DeepSeek lidera un nuevo paradigma de IA: la evolución conjunta de la potencia computacional y el algoritmo
En el campo de la inteligencia artificial, el desarrollo colaborativo de la potencia computacional y el algoritmo está remodelando la estructura de la industria. Con el aumento de la capacidad de cálculo, se pueden implementar algoritmos más complejos, mientras que la optimización del algoritmo puede utilizar de manera más eficiente la potencia computacional existente. Este ciclo virtuoso está impulsando el rápido avance de la tecnología de IA.
Recientemente, DeepSeek lanzó la última versión del modelo V3-0324, que cuenta con 685 mil millones de parámetros. Este modelo ha mejorado significativamente en habilidades de codificación, diseño de UI y capacidades de inferencia. En la reciente conferencia GTC 2025, los expertos 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. La demanda de computación en el futuro solo aumentará, no disminuirá.
La innovación tecnológica de DeepSeek se refleja principalmente en los siguientes aspectos:
Optimización de la arquitectura del modelo: se adopta una arquitectura combinada de Transformer + MOE y se introduce un mecanismo de atención latente multi-cabeza, lo que mejora la eficiencia y precisión del modelo.
Innovación en métodos de entrenamiento: se propone un marco de entrenamiento de precisión mixta FP8, que puede seleccionar dinámicamente la precisión de cálculo adecuada según las necesidades, garantizando tanto la precisión como el ahorro de recursos.
Mejora de la eficiencia de inferencia: introducción de tecnología de predicción de múltiples tokens, que aumenta significativamente la velocidad de inferencia y reduce los costos.
Avance en algoritmos de aprendizaje reforzado: El nuevo algoritmo GRPO desarrollado reduce los cálculos innecesarios mientras garantiza la mejora del rendimiento.
Estas innovaciones han formado un sistema tecnológico completo, reduciendo de manera integral la potencia computacional necesaria desde el entrenamiento hasta la inferencia. Ahora, las tarjetas gráficas de consumo común pueden ejecutar potentes modelos de IA, lo que reduce significativamente la barrera de entrada para las aplicaciones de IA.
Para los proveedores de chips, el impacto de DeepSeek es doble. Por un lado, la vinculación de DeepSeek con el ecosistema de hardware y software es más profunda, lo que 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.
Para la industria de IA en China, la optimización del algoritmo de DeepSeek ofrece un camino para la ruptura tecnológica. En un contexto de limitaciones en los chips de alta gama, la idea de 'software que complementa el hardware' reduce la dependencia de chips importados de alta gama. Esto no solo permite a los proveedores de servicios de potencia computacional extender el ciclo de vida del hardware a través de la optimización del software, sino que también disminuye la barrera de entrada para el desarrollo de aplicaciones de IA, lo que podría dar lugar a más soluciones de IA en sectores verticales.
En la fusión de Web3 y AI, la innovación de DeepSeek aporta un nuevo impulso a la infraestructura de AI descentralizada. La arquitectura MoE es adecuada para el despliegue distribuido, y el marco de entrenamiento FP8 reduce la necesidad de recursos computacionales de alta gama. Estos avances permiten que más recursos computacionales se unan a la red de nodos, allanando el camino para el cálculo de AI descentralizado.
En el ámbito financiero, la tecnología de DeepSeek podría traer aplicaciones innovadoras como la optimización de estrategias de trading inteligentes, la ejecución automatizada de contratos inteligentes y la gestión de carteras personalizada.
El futuro del desarrollo de la IA no será solo una competencia de potencia computacional, sino una competencia de optimización colaborativa entre potencia computacional y algoritmos. En esta nueva pista, innovadores como DeepSeek están redefiniendo las reglas del juego con inteligencia técnica, impulsando a toda la industria hacia adelante.
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Layer2Observer
· hace4h
A pesar de que los parámetros suben, la optimización es la clave. Desde el punto de vista del código, aún hay espacio para mejoras.
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GasFeeVictim
· hace4h
Potencia computacional卷起来咯 又得Minería了
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OffchainOracle
· hace4h
No hace falta operar con potencia computacional.
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NftDataDetective
· hace4h
hmm patrón interesante... 685b parámetros pero el mercado aún piensa que necesitamos más chips? clásica sobrerreacción tbh
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GateUser-cff9c776
· hace4h
6850 mil millones de parámetros? increíble, de todos modos no entiendo.
DeepSeek lidera un nuevo paradigma de IA: la Potencia computacional y el Algoritmo impulsan la transformación de la industria
DeepSeek lidera un nuevo paradigma de IA: la evolución conjunta de la potencia computacional y el algoritmo
En el campo de la inteligencia artificial, el desarrollo colaborativo de la potencia computacional y el algoritmo está remodelando la estructura de la industria. Con el aumento de la capacidad de cálculo, se pueden implementar algoritmos más complejos, mientras que la optimización del algoritmo puede utilizar de manera más eficiente la potencia computacional existente. Este ciclo virtuoso está impulsando el rápido avance de la tecnología de IA.
Recientemente, DeepSeek lanzó la última versión del modelo V3-0324, que cuenta con 685 mil millones de parámetros. Este modelo ha mejorado significativamente en habilidades de codificación, diseño de UI y capacidades de inferencia. En la reciente conferencia GTC 2025, los expertos 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. La demanda de computación en el futuro solo aumentará, no disminuirá.
La innovación tecnológica de DeepSeek se refleja principalmente en los siguientes aspectos:
Optimización de la arquitectura del modelo: se adopta una arquitectura combinada de Transformer + MOE y se introduce un mecanismo de atención latente multi-cabeza, lo que mejora la eficiencia y precisión del modelo.
Innovación en métodos de entrenamiento: se propone un marco de entrenamiento de precisión mixta FP8, que puede seleccionar dinámicamente la precisión de cálculo adecuada según las necesidades, garantizando tanto la precisión como el ahorro de recursos.
Mejora de la eficiencia de inferencia: introducción de tecnología de predicción de múltiples tokens, que aumenta significativamente la velocidad de inferencia y reduce los costos.
Avance en algoritmos de aprendizaje reforzado: El nuevo algoritmo GRPO desarrollado reduce los cálculos innecesarios mientras garantiza la mejora del rendimiento.
Estas innovaciones han formado un sistema tecnológico completo, reduciendo de manera integral la potencia computacional necesaria desde el entrenamiento hasta la inferencia. Ahora, las tarjetas gráficas de consumo común pueden ejecutar potentes modelos de IA, lo que reduce significativamente la barrera de entrada para las aplicaciones de IA.
Para los proveedores de chips, el impacto de DeepSeek es doble. Por un lado, la vinculación de DeepSeek con el ecosistema de hardware y software es más profunda, lo que 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.
Para la industria de IA en China, la optimización del algoritmo de DeepSeek ofrece un camino para la ruptura tecnológica. En un contexto de limitaciones en los chips de alta gama, la idea de 'software que complementa el hardware' reduce la dependencia de chips importados de alta gama. Esto no solo permite a los proveedores de servicios de potencia computacional extender el ciclo de vida del hardware a través de la optimización del software, sino que también disminuye la barrera de entrada para el desarrollo de aplicaciones de IA, lo que podría dar lugar a más soluciones de IA en sectores verticales.
En la fusión de Web3 y AI, la innovación de DeepSeek aporta un nuevo impulso a la infraestructura de AI descentralizada. La arquitectura MoE es adecuada para el despliegue distribuido, y el marco de entrenamiento FP8 reduce la necesidad de recursos computacionales de alta gama. Estos avances permiten que más recursos computacionales se unan a la red de nodos, allanando el camino para el cálculo de AI descentralizado.
En el ámbito financiero, la tecnología de DeepSeek podría traer aplicaciones innovadoras como la optimización de estrategias de trading inteligentes, la ejecución automatizada de contratos inteligentes y la gestión de carteras personalizada.
El futuro del desarrollo de la IA no será solo una competencia de potencia computacional, sino una competencia de optimización colaborativa entre potencia computacional y algoritmos. En esta nueva pista, innovadores como DeepSeek están redefiniendo las reglas del juego con inteligencia técnica, impulsando a toda la industria hacia adelante.