Actualización del modelo DeepSeek V3: optimización conjunta de la Potencia computacional y el Algoritmo
Recientemente, DeepSeek lanzó su último modelo de versión V3: DeepSeek-V3-0324, con parámetros que alcanzan los 685 mil millones, mostrando mejoras significativas en capacidad de codificación, diseño de UI y capacidad de inferencia.
En la reciente conferencia GTC 2025, los líderes de la industria dieron una alta valoración a DeepSeek. Señalaron que la percepción previa del mercado de que el modelo eficiente de DeepSeek reduciría la demanda de chips era errónea, y que la demanda computacional futura solo aumentará en lugar de disminuir.
DeepSeek, como producto representativo de los avances en algoritmos, ha suscitado reflexiones sobre la relación entre la potencia computacional y los algoritmos en el desarrollo de la industria.
Potencia computacional y la evolución simbiótica del algoritmo
En el campo de la IA, la mejora de la potencia computacional proporciona una base para la ejecución de algoritmos más complejos, permitiendo que los modelos procesen mayores volúmenes de datos y aprendan patrones más complejos; mientras que la optimización del algoritmo puede utilizar la potencia computacional de manera más eficiente, mejorando la eficiencia en el uso de los recursos de cálculo.
Esta relación simbiótica está remodelando el panorama de la industria de la IA:
Diversificación de rutas tecnológicas: algunas empresas persiguen la construcción de clústeres de potencia computacional de gran tamaño, mientras que otras se centran en la optimización de la eficiencia del algoritmo, formando diferentes corrientes tecnológicas.
Reconstrucción de la cadena de suministro: una empresa de chips se convierte en el líder en potencia computacional de IA a través de su ecosistema, mientras que los proveedores de servicios en la nube reducen las barreras de implementación mediante servicios de potencia computacional 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 algorítmica y la Potencia computacional optimizada, acelerando la iteración y difusión de la tecnología.
Innovación tecnológica de DeepSeek
El rápido desarrollo de DeepSeek está intrínsecamente ligado a su innovación tecnológica. A continuación, se presenta una breve explicación de sus principales puntos de innovación:
Optimización de la arquitectura del modelo
DeepSeek utiliza una arquitectura combinada de Transformer + MOE (Mezcla de Expertos) e introduce un mecanismo de atención latente de múltiples cabezas (Atención Latente de Múltiples Cabezas, MLA). Esta arquitectura es como un equipo eficiente, donde diferentes miembros desempeñan sus funciones, mejorando conjuntamente la eficiencia y la precisión del modelo.
Innovación en métodos de entrenamiento
DeepSeek ha propuesto un marco de entrenamiento de precisión mixta FP8. Este marco puede ajustar dinámicamente la precisión computacional según las necesidades de entrenamiento, mejorando la velocidad de entrenamiento y reduciendo el uso de memoria, mientras garantiza la precisión del modelo.
Mejora de la eficiencia de inferencia
DeepSeek ha introducido la tecnología de Predicción de Múltiples Tokens (Multi-token Prediction, MTP), que puede predecir múltiples Tokens a la vez, lo que mejora significativamente la velocidad de inferencia y reduce los costos de inferencia.
Algoritmo de aprendizaje por refuerzo
El nuevo algoritmo de aprendizaje por refuerzo GRPO (Optimización Generalizada Penalizada por Recompensa) de DeepSeek optimiza el proceso de entrenamiento del modelo, logrando un equilibrio entre el rendimiento y el costo al reducir el cálculo innecesario mientras se asegura una mejora en el rendimiento.
Estas innovaciones han formado un sistema técnico completo, reduciendo de manera integral la Potencia computacional desde el entrenamiento hasta la inferencia. Las tarjetas gráficas de consumo común ahora pueden ejecutar poderosos modelos de IA, lo que ha disminuido significativamente la barrera de entrada para las aplicaciones de IA.
Impacto en el suministro de chips
DeepSeek no ha eliminado completamente la dependencia de chips específicos, sino que ha optimizado el algoritmo a través de la capa PTX (Parallel Thread Execution). Este enfoque, por un lado, profundiza el vínculo con el hardware y el ecosistema, y por otro lado, puede cambiar la estructura de la demanda del mercado por chips de alta gama.
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 al hardware" ha reducido la dependencia de los chips importados.
En la parte superior de la industria, los algoritmos eficientes reducen la presión sobre la potencia computacional, permitiendo a los proveedores de servicios de potencia computacional extender el ciclo de vida del hardware mediante la optimización del software. En la parte inferior, los modelos de código abierto optimizados reducen la barrera de entrada para el desarrollo de aplicaciones de IA, permitiendo que más pequeñas y medianas empresas participen en la innovación de IA.
El profundo impacto de Web3+AI
Infraestructura de IA descentralizada
La innovación tecnológica de DeepSeek ofrece nuevas posibilidades para la infraestructura de IA en Web3. La arquitectura MoE es adecuada para el despliegue distribuido, y el marco de entrenamiento FP8 reduce la demanda de recursos computacionales de alta gama, lo que contribuye a construir una red de IA descentralizada más flexible y eficiente.
Aplicaciones de sistemas multi-agente
En el ámbito de Web3, la innovación tecnológica de DeepSeek podría traer las siguientes aplicaciones:
Optimización de estrategias de trading inteligente: mediante la colaboración de múltiples agentes de IA especializados, se logra un análisis de mercado y una ejecución de operaciones más precisos.
Ejecución automática de contratos inteligentes: Utilizar múltiples agentes de IA para supervisar y ejecutar contratos inteligentes, logrando la automatización de lógicas de negocio más complejas.
Gestión de carteras de inversión personalizadas: la IA puede optimizar en tiempo real las estrategias de inversión según las preferencias de riesgo y los objetivos de inversión del usuario.
DeepSeek, a través de la innovación en algoritmos, busca romper las limitaciones de potencia computacional, abriendo un camino de desarrollo diferenciado para la industria de la IA. Ha reducido la barrera de entrada, promoviendo la fusión de Web3 y IA, aliviando la dependencia de chips de alta gama y ofreciendo nuevas posibilidades para la innovación financiera. El desarrollo futuro de la IA ya no será solo una competencia de potencia computacional, sino una competencia de optimización colaborativa entre potencia computacional y algoritmos. En esta nueva pista, los innovadores están redefiniendo las reglas del juego con inteligencia.
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GateUser-75ee51e7
· hace17h
Potencia computacional va a to the moon.
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LidoStakeAddict
· hace17h
Los fabricantes de chips están de fiesta
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ApeWithNoFear
· hace17h
¡Derribar la potencia computacional del monopolio!
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CryptoAdventurer
· hace17h
Riendo hasta morir, ha llegado el momento que los tontos no entienden.
Actualización del modelo DeepSeek V3: 685 mil millones de parámetros impulsan la innovación en Web3 y AI
Actualización del modelo DeepSeek V3: optimización conjunta de la Potencia computacional y el Algoritmo
Recientemente, DeepSeek lanzó su último modelo de versión V3: DeepSeek-V3-0324, con parámetros que alcanzan los 685 mil millones, mostrando mejoras significativas en capacidad de codificación, diseño de UI y capacidad de inferencia.
En la reciente conferencia GTC 2025, los líderes de la industria dieron una alta valoración a DeepSeek. Señalaron que la percepción previa del mercado de que el modelo eficiente de DeepSeek reduciría la demanda de chips era errónea, y que la demanda computacional futura solo aumentará en lugar de disminuir.
DeepSeek, como producto representativo de los avances en algoritmos, ha suscitado reflexiones sobre la relación entre la potencia computacional y los algoritmos en el desarrollo de la industria.
Potencia computacional y la evolución simbiótica del algoritmo
En el campo de la IA, la mejora de la potencia computacional proporciona una base para la ejecución de algoritmos más complejos, permitiendo que los modelos procesen mayores volúmenes de datos y aprendan patrones más complejos; mientras que la optimización del algoritmo puede utilizar la potencia computacional de manera más eficiente, mejorando la eficiencia en el uso de los recursos de cálculo.
Esta relación simbiótica está remodelando el panorama de la industria de la IA:
Diversificación de rutas tecnológicas: algunas empresas persiguen la construcción de clústeres de potencia computacional de gran tamaño, mientras que otras se centran en la optimización de la eficiencia del algoritmo, formando diferentes corrientes tecnológicas.
Reconstrucción de la cadena de suministro: una empresa de chips se convierte en el líder en potencia computacional de IA a través de su ecosistema, mientras que los proveedores de servicios en la nube reducen las barreras de implementación mediante servicios de potencia computacional 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 algorítmica y la Potencia computacional optimizada, acelerando la iteración y difusión de la tecnología.
Innovación tecnológica de DeepSeek
El rápido desarrollo de DeepSeek está intrínsecamente ligado a su innovación tecnológica. A continuación, se presenta una breve explicación de sus principales puntos de innovación:
Optimización de la arquitectura del modelo
DeepSeek utiliza una arquitectura combinada de Transformer + MOE (Mezcla de Expertos) e introduce un mecanismo de atención latente de múltiples cabezas (Atención Latente de Múltiples Cabezas, MLA). Esta arquitectura es como un equipo eficiente, donde diferentes miembros desempeñan sus funciones, mejorando conjuntamente la eficiencia y la precisión del modelo.
Innovación en métodos de entrenamiento
DeepSeek ha propuesto un marco de entrenamiento de precisión mixta FP8. Este marco puede ajustar dinámicamente la precisión computacional según las necesidades de entrenamiento, mejorando la velocidad de entrenamiento y reduciendo el uso de memoria, mientras garantiza la precisión del modelo.
Mejora de la eficiencia de inferencia
DeepSeek ha introducido la tecnología de Predicción de Múltiples Tokens (Multi-token Prediction, MTP), que puede predecir múltiples Tokens a la vez, lo que mejora significativamente la velocidad de inferencia y reduce los costos de inferencia.
Algoritmo de aprendizaje por refuerzo
El nuevo algoritmo de aprendizaje por refuerzo GRPO (Optimización Generalizada Penalizada por Recompensa) de DeepSeek optimiza el proceso de entrenamiento del modelo, logrando un equilibrio entre el rendimiento y el costo al reducir el cálculo innecesario mientras se asegura una mejora en el rendimiento.
Estas innovaciones han formado un sistema técnico completo, reduciendo de manera integral la Potencia computacional desde el entrenamiento hasta la inferencia. Las tarjetas gráficas de consumo común ahora pueden ejecutar poderosos modelos de IA, lo que ha disminuido significativamente la barrera de entrada para las aplicaciones de IA.
Impacto en el suministro de chips
DeepSeek no ha eliminado completamente la dependencia de chips específicos, sino que ha optimizado el algoritmo a través de la capa PTX (Parallel Thread Execution). Este enfoque, por un lado, profundiza el vínculo con el hardware y el ecosistema, y por otro lado, puede cambiar la estructura de la demanda del mercado por chips de alta gama.
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 al hardware" ha reducido la dependencia de los chips importados.
En la parte superior de la industria, los algoritmos eficientes reducen la presión sobre la potencia computacional, permitiendo a los proveedores de servicios de potencia computacional extender el ciclo de vida del hardware mediante la optimización del software. En la parte inferior, los modelos de código abierto optimizados reducen la barrera de entrada para el desarrollo de aplicaciones de IA, permitiendo que más pequeñas y medianas empresas participen en la innovación de IA.
El profundo impacto de Web3+AI
Infraestructura de IA descentralizada
La innovación tecnológica de DeepSeek ofrece nuevas posibilidades para la infraestructura de IA en Web3. La arquitectura MoE es adecuada para el despliegue distribuido, y el marco de entrenamiento FP8 reduce la demanda de recursos computacionales de alta gama, lo que contribuye a construir una red de IA descentralizada más flexible y eficiente.
Aplicaciones de sistemas multi-agente
En el ámbito de Web3, la innovación tecnológica de DeepSeek podría traer las siguientes aplicaciones:
Optimización de estrategias de trading inteligente: mediante la colaboración de múltiples agentes de IA especializados, se logra un análisis de mercado y una ejecución de operaciones más precisos.
Ejecución automática de contratos inteligentes: Utilizar múltiples agentes de IA para supervisar y ejecutar contratos inteligentes, logrando la automatización de lógicas de negocio más complejas.
Gestión de carteras de inversión personalizadas: la IA puede optimizar en tiempo real las estrategias de inversión según las preferencias de riesgo y los objetivos de inversión del usuario.
DeepSeek, a través de la innovación en algoritmos, busca romper las limitaciones de potencia computacional, abriendo un camino de desarrollo diferenciado para la industria de la IA. Ha reducido la barrera de entrada, promoviendo la fusión de Web3 y IA, aliviando la dependencia de chips de alta gama y ofreciendo nuevas posibilidades para la innovación financiera. El desarrollo futuro de la IA ya no será solo una competencia de potencia computacional, sino una competencia de optimización colaborativa entre potencia computacional y algoritmos. En esta nueva pista, los innovadores están redefiniendo las reglas del juego con inteligencia.