DeepSeek веде нову парадигму AI: синергія обчислювальної потужності та алгоритму

У сфері штучного інтелекту співпраця між обчислювальною потужністю та алгоритмами переосмислює промислову структуру. З підвищенням обчислювальної здатності стають можливими більш складні алгоритми, а оптимізація алгоритмів дозволяє ефективніше використовувати наявну обчислювальну потужність. Цей позитивний цикл сприяє швидкому прогресу технологій ШІ.

Нещодавно DeepSeek випустила нову модель версії V3-0324, що має 6850 мільярдів параметрів. Ця модель має значні покращення в кодингових можливостях, дизайні UI та здатності до висновків. На щойно завершеній конференції GTC 2025 професіонали високо оцінили досягнення DeepSeek і зазначили, що побоювання ринку щодо можливого зниження попиту на чіпи через ефективні моделі є зайвими. У майбутньому попит на обчислювальну потужність тільки зростатиме, а не зменшуватиметься.

Технічні інновації DeepSeek в основному проявляються в наступних кількох аспектах:

1. Оптимізація архітектури моделі: використання комбінації Transformer+MOE архітектури та впровадження механізму багатоголової потенційної уваги підвищило ефективність та точність моделі.

2. Інновації в методах навчання: запропоновано рамки змішаного навчання FP8, які можуть динамічно вибирати відповідну обчислювальну потужність відповідно до потреб, забезпечуючи точність та економію ресурсів.

3. Підвищення ефективності виведення: впровадження технології прогнозування з кількома токенами значно підвищує швидкість виведення та знижує витрати.

4. Прорив у алгоритмах посиленого навчання: новий розроблений алгоритм GRPO зменшує непотрібні обчислення, забезпечуючи при цьому підвищення продуктивності.

Ці інновації сформували повноцінну технологічну систему, яка повністю знижує вимоги до Обчислювальної потужності від навчання до міркування. Зараз звичайні споживчі графічні карти також можуть виконувати потужні AI моделі, що значно знижує бар'єри для використання AI додатків.

Для постачальників чіпів вплив DeepSeek є двостороннім. З одного боку, DeepSeek має глибшу інтеграцію з апаратним та програмним екосистемами, що може розширити загальний обсяг ринку; з іншого боку, оптимізація алгоритму може змінити структуру попиту на висококласні чіпи.

Для китайської AI-індустрії оптимізація алгоритму DeepSeek пропонує шлях технічного прориву. У контексті обмежень у висококласних чіпах, підхід "програмне забезпечення замість апаратного забезпечення" зменшує залежність від провідних імпортних чіпів. Це не лише дозволяє провайдерам обчислювальної потужності продовжувати термін служби апаратного забезпечення через програмну оптимізацію, але й знижує бар'єри для розробки AI-додатків, що може сприяти виникненню більшої кількості AI-рішень у вертикальних галузях.

У сфері інтеграції Web3 та AI інновації DeepSeek надають новий імпульс децентралізованій AI-інфраструктурі. Архітектура MoE підходить для розподіленого розгортання, а FP8 тренувальний фреймворк знижує потребу в висококласних обчислювальних ресурсах. Ці досягнення дозволяють більшій кількості обчислювальних ресурсів приєднатися до мережі вузлів, прокладаючи шлях до децентралізованих AI-обчислень.

У фінансовій сфері технології DeepSeek можуть забезпечити інноваційні рішення, такі як оптимізація стратегій розумної торгівлі, автоматизація виконання розумних контрактів та персоналізоване управління інвестиційними портфелями.

В майбутньому розвиток ШІ вже не буде лише змаганням обчислювальної потужності, а змаганням з оптимізації обчислювальної потужності та алгоритмів у співпраці. На цій новій арені інноватори, такі як DeepSeek, переосмислюють правила гри за допомогою технологічної мудрості, сприяючи розвитку всієї галузі.