Mise à jour du modèle DeepSeek V3 : optimisation synergique de la Puissance de calcul et de l'Algorithme
Récemment, DeepSeek a publié la dernière version du modèle V3 - DeepSeek-V3-0324, avec 685 milliards de paramètres, affichant des améliorations significatives en termes de capacité de codage, de conception UI et de capacité d'inférence.
Lors de la récente conférence GTC 2025, les leaders de l'industrie ont exprimé des éloges élevés pour DeepSeek. Il a souligné que la perception selon laquelle le modèle efficace de DeepSeek réduirait la demande de puces était erronée, et que la demande de calcul à l'avenir ne ferait qu'augmenter et non diminuer.
DeepSeek, en tant que produit représentatif des percées algorithmiques, suscite des réflexions sur le rôle de la puissance de calcul et de l'algorithme dans le développement de l'industrie, en raison de sa relation avec les fournisseurs de puces.
Puissance de calcul et algorithme : une évolution symbiotique
Dans le domaine de l'IA, l'augmentation de la puissance de calcul fournit une base d'exécution pour des algorithmes plus complexes, permettant aux modèles de traiter des volumes de données plus importants et d'apprendre des motifs plus complexes ; tandis que l'optimisation des algorithmes peut utiliser la puissance de calcul de manière plus efficace, améliorant l'efficacité d'utilisation des ressources de calcul.
Cette relation symbiotique est en train de remodeler le paysage de l'industrie de l'IA :
Différenciation des voies technologiques : certaines entreprises cherchent à construire des clusters de Puissance de calcul de très grande taille, tandis que d'autres se concentrent sur l'optimisation de l'Algorithme, formant ainsi différentes écoles technologiques.
Reconstruction de la chaîne industrielle : Une certaine entreprise de puces devient le leader de la puissance de calcul AI grâce à l'écosystème, tandis que les fournisseurs de services cloud abaissent les barrières de déploiement grâce à des services de puissance de calcul flexibles.
Ajustement de la configuration des ressources : Les entreprises cherchent à équilibrer leurs investissements dans l'infrastructure matérielle et le développement d'algorithmes efficaces.
Émergence des communautés open source : les modèles open source permettent le partage des innovations algorithmiques et des résultats d'optimisation de la puissance de calcul, accélérant ainsi l'itération et la diffusion des technologies.
Innovation technologique de DeepSeek
Le développement rapide de DeepSeek est indissociable de ses innovations technologiques. Voici une brève explication de ses principaux points d'innovation :
Optimisation de l'architecture du modèle
DeepSeek utilise une architecture combinée de Transformer et de MOE (Mixture of Experts), et introduit un mécanisme d'attention latente multi-tête (Multi-Head Latent Attension, MLA). Cette architecture ressemble à une équipe efficace où chaque membre a son rôle propre, contribuant collectivement à améliorer l'efficacité et la précision du modèle.
Méthodes d'entraînement innovantes
DeepSeek a proposé un cadre d'entraînement à précision mixte FP8. Ce cadre peut ajuster dynamiquement la précision de calcul en fonction des besoins d'entraînement, tout en garantissant l'exactitude du modèle, en améliorant la vitesse d'entraînement et en réduisant l'utilisation de la mémoire.
Amélioration de l'efficacité de l'inférence
DeepSeek a introduit la technologie de Prédiction Multi-token (Multi-token Prediction, MTP), qui permet de prédire plusieurs tokens à la fois, augmentant considérablement la vitesse d'inférence et réduisant le coût d'inférence.
Percée dans l'algorithme d'apprentissage par renforcement
L'algorithme d'apprentissage par renforcement GRPO (Generalized Reward-Penalized Optimization) de DeepSeek optimise le processus d'entraînement du modèle, tout en garantissant une amélioration des performances et en réduisant les calculs inutiles, réalisant ainsi un équilibre entre performance et coût.
Ces innovations ont formé un système technique complet, réduisant de manière significative les besoins en Puissance de calcul, de l'entraînement à l'inférence. Les cartes graphiques grand public peuvent désormais exécuter de puissants modèles d'IA, abaissant considérablement le seuil d'accès aux applications d'IA.
Impact sur l'approvisionnement en puces
DeepSeek n'est pas complètement débarrassé de sa dépendance à des puces spécifiques, mais optimise les algorithmes via la couche PTX (Exécution de Threads Parallèles). Cette méthode renforce d'une part le lien avec le matériel et l'écosystème, et d'autre part, elle pourrait modifier la structure de la demande du marché pour les puces haut de gamme.
Signification pour l'industrie de l'IA en Chine
L'optimisation de l'algorithme de DeepSeek offre une percée technologique à l'industrie de l'IA en Chine. Dans un contexte de restrictions sur l'approvisionnement en puces haut de gamme, l'idée de "logiciel remplaçant le matériel" réduit la dépendance aux puces importées.
En amont de l'industrie, des algorithmes efficaces réduisent la pression sur la puissance de calcul, permettant aux fournisseurs de services de calcul d'allonger le cycle de vie des matériels par l'optimisation logicielle. En aval, les modèles open source optimisés abaissent le seuil d'entrée pour le développement d'applications IA, permettant à un plus grand nombre de PME de participer à l'innovation en IA.
Impact profond de Web3 + IA
Infrastructure AI décentralisée
L'innovation technologique de DeepSeek offre de nouvelles possibilités pour l'infrastructure AI Web3. L'architecture MoE est adaptée au déploiement distribué, et le cadre d'entraînement FP8 réduit la demande en ressources de calcul haut de gamme, ce qui contribue à la construction d'un réseau AI décentralisé plus flexible et efficace.
Application des systèmes multi-agents
Dans le domaine de Web3, les innovations technologiques de DeepSeek pourraient apporter les applications suivantes :
Optimisation des stratégies de trading intelligentes : grâce à la collaboration de plusieurs agents IA spécialisés, une analyse de marché et une exécution des transactions plus précises sont réalisées.
Exécution automatique des contrats intelligents : utilisation de plusieurs agents AI pour surveiller et exécuter des contrats intelligents, permettant l'automatisation de logiques commerciales plus complexes.
Gestion de portefeuille personnalisée : L'IA peut optimiser en temps réel les stratégies d'investissement en fonction des préférences de risque et des objectifs d'investissement des utilisateurs.
DeepSeek innove par des Algorithmes pour trouver des percées dans un environnement de Puissance de calcul contraint, ouvrant une voie de développement différenciée pour l'industrie de l'IA. Cela réduit le seuil d'application, promeut la fusion de Web3 et de l'IA, allège la dépendance aux puces haut de gamme et offre de nouvelles possibilités pour l'innovation financière. L'avenir du développement de l'IA ne sera plus seulement une compétition de Puissance de calcul, mais une compétition d'optimisation collaborative entre Puissance de calcul et Algorithmes. Dans cette nouvelle voie, les innovateurs redéfinissent les règles du jeu avec sagesse.
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GateUser-75ee51e7
· 07-30 01:47
Puissance de calcul va à la lune !
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LidoStakeAddict
· 07-30 01:44
Les fabricants de puces sont en folie
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ApeWithNoFear
· 07-30 01:41
Vaincre le monopole de la puissance de calcul!
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CryptoAdventurer
· 07-30 01:38
Mort de rire, nous voici de nouveau dans la phase que les pigeons ne comprennent pas.
Mise à niveau du modèle DeepSeek V3 : 685 milliards de paramètres pour soutenir l'innovation Web3 et AI
Mise à jour du modèle DeepSeek V3 : optimisation synergique de la Puissance de calcul et de l'Algorithme
Récemment, DeepSeek a publié la dernière version du modèle V3 - DeepSeek-V3-0324, avec 685 milliards de paramètres, affichant des améliorations significatives en termes de capacité de codage, de conception UI et de capacité d'inférence.
Lors de la récente conférence GTC 2025, les leaders de l'industrie ont exprimé des éloges élevés pour DeepSeek. Il a souligné que la perception selon laquelle le modèle efficace de DeepSeek réduirait la demande de puces était erronée, et que la demande de calcul à l'avenir ne ferait qu'augmenter et non diminuer.
DeepSeek, en tant que produit représentatif des percées algorithmiques, suscite des réflexions sur le rôle de la puissance de calcul et de l'algorithme dans le développement de l'industrie, en raison de sa relation avec les fournisseurs de puces.
Puissance de calcul et algorithme : une évolution symbiotique
Dans le domaine de l'IA, l'augmentation de la puissance de calcul fournit une base d'exécution pour des algorithmes plus complexes, permettant aux modèles de traiter des volumes de données plus importants et d'apprendre des motifs plus complexes ; tandis que l'optimisation des algorithmes peut utiliser la puissance de calcul de manière plus efficace, améliorant l'efficacité d'utilisation des ressources de calcul.
Cette relation symbiotique est en train de remodeler le paysage de l'industrie de l'IA :
Différenciation des voies technologiques : certaines entreprises cherchent à construire des clusters de Puissance de calcul de très grande taille, tandis que d'autres se concentrent sur l'optimisation de l'Algorithme, formant ainsi différentes écoles technologiques.
Reconstruction de la chaîne industrielle : Une certaine entreprise de puces devient le leader de la puissance de calcul AI grâce à l'écosystème, tandis que les fournisseurs de services cloud abaissent les barrières de déploiement grâce à des services de puissance de calcul flexibles.
Ajustement de la configuration des ressources : Les entreprises cherchent à équilibrer leurs investissements dans l'infrastructure matérielle et le développement d'algorithmes efficaces.
Émergence des communautés open source : les modèles open source permettent le partage des innovations algorithmiques et des résultats d'optimisation de la puissance de calcul, accélérant ainsi l'itération et la diffusion des technologies.
Innovation technologique de DeepSeek
Le développement rapide de DeepSeek est indissociable de ses innovations technologiques. Voici une brève explication de ses principaux points d'innovation :
Optimisation de l'architecture du modèle
DeepSeek utilise une architecture combinée de Transformer et de MOE (Mixture of Experts), et introduit un mécanisme d'attention latente multi-tête (Multi-Head Latent Attension, MLA). Cette architecture ressemble à une équipe efficace où chaque membre a son rôle propre, contribuant collectivement à améliorer l'efficacité et la précision du modèle.
Méthodes d'entraînement innovantes
DeepSeek a proposé un cadre d'entraînement à précision mixte FP8. Ce cadre peut ajuster dynamiquement la précision de calcul en fonction des besoins d'entraînement, tout en garantissant l'exactitude du modèle, en améliorant la vitesse d'entraînement et en réduisant l'utilisation de la mémoire.
Amélioration de l'efficacité de l'inférence
DeepSeek a introduit la technologie de Prédiction Multi-token (Multi-token Prediction, MTP), qui permet de prédire plusieurs tokens à la fois, augmentant considérablement la vitesse d'inférence et réduisant le coût d'inférence.
Percée dans l'algorithme d'apprentissage par renforcement
L'algorithme d'apprentissage par renforcement GRPO (Generalized Reward-Penalized Optimization) de DeepSeek optimise le processus d'entraînement du modèle, tout en garantissant une amélioration des performances et en réduisant les calculs inutiles, réalisant ainsi un équilibre entre performance et coût.
Ces innovations ont formé un système technique complet, réduisant de manière significative les besoins en Puissance de calcul, de l'entraînement à l'inférence. Les cartes graphiques grand public peuvent désormais exécuter de puissants modèles d'IA, abaissant considérablement le seuil d'accès aux applications d'IA.
Impact sur l'approvisionnement en puces
DeepSeek n'est pas complètement débarrassé de sa dépendance à des puces spécifiques, mais optimise les algorithmes via la couche PTX (Exécution de Threads Parallèles). Cette méthode renforce d'une part le lien avec le matériel et l'écosystème, et d'autre part, elle pourrait modifier la structure de la demande du marché pour les puces haut de gamme.
Signification pour l'industrie de l'IA en Chine
L'optimisation de l'algorithme de DeepSeek offre une percée technologique à l'industrie de l'IA en Chine. Dans un contexte de restrictions sur l'approvisionnement en puces haut de gamme, l'idée de "logiciel remplaçant le matériel" réduit la dépendance aux puces importées.
En amont de l'industrie, des algorithmes efficaces réduisent la pression sur la puissance de calcul, permettant aux fournisseurs de services de calcul d'allonger le cycle de vie des matériels par l'optimisation logicielle. En aval, les modèles open source optimisés abaissent le seuil d'entrée pour le développement d'applications IA, permettant à un plus grand nombre de PME de participer à l'innovation en IA.
Impact profond de Web3 + IA
Infrastructure AI décentralisée
L'innovation technologique de DeepSeek offre de nouvelles possibilités pour l'infrastructure AI Web3. L'architecture MoE est adaptée au déploiement distribué, et le cadre d'entraînement FP8 réduit la demande en ressources de calcul haut de gamme, ce qui contribue à la construction d'un réseau AI décentralisé plus flexible et efficace.
Application des systèmes multi-agents
Dans le domaine de Web3, les innovations technologiques de DeepSeek pourraient apporter les applications suivantes :
Optimisation des stratégies de trading intelligentes : grâce à la collaboration de plusieurs agents IA spécialisés, une analyse de marché et une exécution des transactions plus précises sont réalisées.
Exécution automatique des contrats intelligents : utilisation de plusieurs agents AI pour surveiller et exécuter des contrats intelligents, permettant l'automatisation de logiques commerciales plus complexes.
Gestion de portefeuille personnalisée : L'IA peut optimiser en temps réel les stratégies d'investissement en fonction des préférences de risque et des objectifs d'investissement des utilisateurs.
DeepSeek innove par des Algorithmes pour trouver des percées dans un environnement de Puissance de calcul contraint, ouvrant une voie de développement différenciée pour l'industrie de l'IA. Cela réduit le seuil d'application, promeut la fusion de Web3 et de l'IA, allège la dépendance aux puces haut de gamme et offre de nouvelles possibilités pour l'innovation financière. L'avenir du développement de l'IA ne sera plus seulement une compétition de Puissance de calcul, mais une compétition d'optimisation collaborative entre Puissance de calcul et Algorithmes. Dans cette nouvelle voie, les innovateurs redéfinissent les règles du jeu avec sagesse.