Atualização do DeepSeek V3: Quebras de Algoritmo de IA e Impacto na Indústria
Recentemente, a DeepSeek lançou a atualização da versão V3, com parâmetros do modelo atingindo 685 bilhões, apresentando melhorias significativas em capacidade de código, design de UI e capacidade de inferência. Na recente conferência GTC 2025, o CEO da Nvidia fez uma avaliação elevada da DeepSeek, apontando que a compreensão anterior do mercado de que modelos eficientes reduziriam a demanda por chips estava errada, e que a demanda computacional futura só aumentará, e não diminuirá.
DeepSeek, como um produto representativo da quebra de algoritmo, suscitou reflexões sobre o papel da potência computacional e do algoritmo no desenvolvimento da indústria de IA, em relação ao fornecimento de chips.
Evolução simbiótica da potência computacional e do algoritmo
No campo da IA, a melhoria da capacidade de computação fornece uma base para a execução de algoritmos mais complexos, permitindo que os modelos processem uma maior quantidade de dados e aprendam padrões mais complexos; por outro lado, a otimização dos algoritmos pode utilizar a capacidade de computação de forma mais eficiente, aumentando a eficiência do uso dos recursos computacionais.
A relação de simbiose entre poder computacional e algoritmo está a reconfigurar o panorama da indústria de IA:
Divergência de rotas tecnológicas: algumas empresas buscam construir clusters de computação de ultra grande escala, enquanto outras se concentram na otimização da eficiência do algoritmo, formando diferentes escolas tecnológicas.
Reestruturação da cadeia de produção: um fabricante de chips torna-se líder em poder computacional de IA através do ecossistema, enquanto os provedores de serviços de nuvem reduzem a barreira de implementação através de serviços de poder computacional flexíveis.
Ajuste na alocação de recursos: as empresas buscam um equilíbrio entre o investimento em infraestrutura de hardware e o desenvolvimento de algoritmos eficientes.
A ascensão das comunidades de código aberto: Modelos de código aberto como DeepSeek, LLaMA, etc., permitem que inovações em algoritmos e resultados de otimização de potência sejam compartilhados, acelerando a iteração e a difusão da tecnologia.
Inovação tecnológica do DeepSeek
O desenvolvimento inovador da DeepSeek está intimamente ligado à sua inovação tecnológica. Abaixo está uma explicação simples dos seus principais pontos de inovação:
otimização da arquitetura do modelo
DeepSeek utiliza uma arquitetura de combinação de Transformer+MOE (Mistura de Especialistas) e introduz um mecanismo de Atenção Latente Multi-Cabeça (Multi-Head Latent Attention, MLA). Esta arquitetura é como uma super equipe, onde o Transformer é responsável por tarefas regulares, enquanto o MOE atua como um grupo de especialistas dentro da equipe, cada um com sua própria área de especialização; quando enfrenta um problema específico, o especialista mais adequado é chamado para lidar com isso, o que pode aumentar significativamente a eficiência e a precisão do modelo. O mecanismo MLA permite que o modelo preste atenção de forma mais flexível a diferentes detalhes importantes ao processar informações, melhorando ainda mais o desempenho do modelo.
Inovação nos métodos de treino
A DeepSeek apresentou um quadro de treino de precisão mista FP8. Este quadro funciona como um alocador de recursos inteligente, capaz de selecionar dinamicamente a precisão de cálculo adequada com base nas necessidades das diferentes fases do treino. Quando é necessária uma precisão de cálculo elevada, utiliza uma precisão maior para garantir a precisão do modelo; enquanto que quando uma precisão mais baixa é aceitável, reduz a precisão, economizando recursos de cálculo, aumentando a velocidade de treino e reduzindo o uso de memória.
Aumento da eficiência de raciocínio
Na fase de inferência, o DeepSeek introduziu a tecnologia de Previsão de Múltiplos Tokens (Multi-token Prediction, MTP). Os métodos tradicionais de inferência são feitos passo a passo, prevendo um Token de cada vez. A tecnologia MTP permite prever vários Tokens de uma só vez, acelerando assim significativamente a velocidade da inferência e reduzindo os custos de inferência.
Avanço no algoritmo de aprendizado por reforço
O novo algoritmo de aprendizado por reforço da DeepSeek, GRPO (Generalized Reward-Penalized Optimization), otimiza o processo de treinamento do modelo. O aprendizado por reforço é como fornecer um treinador ao modelo, que orienta o aprendizado de comportamentos melhores através de recompensas e punições. Algoritmos tradicionais de aprendizado por reforço podem consumir uma grande quantidade de recursos computacionais durante esse processo, enquanto o novo algoritmo da DeepSeek é mais eficiente, conseguindo reduzir os cálculos desnecessários enquanto garante melhorias no desempenho do modelo, alcançando assim um equilíbrio entre desempenho e custo.
Essas inovações não são pontos técnicos isolados, mas formam um sistema técnico completo, reduzindo a necessidade de poder computacional em toda a cadeia, desde o treinamento até a inferência. Placas de vídeo convencionais agora podem executar modelos de IA poderosos, diminuindo significativamente a barreira de entrada para aplicações de IA, permitindo que mais desenvolvedores e empresas participem da inovação em IA.
Impacto sobre os fabricantes de chips
Há opiniões que consideram que o DeepSeek contorna alguns níveis intermediários, libertando-se assim da dependência de fabricantes de chips específicos. Na realidade, o DeepSeek otimiza algoritmos diretamente através da camada PTX (Parallel Thread Execution). PTX é uma linguagem de representação intermediária que fica entre o código de alto nível e as instruções reais da GPU, permitindo que o DeepSeek realize um ajuste de desempenho mais fino através da manipulação deste nível.
O impacto sobre os fabricantes de chips é duplo: por um lado, o DeepSeek está, na verdade, mais ligado ao hardware e ao ecossistema relacionado, e a redução da barreira de entrada para aplicações de IA pode expandir o tamanho total do mercado; por outro lado, a otimização do algoritmo do DeepSeek pode mudar a estrutura da demanda do mercado por chips de alta gama, uma vez que alguns modelos de IA que anteriormente necessitavam de GPU de alta gama agora podem funcionar de forma eficiente em placas gráficas de gama média ou até consumidora.
Significado para a indústria de IA na China
A otimização do algoritmo da DeepSeek oferece um caminho para a ruptura tecnológica na indústria de IA da China. Num contexto de restrições em chips de alta gama, a abordagem de "software a substituir hardware" aliviou a dependência de chips importados de topo.
No upstream, algoritmos eficientes reduziram a pressão sobre a demanda de poder computacional, permitindo que os provedores de serviços de computação estendam o ciclo de vida do hardware através da otimização de software, aumentando o retorno sobre o investimento. No downstream, os modelos de código aberto otimizados reduziram a barreira de entrada para o desenvolvimento de aplicações de IA. Muitas pequenas e médias empresas, sem a necessidade de grandes recursos computacionais, também podem desenvolver aplicações competitivas com base no modelo DeepSeek, o que vai gerar o surgimento de mais soluções de IA em setores verticais.
O impacto profundo do Web3+AI
Infraestrutura de IA descentralizada
A otimização do algoritmo do DeepSeek oferece um novo impulso para a infraestrutura de IA Web3, com uma arquitetura inovadora, algoritmos eficientes e menores necessidades de poder computacional, tornando possível a inferência de IA descentralizada. A arquitetura MoE é naturalmente adequada para implantação distribuída, onde diferentes nós podem ter diferentes redes de especialistas, sem a necessidade de um único nó armazenar o modelo completo, o que reduz significativamente os requisitos de armazenamento e computação de um único nó, aumentando assim a flexibilidade e eficiência do modelo.
A estrutura de treinamento FP8 reduz ainda mais a necessidade de recursos computacionais avançados, permitindo que mais recursos computacionais sejam integrados à rede de nós. Isso não apenas diminui a barreira de entrada para participar do cálculo descentralizado de IA, mas também melhora a capacidade de cálculo e a eficiência de toda a rede.
Sistema de múltiplos agentes
Otimização de estratégias de negociação inteligentes: através da análise de dados de mercado em tempo real, o funcionamento colaborativo de agentes de previsão de flutuações de preços de curto prazo, agentes de execução de transações em cadeia e agentes de supervisão de resultados de transações, ajuda os usuários a obterem retornos mais elevados.
Execução automática de contratos inteligentes: agentes de monitoramento de contratos inteligentes, agentes de execução de contratos inteligentes, agentes de supervisão de resultados de execução, etc., operando em conjunto para realizar a automação de lógicas de negócios mais complexas.
Gestão de portfólios personalizada: A IA ajuda os utilizadores a encontrar em tempo real as melhores oportunidades de staking ou fornecimento de liquidez, com base nas preferências de risco, objetivos de investimento e situação financeira dos utilizadores.
DeepSeek é precisamente a busca por inovações por meio de algoritmos sob restrições de poder computacional, abrindo caminhos de desenvolvimento diferenciados para a indústria de IA na China. Reduzir as barreiras de aplicação, promover a fusão do Web3 com IA, diminuir a dependência de chips de alto desempenho e capacitar a inovação financeira, esses impactos estão reformulando o panorama da economia digital. O futuro do desenvolvimento da IA não será mais apenas uma corrida de poder computacional, mas sim uma corrida de otimização colaborativa entre poder computacional e algoritmos. Neste novo caminho, inovadores como a DeepSeek estão redefinindo as regras do jogo com a sabedoria chinesa.
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DeepSeek V3 lidera uma nova era de IA: Algoritmo de ruptura e reconfiguração da indústria
Atualização do DeepSeek V3: Quebras de Algoritmo de IA e Impacto na Indústria
Recentemente, a DeepSeek lançou a atualização da versão V3, com parâmetros do modelo atingindo 685 bilhões, apresentando melhorias significativas em capacidade de código, design de UI e capacidade de inferência. Na recente conferência GTC 2025, o CEO da Nvidia fez uma avaliação elevada da DeepSeek, apontando que a compreensão anterior do mercado de que modelos eficientes reduziriam a demanda por chips estava errada, e que a demanda computacional futura só aumentará, e não diminuirá.
DeepSeek, como um produto representativo da quebra de algoritmo, suscitou reflexões sobre o papel da potência computacional e do algoritmo no desenvolvimento da indústria de IA, em relação ao fornecimento de chips.
Evolução simbiótica da potência computacional e do algoritmo
No campo da IA, a melhoria da capacidade de computação fornece uma base para a execução de algoritmos mais complexos, permitindo que os modelos processem uma maior quantidade de dados e aprendam padrões mais complexos; por outro lado, a otimização dos algoritmos pode utilizar a capacidade de computação de forma mais eficiente, aumentando a eficiência do uso dos recursos computacionais.
A relação de simbiose entre poder computacional e algoritmo está a reconfigurar o panorama da indústria de IA:
Divergência de rotas tecnológicas: algumas empresas buscam construir clusters de computação de ultra grande escala, enquanto outras se concentram na otimização da eficiência do algoritmo, formando diferentes escolas tecnológicas.
Reestruturação da cadeia de produção: um fabricante de chips torna-se líder em poder computacional de IA através do ecossistema, enquanto os provedores de serviços de nuvem reduzem a barreira de implementação através de serviços de poder computacional flexíveis.
Ajuste na alocação de recursos: as empresas buscam um equilíbrio entre o investimento em infraestrutura de hardware e o desenvolvimento de algoritmos eficientes.
A ascensão das comunidades de código aberto: Modelos de código aberto como DeepSeek, LLaMA, etc., permitem que inovações em algoritmos e resultados de otimização de potência sejam compartilhados, acelerando a iteração e a difusão da tecnologia.
Inovação tecnológica do DeepSeek
O desenvolvimento inovador da DeepSeek está intimamente ligado à sua inovação tecnológica. Abaixo está uma explicação simples dos seus principais pontos de inovação:
otimização da arquitetura do modelo
DeepSeek utiliza uma arquitetura de combinação de Transformer+MOE (Mistura de Especialistas) e introduz um mecanismo de Atenção Latente Multi-Cabeça (Multi-Head Latent Attention, MLA). Esta arquitetura é como uma super equipe, onde o Transformer é responsável por tarefas regulares, enquanto o MOE atua como um grupo de especialistas dentro da equipe, cada um com sua própria área de especialização; quando enfrenta um problema específico, o especialista mais adequado é chamado para lidar com isso, o que pode aumentar significativamente a eficiência e a precisão do modelo. O mecanismo MLA permite que o modelo preste atenção de forma mais flexível a diferentes detalhes importantes ao processar informações, melhorando ainda mais o desempenho do modelo.
Inovação nos métodos de treino
A DeepSeek apresentou um quadro de treino de precisão mista FP8. Este quadro funciona como um alocador de recursos inteligente, capaz de selecionar dinamicamente a precisão de cálculo adequada com base nas necessidades das diferentes fases do treino. Quando é necessária uma precisão de cálculo elevada, utiliza uma precisão maior para garantir a precisão do modelo; enquanto que quando uma precisão mais baixa é aceitável, reduz a precisão, economizando recursos de cálculo, aumentando a velocidade de treino e reduzindo o uso de memória.
Aumento da eficiência de raciocínio
Na fase de inferência, o DeepSeek introduziu a tecnologia de Previsão de Múltiplos Tokens (Multi-token Prediction, MTP). Os métodos tradicionais de inferência são feitos passo a passo, prevendo um Token de cada vez. A tecnologia MTP permite prever vários Tokens de uma só vez, acelerando assim significativamente a velocidade da inferência e reduzindo os custos de inferência.
Avanço no algoritmo de aprendizado por reforço
O novo algoritmo de aprendizado por reforço da DeepSeek, GRPO (Generalized Reward-Penalized Optimization), otimiza o processo de treinamento do modelo. O aprendizado por reforço é como fornecer um treinador ao modelo, que orienta o aprendizado de comportamentos melhores através de recompensas e punições. Algoritmos tradicionais de aprendizado por reforço podem consumir uma grande quantidade de recursos computacionais durante esse processo, enquanto o novo algoritmo da DeepSeek é mais eficiente, conseguindo reduzir os cálculos desnecessários enquanto garante melhorias no desempenho do modelo, alcançando assim um equilíbrio entre desempenho e custo.
Essas inovações não são pontos técnicos isolados, mas formam um sistema técnico completo, reduzindo a necessidade de poder computacional em toda a cadeia, desde o treinamento até a inferência. Placas de vídeo convencionais agora podem executar modelos de IA poderosos, diminuindo significativamente a barreira de entrada para aplicações de IA, permitindo que mais desenvolvedores e empresas participem da inovação em IA.
Impacto sobre os fabricantes de chips
Há opiniões que consideram que o DeepSeek contorna alguns níveis intermediários, libertando-se assim da dependência de fabricantes de chips específicos. Na realidade, o DeepSeek otimiza algoritmos diretamente através da camada PTX (Parallel Thread Execution). PTX é uma linguagem de representação intermediária que fica entre o código de alto nível e as instruções reais da GPU, permitindo que o DeepSeek realize um ajuste de desempenho mais fino através da manipulação deste nível.
O impacto sobre os fabricantes de chips é duplo: por um lado, o DeepSeek está, na verdade, mais ligado ao hardware e ao ecossistema relacionado, e a redução da barreira de entrada para aplicações de IA pode expandir o tamanho total do mercado; por outro lado, a otimização do algoritmo do DeepSeek pode mudar a estrutura da demanda do mercado por chips de alta gama, uma vez que alguns modelos de IA que anteriormente necessitavam de GPU de alta gama agora podem funcionar de forma eficiente em placas gráficas de gama média ou até consumidora.
Significado para a indústria de IA na China
A otimização do algoritmo da DeepSeek oferece um caminho para a ruptura tecnológica na indústria de IA da China. Num contexto de restrições em chips de alta gama, a abordagem de "software a substituir hardware" aliviou a dependência de chips importados de topo.
No upstream, algoritmos eficientes reduziram a pressão sobre a demanda de poder computacional, permitindo que os provedores de serviços de computação estendam o ciclo de vida do hardware através da otimização de software, aumentando o retorno sobre o investimento. No downstream, os modelos de código aberto otimizados reduziram a barreira de entrada para o desenvolvimento de aplicações de IA. Muitas pequenas e médias empresas, sem a necessidade de grandes recursos computacionais, também podem desenvolver aplicações competitivas com base no modelo DeepSeek, o que vai gerar o surgimento de mais soluções de IA em setores verticais.
O impacto profundo do Web3+AI
Infraestrutura de IA descentralizada
A otimização do algoritmo do DeepSeek oferece um novo impulso para a infraestrutura de IA Web3, com uma arquitetura inovadora, algoritmos eficientes e menores necessidades de poder computacional, tornando possível a inferência de IA descentralizada. A arquitetura MoE é naturalmente adequada para implantação distribuída, onde diferentes nós podem ter diferentes redes de especialistas, sem a necessidade de um único nó armazenar o modelo completo, o que reduz significativamente os requisitos de armazenamento e computação de um único nó, aumentando assim a flexibilidade e eficiência do modelo.
A estrutura de treinamento FP8 reduz ainda mais a necessidade de recursos computacionais avançados, permitindo que mais recursos computacionais sejam integrados à rede de nós. Isso não apenas diminui a barreira de entrada para participar do cálculo descentralizado de IA, mas também melhora a capacidade de cálculo e a eficiência de toda a rede.
Sistema de múltiplos agentes
Otimização de estratégias de negociação inteligentes: através da análise de dados de mercado em tempo real, o funcionamento colaborativo de agentes de previsão de flutuações de preços de curto prazo, agentes de execução de transações em cadeia e agentes de supervisão de resultados de transações, ajuda os usuários a obterem retornos mais elevados.
Execução automática de contratos inteligentes: agentes de monitoramento de contratos inteligentes, agentes de execução de contratos inteligentes, agentes de supervisão de resultados de execução, etc., operando em conjunto para realizar a automação de lógicas de negócios mais complexas.
Gestão de portfólios personalizada: A IA ajuda os utilizadores a encontrar em tempo real as melhores oportunidades de staking ou fornecimento de liquidez, com base nas preferências de risco, objetivos de investimento e situação financeira dos utilizadores.
DeepSeek é precisamente a busca por inovações por meio de algoritmos sob restrições de poder computacional, abrindo caminhos de desenvolvimento diferenciados para a indústria de IA na China. Reduzir as barreiras de aplicação, promover a fusão do Web3 com IA, diminuir a dependência de chips de alto desempenho e capacitar a inovação financeira, esses impactos estão reformulando o panorama da economia digital. O futuro do desenvolvimento da IA não será mais apenas uma corrida de poder computacional, mas sim uma corrida de otimização colaborativa entre poder computacional e algoritmos. Neste novo caminho, inovadores como a DeepSeek estão redefinindo as regras do jogo com a sabedoria chinesa.