demande en ressources de calcul haut de gamme, permettant ainsi à davantage de ressources de calcul de rejoindre le réseau de nœuds. Cela réduit non seulement le seuil de participation au calcul AI décentralisé, mais améliore également la capacité et l'efficacité de calcul de l'ensemble du réseau.
Système multi-agent
Optimisation des stratégies de trading intelligentes : grâce à l'analyse des données de marché en temps réel, aux agents de prévision des fluctuations de prix à court terme, aux agents d'exécution des transactions sur la chaîne et aux agents de supervision des résultats des transactions, cela aide les utilisateurs à obtenir des rendements plus élevés.
Exécution automatique des contrats intelligents : agents de surveillance des contrats intelligents, agents d'exécution des contrats intelligents, agents de supervision des résultats d'exécution, etc. fonctionnent en collaboration pour réaliser une automatisation des logiques commerciales plus complexes.
Gestion de portefeuille d'investissement personnalisée : l'IA aide les utilisateurs à trouver en temps réel les meilleures opportunités de staking ou de fourniture de liquidités en fonction de leurs préférences en matière de risque, de leurs objectifs d'investissement et de leur situation financière.
DeepSeek est justement en train de trouver des percées grâce à l'innovation algorithmique sous contrainte de puissance de calcul, ouvrant une voie de développement différenciée pour l'industrie de l'IA en Chine. Abaisser le seuil d'application, promouvoir la fusion de Web3 et de l'IA, réduire la dépendance aux puces haut de gamme, habiliter l'innovation financière, ces impacts redessinent le paysage de l'économie numérique. L'avenir du développement de l'IA ne sera plus seulement une compétition de puissance de calcul, mais plutôt une compétition d'optimisation collaborative entre puissance de calcul et algorithmes. Sur cette nouvelle piste, DeepSeek et d'autres innovateurs redéfinissent les règles du jeu avec l'intelligence chinoise.