Recentemente, a DeepSeek lançou a atualização da versão V3, com parâmetros do modelo alcançando 685 bilhões, apresentando melhorias significativas em capacidade de código, design de UI e capacidade de inferência. Esta notícia gerou ampla atenção na indústria.
Na recente conferência GTC 2025, os líderes do setor elogiaram altamente as conquistas da DeepSeek e apontaram que as preocupações anteriores do mercado sobre a possível redução da demanda por chips devido a modelos eficientes eram desnecessárias. De fato, a demanda por computação no futuro só continuará a crescer.
DeepSeek, como uma obra representativa do avanço do algoritmo, merece uma discussão aprofundada sobre sua relação com o fornecimento de poder computacional. Vamos começar falando sobre o significado do poder computacional e do algoritmo para o desenvolvimento da indústria de IA.
A evolução simbiótica da capacidade de computação e do algoritmo
No campo da IA, a melhoria da capacidade de processamento fornece uma base para algoritmos mais complexos, permitindo que os modelos lidem com conjuntos de dados maiores e aprendam padrões mais complexos. Ao mesmo tempo, a otimização dos algoritmos pode utilizar a capacidade de processamento de forma mais eficiente, aumentando a eficiência na utilização dos recursos computacionais.
Esta relação simbiótica está a redefinir o panorama da indústria de IA:
Diferenciação das rotas tecnológicas: algumas empresas estão se dedicando a construir grandes clusters de poder computacional, enquanto outras se concentram na otimização da eficiência do algoritmo, formando diferentes correntes tecnológicas.
Reconstrução da cadeia industrial: os principais fabricantes de chips tornam-se os dominadores da capacidade computacional de IA através de ecossistemas, enquanto os provedores de serviços em nuvem reduzem a barreira de entrada com serviços de capacidade computacional flexível.
Ajuste da alocação de recursos: as empresas buscam um equilíbrio entre o investimento em infraestrutura de hardware e o desenvolvimento de algoritmos eficientes.
O surgimento de comunidades de código aberto: modelos de código aberto permitem que inovações em algoritmos e resultados de otimização de poder computacional sejam compartilhados, acelerando a iteração e difusão da tecnologia.
Inovação tecnológica da DeepSeek
O sucesso da DeepSeek está intimamente ligado à sua inovação tecnológica. Abaixo estão explicações simples dos seus principais pontos de inovação:
otimização da arquitetura do modelo
DeepSeek utiliza uma arquitetura combinada de Transformer e MOE (Mistura de Especialistas), e introduz o mecanismo de atenção potencial multicabeça (MLA). Esta arquitetura é como uma equipe eficiente, onde o Transformer é responsável por tarefas regulares, enquanto o MOE funciona como um grupo de especialistas, mobilizando os especialistas mais adequados com base no problema específico. O mecanismo MLA permite que o modelo preste atenção de forma mais flexível aos detalhes importantes, melhorando ainda mais o desempenho.
Inovação nos métodos de treinamento
A DeepSeek propôs uma estrutura de treinamento de precisão mista FP8, que pode ajustar dinamicamente a precisão de cálculo com base nas necessidades do processo de treinamento. Este método aumenta a velocidade de treinamento e reduz o uso de memória, garantindo ao mesmo tempo a precisão do modelo.
Aumento da eficiência de inferência
Na fase de inferência, o DeepSeek introduziu a tecnologia de Previsão Multi-Token (MTP). Ao contrário da previsão Token a Token tradicional, a tecnologia MTP pode prever vários Tokens de uma só vez, aumentando significativamente a velocidade de inferência e reduzindo os custos.
Avanços em algoritmos de aprendizagem por reforço
O algoritmo GRPO (Otimização Generalizada com Recompensa e Penalização) desenvolvido pela DeepSeek otimiza o processo de treinamento de modelos. Este novo algoritmo garante uma melhoria no desempenho do modelo, ao mesmo tempo que reduz cálculos desnecessários, alcançando um equilíbrio entre desempenho e custo.
Essas inovações formaram um sistema tecnológico completo, reduzindo as necessidades de poder computacional desde o treinamento até a inferência. Isso permite que placas gráficas de consumo comuns também possam executar poderosos modelos de IA, diminuindo significativamente a barreira de entrada para aplicações de IA.
Impacto na Indústria de Chips
A otimização do algoritmo do DeepSeek tem um impacto duplo na indústria de chips. Por um lado, está mais ligada ao hardware e ao ecossistema, 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 pode alterar a estrutura da demanda do mercado por chips de alto desempenho, permitindo que alguns modelos de IA que originalmente precisavam de GPUs de alto desempenho funcionem de forma eficiente em placas gráficas de gama média e baixa.
Significado para a indústria de IA na China
A otimização do algoritmo do DeepSeek oferece uma porta de entrada tecnológica para a indústria de IA da China. Num contexto de limitação no fornecimento de chips de alta gama, a ideia de "software para compensar hardware" alivia a dependência de chips importados de topo.
Na parte superior da indústria, algoritmos eficientes reduziram a pressão sobre a demanda de poder computacional, permitindo que os prestadores de serviços prolongassem o ciclo de uso do hardware através da otimização de software, aumentando o retorno sobre o investimento. Na parte inferior, os modelos de código aberto otimizados reduziram a barreira de entrada para o desenvolvimento de aplicações de IA, permitindo que muitas pequenas e médias empresas desenvolvessem aplicações competitivas baseadas no modelo DeepSeek.
O impacto profundo do Web3+AI
Infraestrutura de IA descentralizada
A inovação do DeepSeek trouxe nova dinâmica para a infraestrutura de IA Web3. Sua arquitetura e algoritmo possibilitam a inferência de IA descentralizada. A arquitetura MoE é adequada para implantação distribuída, onde diferentes nós podem ter diferentes redes de especialistas, sem a necessidade de um único nó armazenar o modelo completo. A estrutura de treinamento FP8 reduz ainda mais a necessidade de recursos computacionais de alto desempenho, permitindo que mais recursos computacionais se unam à rede de nós.
Sistema de Múltiplas Inteligências
Otimização de estratégias de negociação inteligentes: através da colaboração de vários agentes especializados, como análise de dados de mercado, previsão de flutuações de preços, execução de negociações e supervisão, ajuda os usuários a obterem maiores rendimentos.
Execução automatizada de contratos inteligentes: através da operação colaborativa de agentes, como monitoramento de contratos inteligentes, execução e supervisão de resultados, é possível realizar a automação de lógicas de negócios mais complexas.
Gestão de portfólio personalizada: A IA pode ajudar 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 do usuário.
A DeepSeek busca inovações através de algoritmos para superar as limitações de capacidade computacional, abrindo caminhos de desenvolvimento diferenciados para a indústria de IA na China. Reduziu a barreira de entrada para aplicações, impulsionou a fusão entre Web3 e IA, aliviou a dependência de chips de alto desempenho e capacitou inovações financeiras, cujos impactos estão reformulando o cenário da economia digital. O futuro do desenvolvimento da IA não será mais apenas uma corrida de capacidade computacional, mas sim uma competição de otimização colaborativa entre capacidade computacional e algoritmos. Nesta nova pista, inovadores como a DeepSeek estão redefinindo as regras do jogo com inteligência.
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ser_ngmi
· 07-17 04:23
Ter mãos é suficiente, não se preocupe.
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ChainSpy
· 07-17 01:51
v3 realmente chegou! Uhul, Até à lua!
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StablecoinArbitrageur
· 07-16 19:09
hmm... a fazer as contas mas essa taxa de compressão fp8 parece suspeita para ser sincero
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Rekt_Recovery
· 07-14 04:54
preciso de um pouco de copium para sobreviver a este apocalipse de IA, para ser honesto
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
Recentemente, a DeepSeek lançou a atualização da versão V3, com parâmetros do modelo alcançando 685 bilhões, apresentando melhorias significativas em capacidade de código, design de UI e capacidade de inferência. Esta notícia gerou ampla atenção na indústria.
Na recente conferência GTC 2025, os líderes do setor elogiaram altamente as conquistas da DeepSeek e apontaram que as preocupações anteriores do mercado sobre a possível redução da demanda por chips devido a modelos eficientes eram desnecessárias. De fato, a demanda por computação no futuro só continuará a crescer.
DeepSeek, como uma obra representativa do avanço do algoritmo, merece uma discussão aprofundada sobre sua relação com o fornecimento de poder computacional. Vamos começar falando sobre o significado do poder computacional e do algoritmo para o desenvolvimento da indústria de IA.
A evolução simbiótica da capacidade de computação e do algoritmo
No campo da IA, a melhoria da capacidade de processamento fornece uma base para algoritmos mais complexos, permitindo que os modelos lidem com conjuntos de dados maiores e aprendam padrões mais complexos. Ao mesmo tempo, a otimização dos algoritmos pode utilizar a capacidade de processamento de forma mais eficiente, aumentando a eficiência na utilização dos recursos computacionais.
Esta relação simbiótica está a redefinir o panorama da indústria de IA:
Diferenciação das rotas tecnológicas: algumas empresas estão se dedicando a construir grandes clusters de poder computacional, enquanto outras se concentram na otimização da eficiência do algoritmo, formando diferentes correntes tecnológicas.
Reconstrução da cadeia industrial: os principais fabricantes de chips tornam-se os dominadores da capacidade computacional de IA através de ecossistemas, enquanto os provedores de serviços em nuvem reduzem a barreira de entrada com serviços de capacidade computacional flexível.
Ajuste da alocação de recursos: as empresas buscam um equilíbrio entre o investimento em infraestrutura de hardware e o desenvolvimento de algoritmos eficientes.
O surgimento de comunidades de código aberto: modelos de código aberto permitem que inovações em algoritmos e resultados de otimização de poder computacional sejam compartilhados, acelerando a iteração e difusão da tecnologia.
Inovação tecnológica da DeepSeek
O sucesso da DeepSeek está intimamente ligado à sua inovação tecnológica. Abaixo estão explicações simples dos seus principais pontos de inovação:
otimização da arquitetura do modelo
DeepSeek utiliza uma arquitetura combinada de Transformer e MOE (Mistura de Especialistas), e introduz o mecanismo de atenção potencial multicabeça (MLA). Esta arquitetura é como uma equipe eficiente, onde o Transformer é responsável por tarefas regulares, enquanto o MOE funciona como um grupo de especialistas, mobilizando os especialistas mais adequados com base no problema específico. O mecanismo MLA permite que o modelo preste atenção de forma mais flexível aos detalhes importantes, melhorando ainda mais o desempenho.
Inovação nos métodos de treinamento
A DeepSeek propôs uma estrutura de treinamento de precisão mista FP8, que pode ajustar dinamicamente a precisão de cálculo com base nas necessidades do processo de treinamento. Este método aumenta a velocidade de treinamento e reduz o uso de memória, garantindo ao mesmo tempo a precisão do modelo.
Aumento da eficiência de inferência
Na fase de inferência, o DeepSeek introduziu a tecnologia de Previsão Multi-Token (MTP). Ao contrário da previsão Token a Token tradicional, a tecnologia MTP pode prever vários Tokens de uma só vez, aumentando significativamente a velocidade de inferência e reduzindo os custos.
Avanços em algoritmos de aprendizagem por reforço
O algoritmo GRPO (Otimização Generalizada com Recompensa e Penalização) desenvolvido pela DeepSeek otimiza o processo de treinamento de modelos. Este novo algoritmo garante uma melhoria no desempenho do modelo, ao mesmo tempo que reduz cálculos desnecessários, alcançando um equilíbrio entre desempenho e custo.
Essas inovações formaram um sistema tecnológico completo, reduzindo as necessidades de poder computacional desde o treinamento até a inferência. Isso permite que placas gráficas de consumo comuns também possam executar poderosos modelos de IA, diminuindo significativamente a barreira de entrada para aplicações de IA.
Impacto na Indústria de Chips
A otimização do algoritmo do DeepSeek tem um impacto duplo na indústria de chips. Por um lado, está mais ligada ao hardware e ao ecossistema, 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 pode alterar a estrutura da demanda do mercado por chips de alto desempenho, permitindo que alguns modelos de IA que originalmente precisavam de GPUs de alto desempenho funcionem de forma eficiente em placas gráficas de gama média e baixa.
Significado para a indústria de IA na China
A otimização do algoritmo do DeepSeek oferece uma porta de entrada tecnológica para a indústria de IA da China. Num contexto de limitação no fornecimento de chips de alta gama, a ideia de "software para compensar hardware" alivia a dependência de chips importados de topo.
Na parte superior da indústria, algoritmos eficientes reduziram a pressão sobre a demanda de poder computacional, permitindo que os prestadores de serviços prolongassem o ciclo de uso do hardware através da otimização de software, aumentando o retorno sobre o investimento. Na parte inferior, os modelos de código aberto otimizados reduziram a barreira de entrada para o desenvolvimento de aplicações de IA, permitindo que muitas pequenas e médias empresas desenvolvessem aplicações competitivas baseadas no modelo DeepSeek.
O impacto profundo do Web3+AI
Infraestrutura de IA descentralizada
A inovação do DeepSeek trouxe nova dinâmica para a infraestrutura de IA Web3. Sua arquitetura e algoritmo possibilitam a inferência de IA descentralizada. A arquitetura MoE é adequada para implantação distribuída, onde diferentes nós podem ter diferentes redes de especialistas, sem a necessidade de um único nó armazenar o modelo completo. A estrutura de treinamento FP8 reduz ainda mais a necessidade de recursos computacionais de alto desempenho, permitindo que mais recursos computacionais se unam à rede de nós.
Sistema de Múltiplas Inteligências
Otimização de estratégias de negociação inteligentes: através da colaboração de vários agentes especializados, como análise de dados de mercado, previsão de flutuações de preços, execução de negociações e supervisão, ajuda os usuários a obterem maiores rendimentos.
Execução automatizada de contratos inteligentes: através da operação colaborativa de agentes, como monitoramento de contratos inteligentes, execução e supervisão de resultados, é possível realizar a automação de lógicas de negócios mais complexas.
Gestão de portfólio personalizada: A IA pode ajudar 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 do usuário.
A DeepSeek busca inovações através de algoritmos para superar as limitações de capacidade computacional, abrindo caminhos de desenvolvimento diferenciados para a indústria de IA na China. Reduziu a barreira de entrada para aplicações, impulsionou a fusão entre Web3 e IA, aliviou a dependência de chips de alto desempenho e capacitou inovações financeiras, cujos impactos estão reformulando o cenário da economia digital. O futuro do desenvolvimento da IA não será mais apenas uma corrida de capacidade computacional, mas sim uma competição de otimização colaborativa entre capacidade computacional e algoritmos. Nesta nova pista, inovadores como a DeepSeek estão redefinindo as regras do jogo com inteligência.