DeepSeek ouvre une nouvelle ère de l'IA : innovation collaborative entre la Puissance de calcul et l'Algorithme
Récemment, DeepSeek a publié sa dernière version, DeepSeek-V3-0324, un modèle de 685 milliards de paramètres qui présente des améliorations significatives en termes de capacités de code, de conception UI et de capacités d'inférence. Lors de la récente conférence GTC 2025, Jensen Huang a fait l'éloge de DeepSeek tout en soulignant que les besoins en calcul n'allaient qu'augmenter et non diminuer.
DeepSeek, en tant qu'œuvre représentative de la percée algorithmique, a suscité de larges discussions dans l'industrie sur la relation entre l'approvisionnement en puissance de calcul. Cet article explorera l'impact profond de la puissance de calcul et des algorithmes sur le développement de l'industrie de l'IA.
Puissance de calcul et évolution symbiotique de l'algorithme
Dans le domaine de l'IA, l'augmentation de la puissance de calcul fournit une base pour le fonctionnement d'algorithmes complexes, tandis que l'optimisation des algorithmes permet d'utiliser la puissance de calcul de manière plus efficace. Cette relation symbiotique est en train de remodeler le paysage de l'industrie de l'IA :
Diversification des routes techniques : certaines entreprises s'efforcent de construire des clusters de puissance de calcul de très grande taille, tandis que d'autres se concentrent sur l'optimisation de l'efficacité des algorithmes.
Reconfiguration de la chaîne de valeur : les principaux fabricants de puces deviennent des leaders en puissance de calcul AI grâce à l'écosystème, tandis que les fournisseurs de services cloud réduisent les barrières de déploiement grâce à des services de puissance de calcul élastique.
Ajustement de la configuration des ressources : les entreprises recherchent un équilibre entre l'investissement dans les infrastructures matérielles et le développement d'algorithmes efficaces.
Émergence des communautés open source : les modèles open source favorisent l'innovation algorithmique et le partage des résultats d'optimisation de la puissance de calcul, accélérant l'itération et la diffusion des technologies.
Innovations technologiques de DeepSeek
Le succès de DeepSeek est indissociable de son innovation technologique. Voici une explication simple de ses principaux points d'innovation :
Optimisation de l'architecture du modèle
DeepSeek adopte une architecture combinée Transformer+MOE (Mélange d'Experts) et introduit un mécanisme d'attention latente multi-tête (MLA). Cette architecture fonctionne comme une super équipe, le Transformer gère les tâches ordinaires, le MOE agit comme un groupe d'experts où chacun a son rôle, et le MLA permet au modèle de se concentrer de manière plus flexible sur les détails importants.
Méthodes d'entraînement innovantes
DeepSeek propose un cadre d'entraînement à précision mixte FP8, semblable à un répartiteur de ressources intelligentes, qui choisit dynamiquement la précision de calcul en fonction des besoins, tout en garantissant l'exactitude, en améliorant la vitesse d'entraînement et en réduisant l'occupation de la mémoire.
Amélioration de l'efficacité de l'inférence
L'introduction de la technologie de prédiction multi-Token (MTP) permet de prédire plusieurs Tokens en une seule fois, ce qui accélère considérablement la vitesse d'inférence et réduit les coûts.
Percée de l'algorithme d'apprentissage par renforcement
Le nouvel algorithme GRPO (Optimisation Généralisée Récompense-Pénalité) optimise le processus d'entraînement du modèle, garantissant une amélioration des performances tout en réduisant les calculs inutiles, réalisant ainsi un équilibre entre performance et coût.
Ces innovations ont formé un système technologique complet, réduisant les besoins en Puissance de calcul sur l'ensemble de la chaîne, de l'entraînement à l'inférence, permettant ainsi à des cartes graphiques grand public de faire fonctionner des modèles d'IA puissants, abaissant considérablement le seuil d'entrée pour les applications d'IA.
Impact sur l'industrie des puces
DeepSeek optimise les algorithmes via la couche PTX (Exécution de Threads Parallèles), ce qui l'attache en réalité plus profondément aux matériels et à leur écosystème mainstream. Cette optimisation a un impact double sur l'industrie des puces : d'une part, elle pourrait élargir la taille globale du marché, 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 voie de percée technique pour l'industrie de l'IA en Chine. Dans un contexte de contraintes sur les puces haut de gamme, l'idée de "logiciel pour remplacer le matériel" réduit la dépendance aux puces importées de première classe.
En amont, des algorithmes efficaces réduisent la pression sur les besoins en puissance de calcul et augmentent le retour sur investissement. En aval, les modèles open source optimisés abaissent le seuil d'entrée pour le développement d'applications IA, ce qui engendrera davantage de solutions IA dans des domaines verticaux.
L'impact profond de Web3+AI
Infrastructure AI décentralisée
L'innovation de DeepSeek apporte une nouvelle dynamique à l'infrastructure AI Web3. L'architecture MoE est adaptée au déploiement distribué, et le cadre d'entraînement FP8 réduit la nécessité de ressources de calcul haut de gamme, ce qui contribue à la construction d'un réseau de calcul AI plus décentralisé.
Système multi-agents
Les innovations technologiques de DeepSeek ouvrent de nouvelles possibilités pour les systèmes multi-agents dans le domaine du Web3, y compris :
Optimisation des stratégies de trading intelligentes
Exécution automatique des contrats intelligents
Gestion de portefeuille personnalisée
Conclusion
DeepSeek ouvre une voie de développement différenciée pour l'industrie de l'IA grâce à l'innovation algorithme. L'avenir du développement de l'IA sera une compétition d'optimisation collaborative entre la puissance de calcul et l'algorithme, les innovateurs redéfinissent les règles du jeu dans ce domaine avec leur intelligence.
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FlatTax
· 07-19 15:05
68500 milliards Qui peut le calculer clairement
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ForkPrince
· 07-19 10:55
C'est assez fort, mais il faut voir les résultats.
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WagmiOrRekt
· 07-18 02:00
Pas mal, incroyable !
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GameFiCritic
· 07-18 01:42
Les données sont un peu réelles, mais je m'inquiète de la puissance de calcul.
DeepSeek ouvre la voie à une nouvelle ère de l'IA : La synergie entre la puissance de calcul et l'algorithme stimule la transformation industrielle
DeepSeek ouvre une nouvelle ère de l'IA : innovation collaborative entre la Puissance de calcul et l'Algorithme
Récemment, DeepSeek a publié sa dernière version, DeepSeek-V3-0324, un modèle de 685 milliards de paramètres qui présente des améliorations significatives en termes de capacités de code, de conception UI et de capacités d'inférence. Lors de la récente conférence GTC 2025, Jensen Huang a fait l'éloge de DeepSeek tout en soulignant que les besoins en calcul n'allaient qu'augmenter et non diminuer.
DeepSeek, en tant qu'œuvre représentative de la percée algorithmique, a suscité de larges discussions dans l'industrie sur la relation entre l'approvisionnement en puissance de calcul. Cet article explorera l'impact profond de la puissance de calcul et des algorithmes sur le développement de l'industrie de l'IA.
Puissance de calcul et évolution symbiotique de l'algorithme
Dans le domaine de l'IA, l'augmentation de la puissance de calcul fournit une base pour le fonctionnement d'algorithmes complexes, tandis que l'optimisation des algorithmes permet d'utiliser la puissance de calcul de manière plus efficace. Cette relation symbiotique est en train de remodeler le paysage de l'industrie de l'IA :
Innovations technologiques de DeepSeek
Le succès de DeepSeek est indissociable de son innovation technologique. Voici une explication simple de ses principaux points d'innovation :
Optimisation de l'architecture du modèle
DeepSeek adopte une architecture combinée Transformer+MOE (Mélange d'Experts) et introduit un mécanisme d'attention latente multi-tête (MLA). Cette architecture fonctionne comme une super équipe, le Transformer gère les tâches ordinaires, le MOE agit comme un groupe d'experts où chacun a son rôle, et le MLA permet au modèle de se concentrer de manière plus flexible sur les détails importants.
Méthodes d'entraînement innovantes
DeepSeek propose un cadre d'entraînement à précision mixte FP8, semblable à un répartiteur de ressources intelligentes, qui choisit dynamiquement la précision de calcul en fonction des besoins, tout en garantissant l'exactitude, en améliorant la vitesse d'entraînement et en réduisant l'occupation de la mémoire.
Amélioration de l'efficacité de l'inférence
L'introduction de la technologie de prédiction multi-Token (MTP) permet de prédire plusieurs Tokens en une seule fois, ce qui accélère considérablement la vitesse d'inférence et réduit les coûts.
Percée de l'algorithme d'apprentissage par renforcement
Le nouvel algorithme GRPO (Optimisation Généralisée Récompense-Pénalité) optimise le processus d'entraînement du modèle, garantissant une amélioration des performances tout en réduisant les calculs inutiles, réalisant ainsi un équilibre entre performance et coût.
Ces innovations ont formé un système technologique complet, réduisant les besoins en Puissance de calcul sur l'ensemble de la chaîne, de l'entraînement à l'inférence, permettant ainsi à des cartes graphiques grand public de faire fonctionner des modèles d'IA puissants, abaissant considérablement le seuil d'entrée pour les applications d'IA.
Impact sur l'industrie des puces
DeepSeek optimise les algorithmes via la couche PTX (Exécution de Threads Parallèles), ce qui l'attache en réalité plus profondément aux matériels et à leur écosystème mainstream. Cette optimisation a un impact double sur l'industrie des puces : d'une part, elle pourrait élargir la taille globale du marché, 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 voie de percée technique pour l'industrie de l'IA en Chine. Dans un contexte de contraintes sur les puces haut de gamme, l'idée de "logiciel pour remplacer le matériel" réduit la dépendance aux puces importées de première classe.
En amont, des algorithmes efficaces réduisent la pression sur les besoins en puissance de calcul et augmentent le retour sur investissement. En aval, les modèles open source optimisés abaissent le seuil d'entrée pour le développement d'applications IA, ce qui engendrera davantage de solutions IA dans des domaines verticaux.
L'impact profond de Web3+AI
Infrastructure AI décentralisée
L'innovation de DeepSeek apporte une nouvelle dynamique à l'infrastructure AI Web3. L'architecture MoE est adaptée au déploiement distribué, et le cadre d'entraînement FP8 réduit la nécessité de ressources de calcul haut de gamme, ce qui contribue à la construction d'un réseau de calcul AI plus décentralisé.
Système multi-agents
Les innovations technologiques de DeepSeek ouvrent de nouvelles possibilités pour les systèmes multi-agents dans le domaine du Web3, y compris :
Conclusion
DeepSeek ouvre une voie de développement différenciée pour l'industrie de l'IA grâce à l'innovation algorithme. L'avenir du développement de l'IA sera une compétition d'optimisation collaborative entre la puissance de calcul et l'algorithme, les innovateurs redéfinissent les règles du jeu dans ce domaine avec leur intelligence.