Recientemente, DeepSeek lanzó la actualización de la última versión V3, con parámetros de modelo que alcanzan los 685 mil millones, con mejoras significativas en capacidad de codificación, diseño de UI y capacidad de inferencia. Esta noticia ha generado una amplia atención en la industria.
En la reciente conferencia GTC 2025, los líderes de la industria elogiaron los logros de DeepSeek y señalaron que las preocupaciones del mercado sobre la posible reducción de la demanda de chips debido a modelos eficientes eran innecesarias. De hecho, la demanda de computación en el futuro solo seguirá creciendo.
DeepSeek, como una obra representativa de los avances en algoritmos, merece una profunda discusión sobre su relación con el suministro de potencia de cálculo. Empecemos hablando sobre la importancia de la potencia de cálculo y los algoritmos en el desarrollo de la industria de la IA.
La coevolución de la potencia computacional y el algoritmo
En el campo de la IA, el aumento de la capacidad de cálculo proporciona la base para algoritmos más complejos, lo que permite a los modelos procesar datos a mayor escala y aprender patrones más complejos. Al mismo tiempo, la optimización de los algoritmos puede utilizar la capacidad de cálculo de manera más eficiente, mejorando la eficiencia del uso de los recursos de cálculo.
Esta relación simbiótica está remodelando el panorama de la industria de la IA:
Divergencia de rutas tecnológicas: algunas empresas se dedican a construir clústeres de potencia informática de gran escala, mientras que otras se enfocan en la optimización de la eficiencia del Algoritmo, formando diferentes corrientes tecnológicas.
Reconstrucción de la cadena industrial: los principales fabricantes de chips se convierten en los dominantes de la potencia de cálculo de IA a través del ecosistema, mientras que los proveedores de servicios en la nube reducen las barreras de implementación mediante servicios de potencia de cálculo flexible.
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 la comunidad de código abierto: los modelos de código abierto permiten compartir los resultados de la innovación de algoritmos y la optimización de la potencia de cálculo, acelerando la iteración y difusión de la tecnología.
Innovación técnica de DeepSeek
El éxito de DeepSeek está indisolublemente ligado a 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 y MOE (Mixture of Experts), e introduce un mecanismo de atención potencial de múltiples cabezas (MLA). Esta arquitectura es como un equipo eficiente, donde el Transformer se encarga de las tareas habituales y el MOE actúa como un grupo de expertos, movilizando al experto más adecuado según el problema específico. El mecanismo MLA permite que el modelo preste atención de manera más flexible a los detalles importantes, mejorando aún más el rendimiento.
Innovación en métodos de entrenamiento
DeepSeek ha propuesto un marco de entrenamiento de precisión mixta FP8, que puede ajustar dinámicamente la precisión de cálculo según las necesidades durante el proceso de entrenamiento. Este enfoque mejora la velocidad de entrenamiento y reduce el uso de memoria, al tiempo que garantiza la precisión del modelo.
Mejora de la eficiencia de inferencia
En la fase de inferencia, DeepSeek introduce la tecnología de predicción de múltiples tokens (MTP). A diferencia de la predicción tradicional de token por token, la tecnología MTP puede predecir múltiples tokens a la vez, lo que aumenta significativamente la velocidad de inferencia y reduce los costos.
Avances en el algoritmo de aprendizaje reforzado
El algoritmo GRPO (Optimización Penalizada por Recompensa Generalizada) desarrollado por DeepSeek optimiza el proceso de entrenamiento del modelo. Este nuevo algoritmo, al garantizar la mejora del rendimiento del modelo, reduce los cálculos innecesarios, logrando un equilibrio entre rendimiento y costo.
Estas innovaciones han formado un sistema técnico completo, reduciendo de manera integral la demanda de potencia de cálculo desde el entrenamiento hasta la inferencia. Esto permite que las tarjetas gráficas de consumo común puedan ejecutar potentes modelos de IA, lo que reduce significativamente la barrera de entrada para las aplicaciones de IA.
Impacto en la industria de los chips
La optimización del algoritmo de DeepSeek tiene un impacto dual en la industria de los semiconductores. Por un lado, su vinculación con el hardware y el ecosistema es más profunda, y la reducción de la barrera de entrada para las aplicaciones de IA podría ampliar el tamaño total del mercado. Por otro lado, la optimización del algoritmo podría cambiar la estructura de la demanda del mercado para chips de alta gama, permitiendo que algunos modelos de IA que originalmente requerían GPU de alta gama funcionen de manera eficiente en tarjetas gráficas de gama media y baja.
Significado para la industria de IA en China
La optimización del algoritmo de DeepSeek ha proporcionado un punto de ruptura técnico para la industria de IA en China. En el contexto de la limitación del suministro de chips de alta gama, la idea de "software que complementa el hardware" ha reducido la dependencia de los chips importados de primera categoría.
En la parte superior de la industria, el algoritmo eficiente ha reducido la presión sobre la demanda de potencia de cálculo, lo que permite a los proveedores de servicios optimizar el software para prolongar el ciclo de uso del hardware y aumentar el retorno de la inversión. En la parte inferior, los modelos de código abierto optimizados han reducido la barrera de entrada para el desarrollo de aplicaciones de IA, permitiendo a numerosas pequeñas y medianas empresas desarrollar aplicaciones competitivas basadas en el modelo DeepSeek.
El profundo impacto de Web3+AI
Infraestructura de IA descentralizada
La innovación de DeepSeek proporciona un nuevo impulso a la infraestructura de IA Web3. Su arquitectura y algoritmo hacen posible el razonamiento de IA descentralizado. La arquitectura MoE es adecuada para el despliegue distribuido, donde diferentes nodos pueden poseer diferentes redes de expertos, sin necesidad de que un solo nodo almacene el modelo completo. El marco de entrenamiento FP8 reduce aún más la necesidad de recursos computacionales de alta gama, permitiendo que más recursos computacionales se unan a la red de nodos.
Sistema multiagente
Optimización de estrategias de trading inteligentes: a través de la colaboración de múltiples agentes especializados, como el análisis de datos del mercado, la predicción de la volatilidad de precios, la ejecución de operaciones y la supervisión, ayuda a los usuarios a obtener mayores rendimientos.
Ejecución automática de contratos inteligentes: a través de la cooperación de agentes como la supervisión de contratos inteligentes, la ejecución y la supervisión de resultados, se logra la automatización de lógicas de negocio más complejas.
Gestión de carteras de inversión personalizadas: la IA puede ayudar 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 busca innovar a través del Algoritmo para lograr avances bajo restricciones de poder de cálculo, abriendo un camino de desarrollo diferenciado para la industria de IA en China. Ha reducido la barrera de entrada para las aplicaciones, impulsando la fusión entre Web3 y IA, disminuyendo la dependencia de chips de alta gama y empoderando 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 el poder de cálculo y el Algoritmo. En esta nueva pista, innovadores como DeepSeek están redefiniendo las reglas del juego con inteligencia.
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ser_ngmi
· 07-17 04:23
Con tener manos es suficiente, no te estreses.
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ChainSpy
· 07-17 01:51
¡v3 realmente ha llegado! ¡To the moon!
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StablecoinArbitrageur
· 07-16 19:09
hmm... calculando los números pero esa relación de compresión fp8 parece sospechosa, para ser honesto
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Rekt_Recovery
· 07-14 04:54
necesito un poco de copium para sobrevivir a esta apocalipsis de IA, para ser honesto
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PretendingToReadDocs
· 07-14 04:51
¿Esta ola finalmente To the moon?
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Degen4Breakfast
· 07-14 04:47
La tecnología es el catalizador de la especulación.
DeepSeek V3 Algoritmo突破：AI新范式引领Web3和金融创新
DeepSeek V3: Algoritmo突破引领AI新范式
Recientemente, DeepSeek lanzó la actualización de la última versión V3, con parámetros de modelo que alcanzan los 685 mil millones, con mejoras significativas en capacidad de codificación, diseño de UI y capacidad de inferencia. Esta noticia ha generado una amplia atención en la industria.
En la reciente conferencia GTC 2025, los líderes de la industria elogiaron los logros de DeepSeek y señalaron que las preocupaciones del mercado sobre la posible reducción de la demanda de chips debido a modelos eficientes eran innecesarias. De hecho, la demanda de computación en el futuro solo seguirá creciendo.
DeepSeek, como una obra representativa de los avances en algoritmos, merece una profunda discusión sobre su relación con el suministro de potencia de cálculo. Empecemos hablando sobre la importancia de la potencia de cálculo y los algoritmos en el desarrollo de la industria de la IA.
La coevolución de la potencia computacional y el algoritmo
En el campo de la IA, el aumento de la capacidad de cálculo proporciona la base para algoritmos más complejos, lo que permite a los modelos procesar datos a mayor escala y aprender patrones más complejos. Al mismo tiempo, la optimización de los algoritmos puede utilizar la capacidad de cálculo de manera más eficiente, mejorando la eficiencia del uso de los recursos de cálculo.
Esta relación simbiótica está remodelando el panorama de la industria de la IA:
Divergencia de rutas tecnológicas: algunas empresas se dedican a construir clústeres de potencia informática de gran escala, mientras que otras se enfocan en la optimización de la eficiencia del Algoritmo, formando diferentes corrientes tecnológicas.
Reconstrucción de la cadena industrial: los principales fabricantes de chips se convierten en los dominantes de la potencia de cálculo de IA a través del ecosistema, mientras que los proveedores de servicios en la nube reducen las barreras de implementación mediante servicios de potencia de cálculo flexible.
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 la comunidad de código abierto: los modelos de código abierto permiten compartir los resultados de la innovación de algoritmos y la optimización de la potencia de cálculo, acelerando la iteración y difusión de la tecnología.
Innovación técnica de DeepSeek
El éxito de DeepSeek está indisolublemente ligado a 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 y MOE (Mixture of Experts), e introduce un mecanismo de atención potencial de múltiples cabezas (MLA). Esta arquitectura es como un equipo eficiente, donde el Transformer se encarga de las tareas habituales y el MOE actúa como un grupo de expertos, movilizando al experto más adecuado según el problema específico. El mecanismo MLA permite que el modelo preste atención de manera más flexible a los detalles importantes, mejorando aún más el rendimiento.
Innovación en métodos de entrenamiento
DeepSeek ha propuesto un marco de entrenamiento de precisión mixta FP8, que puede ajustar dinámicamente la precisión de cálculo según las necesidades durante el proceso de entrenamiento. Este enfoque mejora la velocidad de entrenamiento y reduce el uso de memoria, al tiempo que garantiza la precisión del modelo.
Mejora de la eficiencia de inferencia
En la fase de inferencia, DeepSeek introduce la tecnología de predicción de múltiples tokens (MTP). A diferencia de la predicción tradicional de token por token, la tecnología MTP puede predecir múltiples tokens a la vez, lo que aumenta significativamente la velocidad de inferencia y reduce los costos.
Avances en el algoritmo de aprendizaje reforzado
El algoritmo GRPO (Optimización Penalizada por Recompensa Generalizada) desarrollado por DeepSeek optimiza el proceso de entrenamiento del modelo. Este nuevo algoritmo, al garantizar la mejora del rendimiento del modelo, reduce los cálculos innecesarios, logrando un equilibrio entre rendimiento y costo.
Estas innovaciones han formado un sistema técnico completo, reduciendo de manera integral la demanda de potencia de cálculo desde el entrenamiento hasta la inferencia. Esto permite que las tarjetas gráficas de consumo común puedan ejecutar potentes modelos de IA, lo que reduce significativamente la barrera de entrada para las aplicaciones de IA.
Impacto en la industria de los chips
La optimización del algoritmo de DeepSeek tiene un impacto dual en la industria de los semiconductores. Por un lado, su vinculación con el hardware y el ecosistema es más profunda, y la reducción de la barrera de entrada para las aplicaciones de IA podría ampliar el tamaño total del mercado. Por otro lado, la optimización del algoritmo podría cambiar la estructura de la demanda del mercado para chips de alta gama, permitiendo que algunos modelos de IA que originalmente requerían GPU de alta gama funcionen de manera eficiente en tarjetas gráficas de gama media y baja.
Significado para la industria de IA en China
La optimización del algoritmo de DeepSeek ha proporcionado un punto de ruptura técnico para la industria de IA en China. En el contexto de la limitación del suministro de chips de alta gama, la idea de "software que complementa el hardware" ha reducido la dependencia de los chips importados de primera categoría.
En la parte superior de la industria, el algoritmo eficiente ha reducido la presión sobre la demanda de potencia de cálculo, lo que permite a los proveedores de servicios optimizar el software para prolongar el ciclo de uso del hardware y aumentar el retorno de la inversión. En la parte inferior, los modelos de código abierto optimizados han reducido la barrera de entrada para el desarrollo de aplicaciones de IA, permitiendo a numerosas pequeñas y medianas empresas desarrollar aplicaciones competitivas basadas en el modelo DeepSeek.
El profundo impacto de Web3+AI
Infraestructura de IA descentralizada
La innovación de DeepSeek proporciona un nuevo impulso a la infraestructura de IA Web3. Su arquitectura y algoritmo hacen posible el razonamiento de IA descentralizado. La arquitectura MoE es adecuada para el despliegue distribuido, donde diferentes nodos pueden poseer diferentes redes de expertos, sin necesidad de que un solo nodo almacene el modelo completo. El marco de entrenamiento FP8 reduce aún más la necesidad de recursos computacionales de alta gama, permitiendo que más recursos computacionales se unan a la red de nodos.
Sistema multiagente
Optimización de estrategias de trading inteligentes: a través de la colaboración de múltiples agentes especializados, como el análisis de datos del mercado, la predicción de la volatilidad de precios, la ejecución de operaciones y la supervisión, ayuda a los usuarios a obtener mayores rendimientos.
Ejecución automática de contratos inteligentes: a través de la cooperación de agentes como la supervisión de contratos inteligentes, la ejecución y la supervisión de resultados, se logra la automatización de lógicas de negocio más complejas.
Gestión de carteras de inversión personalizadas: la IA puede ayudar 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 busca innovar a través del Algoritmo para lograr avances bajo restricciones de poder de cálculo, abriendo un camino de desarrollo diferenciado para la industria de IA en China. Ha reducido la barrera de entrada para las aplicaciones, impulsando la fusión entre Web3 y IA, disminuyendo la dependencia de chips de alta gama y empoderando 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 el poder de cálculo y el Algoritmo. En esta nueva pista, innovadores como DeepSeek están redefiniendo las reglas del juego con inteligencia.