Atualização do modelo DeepSeek V3: Inovação do algoritmo lidera um novo paradigma de IA
Recentemente, a DeepSeek lançou a atualização da versão V3 - DeepSeek-V3-0324, com parâmetros de modelo atingindo 685 bilhões, apresentando melhorias significativas em capacidade de código, design de UI e capacidade de inferência.
Na recente conferência GTC 2025, os executivos fizeram grandes elogios ao DeepSeek, ao mesmo tempo em que apontaram que a crença anterior do mercado de que o modelo eficiente do DeepSeek reduziria a compreensão da demanda por chips estava errada; a demanda computacional no futuro será apenas maior, e não menor.
DeepSeek, como produto representativo de um avanço em algoritmos, suscitou reflexões sobre o papel da potência de cálculo e dos algoritmos no desenvolvimento da indústria, em relação ao fornecimento de chips.
A evolução simbiótica entre poder de computação e algoritmo
No campo da IA, a melhoria da capacidade de cálculo fornece a base para a execução de algoritmos mais complexos, permitindo que os modelos processem uma maior quantidade de dados e aprendam padrões mais complexos; enquanto a otimização de algoritmos pode utilizar a capacidade de cálculo de forma mais eficiente, melhorando a eficiência do uso dos recursos computacionais.
A relação simbiótica entre poder computacional e algoritmo está a reconfigurar o panorama da indústria de IA:
Divergência de rotas tecnológicas: algumas empresas buscam construir supergrupos de potência de computação, enquanto outras se concentram na otimização da eficiência do algoritmo, formando diferentes escolas técnicas.
Reestruturação da cadeia de valor: Algumas empresas tornaram-se líderes em capacidade computacional de IA através de ecossistemas, enquanto os prestadores de serviços em nuvem reduzem a barreira de entrada com serviços de capacidade elástica.
Ajuste na alocação de recursos: as empresas buscam um equilíbrio entre o investimento em infraestrutura de hardware e o desenvolvimento de algoritmos eficientes.
A ascensão das comunidades de código aberto: modelos de código aberto como DeepSeek, LLaMA, etc. permitem que inovações em algoritmos e resultados de otimização de poder computacional sejam compartilhados, acelerando a iteração e difusão da tecnologia.
Inovação tecnológica da DeepSeek
O sucesso da DeepSeek está intimamente ligado à sua inovação tecnológica. Abaixo estão explicações simples dos seus principais pontos de inovação:
otimização da arquitetura do modelo
O DeepSeek adota uma arquitetura combinada de Transformer + MOE (Mistura de Especialistas) e introduz o mecanismo de atenção latente multi-cabeça (Multi-Head Latent Attention, MLA). Esta arquitetura é como uma super equipe, onde o Transformer é responsável por tarefas regulares, e o MOE funciona como um grupo de especialistas, onde cada especialista tem sua própria área de especialização, lidando com problemas específicos quando o especialista mais competente é acionado, aumentando significativamente a eficiência e a precisão do modelo. O mecanismo MLA permite que o modelo preste atenção a diferentes detalhes importantes de forma mais flexível ao processar informações, melhorando ainda mais o desempenho.
Inovação nos métodos de treino
A DeepSeek apresentou um framework de treinamento de precisão mista FP8. Este framework funciona como um alocador de recursos inteligente, escolhendo dinamicamente a precisão de cálculo adequada com base nas necessidades de diferentes estágios do processo de treinamento. Utiliza uma precisão mais alta quando é necessária alta precisão, garantindo a exatidão do modelo; reduz a precisão quando uma precisão mais baixa é aceitável, economizando recursos de cálculo, aumentando a velocidade de treinamento e reduzindo o uso de memória.
Aumento da eficiência do algoritmo
Na fase de inferência, o DeepSeek introduziu a tecnologia de Predição de Múltiplos Tokens (Multi-token Prediction, MTP). Os métodos de inferência tradicionais preveem apenas um Token por vez, enquanto a tecnologia MTP pode prever vários Tokens de uma só vez, acelerando significativamente a velocidade de inferência e reduzindo os custos de inferência.
quebra no algoritmo de aprendizado por reforço
O novo algoritmo de aprendizado por reforço GRPO (Generalized Reward-Penalized Optimization) da DeepSeek otimiza o processo de treinamento do modelo. O aprendizado por reforço funciona como um treinador para o modelo, guiando-o a aprender comportamentos melhores através de recompensas e penalizações. O novo algoritmo da DeepSeek é mais eficiente, mantendo a melhoria do desempenho do modelo enquanto reduz cálculos desnecessários, alcançando um equilíbrio entre desempenho e custo.
Estas inovações formaram um sistema técnico completo, reduzindo as necessidades de poder computacional em toda a cadeia, desde o treinamento até a inferência. Placas gráficas comuns de consumo agora podem executar poderosos modelos de IA, diminuindo significativamente a barreira de entrada para aplicações de IA, permitindo que mais desenvolvedores e empresas participem da inovação em IA.
Impacto nos fornecedores de chips
Muitas pessoas acreditam que o DeepSeek contornou algumas camadas intermediárias, libertando-se assim da dependência de fornecedores específicos. Na realidade, o DeepSeek otimiza algoritmos diretamente através da camada PTX (Parallel Thread Execution). PTX é uma linguagem de representação intermediária entre o código de alto nível e as instruções reais da GPU, permitindo que o DeepSeek realize um ajuste de desempenho mais refinado ao operar nesta camada.
O impacto disso para os fornecedores de chips é duplo. Por um lado, a DeepSeek está mais ligada ao hardware e ao ecossistema, e a redução da barreira de entrada para aplicações de IA pode expandir o tamanho total do mercado; por outro lado, a otimização do algoritmo da DeepSeek pode mudar a estrutura de demanda do mercado por chips de alto desempenho, com alguns modelos de IA que originalmente precisavam de GPUs de topo agora podendo funcionar de forma eficiente em placas gráficas de médio ou mesmo de consumo.
Significado para a indústria de IA
A otimização do algoritmo da DeepSeek oferece um caminho tecnológico para a indústria de IA. Diante das limitações dos chips de alta gama, a ideia de "software para complementar hardware" alivia a dependência de chips importados de ponta.
No upstream, algoritmos eficientes reduziram a pressão sobre a demanda de poder de computação, permitindo que os provedores de serviços de computação prolonguem o ciclo de vida do hardware através da otimização de software, aumentando o retorno sobre o investimento. No downstream, os modelos de código aberto otimizados reduziram a barreira de entrada para o desenvolvimento de aplicações de IA. Muitas pequenas e médias empresas, sem a necessidade de muitos recursos de computação, também podem desenvolver aplicações competitivas com base no modelo DeepSeek, o que dará origem ao surgimento de mais soluções de IA em setores verticais.
O impacto profundo do Web3+AI
Infraestrutura de IA descentralizada
A otimização do algoritmo do DeepSeek fornece um novo impulso para a infraestrutura de IA Web3. Arquitetura inovadora, algoritmos eficientes e menores requisitos de poder computacional tornam a inferência de IA descentralizada possível. A arquitetura MoE é naturalmente adequada para implantação distribuída, permitindo que diferentes nós tenham diferentes redes de especialistas, sem a necessidade de um único nó armazenar o modelo completo, reduzindo significativamente os requisitos de armazenamento e computação de um único nó, aumentando a flexibilidade e a eficiência do modelo.
A estrutura de treino FP8 reduz ainda mais a necessidade de recursos computacionais de alto desempenho, permitindo que mais recursos computacionais se juntem à rede de nós. Isso não apenas diminui a barreira de entrada para a participação no cálculo descentralizado de IA, mas também melhora a capacidade de cálculo e a eficiência de toda a rede.
Sistema de múltiplos agentes
Otimização de estratégias de negociação inteligente: através da análise de dados de mercado em tempo real, previsão de flutuações de preços a curto prazo, execução de transações on-chain, supervisão de resultados de transação e a operação colaborativa de agentes inteligentes, ajudar os usuários a obter maiores retornos.
Execução automatizada de contratos inteligentes: A monitorização, execução e supervisão de resultados de contratos inteligentes são realizadas através da colaboração de agentes inteligentes, permitindo a automação de lógicas de negócios mais complexas.
Gestão de portfólio personalizada: A IA ajuda os usuários a encontrar em tempo real as melhores oportunidades de staking ou fornecimento de liquidez, com base nas preferências de risco, objetivos de investimento e situação financeira dos usuários.
A DeepSeek, sob restrições de poder computacional, busca inovações através de algoritmos para abrir caminhos de desenvolvimento diferenciados na indústria de IA. Reduzindo as barreiras de aplicação, promovendo a fusão do Web3 com IA, aliviando a dependência de chips de alta tecnologia e capacitando inovações financeiras, esses impactos estão reformulando o panorama da economia digital. O futuro do desenvolvimento da IA não será mais apenas uma corrida de poder computacional, mas uma competição de otimização colaborativa entre poder computacional e algoritmos. Nesta nova pista, inovadores como a DeepSeek estão redefinindo as regras do jogo com sabedoria.
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ParanoiaKing
· 14h atrás
6850 bilhões de parâmetros? Está a brincar?
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LiquidityNinja
· 14h atrás
6850 bilhões de parâmetros... não posso deixar de dizer que a N-card ganhou muito
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liquidation_surfer
· 14h atrás
Então, é mais um que está a queimar placas gráficas.
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GasFeeCry
· 14h atrás
Os fabricantes de chips riram alto.
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MidnightGenesis
· 14h atrás
A monitorização mostra que o consumo de recursos v3 subiu. Parece que os fabricantes de chips vão ganhar muito dinheiro.
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LidoStakeAddict
· 14h atrás
Os fabricantes de chips vão ganhar muito dinheiro novamente.
DeepSeek V3 atualização: modelo de 685 bilhões de parâmetros lidera a inovação do Algoritmo e reformula o setor de IA
Atualização do modelo DeepSeek V3: Inovação do algoritmo lidera um novo paradigma de IA
Recentemente, a DeepSeek lançou a atualização da versão V3 - DeepSeek-V3-0324, com parâmetros de modelo atingindo 685 bilhões, apresentando melhorias significativas em capacidade de código, design de UI e capacidade de inferência.
Na recente conferência GTC 2025, os executivos fizeram grandes elogios ao DeepSeek, ao mesmo tempo em que apontaram que a crença anterior do mercado de que o modelo eficiente do DeepSeek reduziria a compreensão da demanda por chips estava errada; a demanda computacional no futuro será apenas maior, e não menor.
DeepSeek, como produto representativo de um avanço em algoritmos, suscitou reflexões sobre o papel da potência de cálculo e dos algoritmos no desenvolvimento da indústria, em relação ao fornecimento de chips.
A evolução simbiótica entre poder de computação e algoritmo
No campo da IA, a melhoria da capacidade de cálculo fornece a base para a execução de algoritmos mais complexos, permitindo que os modelos processem uma maior quantidade de dados e aprendam padrões mais complexos; enquanto a otimização de algoritmos pode utilizar a capacidade de cálculo de forma mais eficiente, melhorando a eficiência do uso dos recursos computacionais.
A relação simbiótica entre poder computacional e algoritmo está a reconfigurar o panorama da indústria de IA:
Divergência de rotas tecnológicas: algumas empresas buscam construir supergrupos de potência de computação, enquanto outras se concentram na otimização da eficiência do algoritmo, formando diferentes escolas técnicas.
Reestruturação da cadeia de valor: Algumas empresas tornaram-se líderes em capacidade computacional de IA através de ecossistemas, enquanto os prestadores de serviços em nuvem reduzem a barreira de entrada com serviços de capacidade elástica.
Ajuste na alocação de recursos: as empresas buscam um equilíbrio entre o investimento em infraestrutura de hardware e o desenvolvimento de algoritmos eficientes.
A ascensão das comunidades de código aberto: modelos de código aberto como DeepSeek, LLaMA, etc. permitem que inovações em algoritmos e resultados de otimização de poder computacional sejam compartilhados, acelerando a iteração e difusão da tecnologia.
Inovação tecnológica da DeepSeek
O sucesso da DeepSeek está intimamente ligado à sua inovação tecnológica. Abaixo estão explicações simples dos seus principais pontos de inovação:
otimização da arquitetura do modelo
O DeepSeek adota uma arquitetura combinada de Transformer + MOE (Mistura de Especialistas) e introduz o mecanismo de atenção latente multi-cabeça (Multi-Head Latent Attention, MLA). Esta arquitetura é como uma super equipe, onde o Transformer é responsável por tarefas regulares, e o MOE funciona como um grupo de especialistas, onde cada especialista tem sua própria área de especialização, lidando com problemas específicos quando o especialista mais competente é acionado, aumentando significativamente a eficiência e a precisão do modelo. O mecanismo MLA permite que o modelo preste atenção a diferentes detalhes importantes de forma mais flexível ao processar informações, melhorando ainda mais o desempenho.
Inovação nos métodos de treino
A DeepSeek apresentou um framework de treinamento de precisão mista FP8. Este framework funciona como um alocador de recursos inteligente, escolhendo dinamicamente a precisão de cálculo adequada com base nas necessidades de diferentes estágios do processo de treinamento. Utiliza uma precisão mais alta quando é necessária alta precisão, garantindo a exatidão do modelo; reduz a precisão quando uma precisão mais baixa é aceitável, economizando recursos de cálculo, aumentando a velocidade de treinamento e reduzindo o uso de memória.
Aumento da eficiência do algoritmo
Na fase de inferência, o DeepSeek introduziu a tecnologia de Predição de Múltiplos Tokens (Multi-token Prediction, MTP). Os métodos de inferência tradicionais preveem apenas um Token por vez, enquanto a tecnologia MTP pode prever vários Tokens de uma só vez, acelerando significativamente a velocidade de inferência e reduzindo os custos de inferência.
quebra no algoritmo de aprendizado por reforço
O novo algoritmo de aprendizado por reforço GRPO (Generalized Reward-Penalized Optimization) da DeepSeek otimiza o processo de treinamento do modelo. O aprendizado por reforço funciona como um treinador para o modelo, guiando-o a aprender comportamentos melhores através de recompensas e penalizações. O novo algoritmo da DeepSeek é mais eficiente, mantendo a melhoria do desempenho do modelo enquanto reduz cálculos desnecessários, alcançando um equilíbrio entre desempenho e custo.
Estas inovações formaram um sistema técnico completo, reduzindo as necessidades de poder computacional em toda a cadeia, desde o treinamento até a inferência. Placas gráficas comuns de consumo agora podem executar poderosos modelos de IA, diminuindo significativamente a barreira de entrada para aplicações de IA, permitindo que mais desenvolvedores e empresas participem da inovação em IA.
Impacto nos fornecedores de chips
Muitas pessoas acreditam que o DeepSeek contornou algumas camadas intermediárias, libertando-se assim da dependência de fornecedores específicos. Na realidade, o DeepSeek otimiza algoritmos diretamente através da camada PTX (Parallel Thread Execution). PTX é uma linguagem de representação intermediária entre o código de alto nível e as instruções reais da GPU, permitindo que o DeepSeek realize um ajuste de desempenho mais refinado ao operar nesta camada.
O impacto disso para os fornecedores de chips é duplo. Por um lado, a DeepSeek está mais ligada ao hardware e ao ecossistema, e a redução da barreira de entrada para aplicações de IA pode expandir o tamanho total do mercado; por outro lado, a otimização do algoritmo da DeepSeek pode mudar a estrutura de demanda do mercado por chips de alto desempenho, com alguns modelos de IA que originalmente precisavam de GPUs de topo agora podendo funcionar de forma eficiente em placas gráficas de médio ou mesmo de consumo.
Significado para a indústria de IA
A otimização do algoritmo da DeepSeek oferece um caminho tecnológico para a indústria de IA. Diante das limitações dos chips de alta gama, a ideia de "software para complementar hardware" alivia a dependência de chips importados de ponta.
No upstream, algoritmos eficientes reduziram a pressão sobre a demanda de poder de computação, permitindo que os provedores de serviços de computação prolonguem o ciclo de vida do hardware através da otimização de software, aumentando o retorno sobre o investimento. No downstream, os modelos de código aberto otimizados reduziram a barreira de entrada para o desenvolvimento de aplicações de IA. Muitas pequenas e médias empresas, sem a necessidade de muitos recursos de computação, também podem desenvolver aplicações competitivas com base no modelo DeepSeek, o que dará origem ao surgimento de mais soluções de IA em setores verticais.
O impacto profundo do Web3+AI
Infraestrutura de IA descentralizada
A otimização do algoritmo do DeepSeek fornece um novo impulso para a infraestrutura de IA Web3. Arquitetura inovadora, algoritmos eficientes e menores requisitos de poder computacional tornam a inferência de IA descentralizada possível. A arquitetura MoE é naturalmente adequada para implantação distribuída, permitindo que diferentes nós tenham diferentes redes de especialistas, sem a necessidade de um único nó armazenar o modelo completo, reduzindo significativamente os requisitos de armazenamento e computação de um único nó, aumentando a flexibilidade e a eficiência do modelo.
A estrutura de treino FP8 reduz ainda mais a necessidade de recursos computacionais de alto desempenho, permitindo que mais recursos computacionais se juntem à rede de nós. Isso não apenas diminui a barreira de entrada para a participação no cálculo descentralizado de IA, mas também melhora a capacidade de cálculo e a eficiência de toda a rede.
Sistema de múltiplos agentes
Otimização de estratégias de negociação inteligente: através da análise de dados de mercado em tempo real, previsão de flutuações de preços a curto prazo, execução de transações on-chain, supervisão de resultados de transação e a operação colaborativa de agentes inteligentes, ajudar os usuários a obter maiores retornos.
Execução automatizada de contratos inteligentes: A monitorização, execução e supervisão de resultados de contratos inteligentes são realizadas através da colaboração de agentes inteligentes, permitindo a automação de lógicas de negócios mais complexas.
Gestão de portfólio personalizada: A IA ajuda os usuários a encontrar em tempo real as melhores oportunidades de staking ou fornecimento de liquidez, com base nas preferências de risco, objetivos de investimento e situação financeira dos usuários.
A DeepSeek, sob restrições de poder computacional, busca inovações através de algoritmos para abrir caminhos de desenvolvimento diferenciados na indústria de IA. Reduzindo as barreiras de aplicação, promovendo a fusão do Web3 com IA, aliviando a dependência de chips de alta tecnologia e capacitando inovações financeiras, esses impactos estão reformulando o panorama da economia digital. O futuro do desenvolvimento da IA não será mais apenas uma corrida de poder computacional, mas uma competição de otimização colaborativa entre poder computacional e algoritmos. Nesta nova pista, inovadores como a DeepSeek estão redefinindo as regras do jogo com sabedoria.