Actualización de DeepSeek V3 lidera un nuevo paradigma de IA

Anoche, DeepSeek lanzó la actualización de la versión V3 en una plataforma: DeepSeek-V3-0324, con parámetros del modelo que alcanzan los 685 mil millones, y ha habido mejoras significativas en la capacidad de código, diseño de UI y capacidad de inferencia.

En la reciente conferencia GTC 2025, el CEO de una empresa tecnológica elogió altamente a DeepSeek. Enfatizó que la creencia previa en el mercado de que el modelo eficiente de DeepSeek reduciría la comprensión de la demanda de chips era errónea, y que la demanda de computación en el futuro solo aumentará, en lugar de disminuir.

DeepSeek, como producto representativo de un avance algorítmico, merece una discusión sobre su relación con el suministro de chips. Empecemos analizando el significado de la potencia computacional y los algoritmos para el desarrollo de la industria de la IA.

La evolución simbiotica del poder de cálculo y los algoritmos

En el campo de la IA, el aumento de la potencia de cálculo proporciona una base para ejecutar algoritmos más complejos, permitiendo que los modelos manejen grandes volúmenes de datos y aprendan patrones más complejos; mientras que la optimización de algoritmos puede utilizar la potencia de cálculo de manera más eficiente, mejorando la eficiencia en el uso de recursos de computación.

La relación de simbiosis entre la potencia de cálculo y los algoritmos está remodelando el panorama de la industria de la IA:

1. Diversificación de la ruta técnica: algunas empresas persiguen la construcción de clústeres de potencia de cálculo de gran tamaño, mientras que otras se centran en la optimización de la eficiencia algorítmica, formando diferentes corrientes técnicas.

2. Reconstrucción de la cadena de suministro: una empresa de semiconductores se convierte en líder en potencia de cálculo de IA a través de su ecosistema, mientras que los proveedores de servicios en la nube reducen las barreras de implementación mediante servicios de capacidad de cálculo flexible.

3. Ajuste de la asignación de recursos: las empresas buscan un equilibrio entre la inversión en infraestructura de hardware y el desarrollo de algoritmos eficientes.

4. Surgimiento de comunidades de código abierto: modelos de código abierto como DeepSeek, LLaMA, etc., permiten compartir innovaciones en algoritmos y optimización de potencia de cálculo, acelerando la iteración y difusión de la tecnología.

Innovación tecnológica de DeepSeek

El éxito de DeepSeek está indisolublemente ligado a su innovación tecnológica. A continuación se presenta una breve explicación de sus principales puntos innovadores:

Optimización de la arquitectura del modelo

DeepSeek utiliza una arquitectura combinada de Transformer + MOE (Mixture of Experts) e introduce un mecanismo de atención latente multi-cabeza (Multi-Head Latent Attention, MLA). Esta arquitectura funciona como un equipo de expertos eficiente, capaz de movilizar al experto más adecuado según la tarea, lo que mejora significativamente la eficiencia y precisión del modelo.

Innovación en métodos de entrenamiento

DeepSeek ha propuesto un marco de entrenamiento de precisión mixta FP8. Este marco puede seleccionar dinámicamente la precisión de cálculo adecuada según las necesidades de diferentes etapas durante el proceso de entrenamiento, aumentando la velocidad de entrenamiento y reduciendo el uso de memoria sin comprometer la precisión del modelo.

Mejora en la eficiencia de inferencia

En la fase de inferencia, DeepSeek introdujo la tecnología de Predicción de Múltiples Tokens (Multi-token Prediction, MTP). Esta tecnología permite predecir múltiples tokens de una sola vez, acelerando significativamente la velocidad de inferencia y reduciendo los costos de inferencia.

Algoritmo de aprendizaje por refuerzo

El nuevo algoritmo de aprendizaje por refuerzo GRPO (Optimización Generalizada de Recompensas y Penalizaciones) de DeepSeek optimiza el proceso de entrenamiento del modelo. Este algoritmo, al tiempo que garantiza una mejora en el rendimiento del modelo, reduce cálculos innecesarios y logra 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. Ahora, las tarjetas gráficas de consumo comunes también pueden ejecutar potentes modelos de IA, lo que ha reducido significativamente la barrera de entrada para las aplicaciones de IA, permitiendo que más desarrolladores y empresas participen en la innovación de IA.

Impacto en los proveedores de chips

Hay opiniones que consideran que DeepSeek ha eludido la capa de software de cierta empresa de chips, liberándose así de su dependencia. En realidad, DeepSeek optimiza los algoritmos directamente a través del conjunto de instrucciones de bajo nivel de la empresa. Al operar en este nivel, DeepSeek puede lograr un ajuste de rendimiento más fino.

El impacto para los proveedores de chips es de doble cara. Por un lado, DeepSeek se ha vinculado más profundamente con su hardware y ecosistema, y la reducción de la barrera de entrada para aplicaciones de IA podría ampliar el tamaño total del mercado; por otro lado, la optimización del algoritmo de DeepSeek podría cambiar la estructura de demanda del mercado para chips de alta gama, ya que algunos modelos de IA que originalmente requerían GPU de alta gama ahora podrían funcionar de manera eficiente en tarjetas gráficas de gama media e incluso de consumo.

Importancia para la industria de IA en China

La optimización del algoritmo de DeepSeek proporciona un camino de ruptura tecnológica para la industria de la IA en China. En el contexto de las limitaciones de los chips de alta gama, la idea de "software complementando hardware" reduce la dependencia de los chips importados de alta gama.

En la parte superior, los algoritmos eficientes han reducido la presión sobre la demanda de potencia de cálculo, lo que permite a los proveedores de servicios de potencia de cálculo extender el ciclo de vida del hardware a través de la optimización del software y mejorar 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. Muchas pequeñas y medianas empresas pueden desarrollar aplicaciones competitivas basadas en el modelo DeepSeek sin necesidad de grandes recursos de potencia de cálculo, lo que dará lugar a la aparición de más soluciones de IA en sectores verticales.

El profundo impacto de Web3+AI

infraestructura de IA descentralizada

La optimización del algoritmo de DeepSeek proporciona un nuevo impulso a la infraestructura de IA de Web3. La arquitectura innovadora, los algoritmos eficientes y los bajos requisitos de potencia de cálculo hacen posible el razonamiento de IA descentralizada. La arquitectura MoE es inherentemente 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, mejorando así la flexibilidad y eficiencia del modelo.

El marco de entrenamiento FP8 reduce aún más la necesidad de recursos computacionales de alto nivel, lo que permite que más recursos computacionales se integren en la red de nodos. Esto no solo disminuye la barrera de entrada para participar en el cálculo descentralizado de IA, sino que también mejora la capacidad de cálculo y la eficiencia de toda la red.

sistemas multiagente

1. Optimización de estrategias de trading inteligentes: a través del análisis de datos de mercado en tiempo real, la predicción de fluctuaciones de precios a corto plazo, la ejecución de transacciones en la cadena y la supervisión de resultados de trading, la colaboración de múltiples agentes ayuda a los usuarios a obtener mayores rendimientos.

2. Ejecución automática de contratos inteligentes: múltiples agentes colaboran en la supervisión, ejecución y supervisión de resultados de contratos inteligentes para lograr una automatización más compleja de la lógica empresarial.

3. 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 su tolerancia al riesgo, objetivos de inversión y situación financiera.

DeepSeek, bajo la restricción de potencia de cálculo, busca innovaciones a través de algoritmos para abrir un camino de desarrollo diferenciado para la industria de IA en China. Al reducir las barreras de aplicación, impulsar la fusión de Web3 e IA, disminuir la dependencia de chips de alta gama y empoderar la innovación financiera, estas influencias están remodelando el panorama de la economía digital. El futuro del desarrollo de IA ya no será solo una competencia de potencia de cálculo, sino una competencia de optimización colaborativa entre potencia de cálculo y algoritmos. En esta nueva pista, innovadores como DeepSeek están redefiniendo las reglas del juego con la sabiduría china.