DeepSeek mène un nouveau paradigme de l'IA : de la Puissance de calcul à l'innovation de l'Algorithme

Récemment, DeepSeek a publié la dernière mise à jour de la version V3 - DeepSeek-V3-0324 sur la plateforme Hugging Face. Ce modèle, doté de 6850 milliards de paramètres, présente des améliorations significatives en termes de capacité de code, de conception d'interface utilisateur et de capacité de raisonnement.

Lors de la récente conférence GTC 2025, le PDG de NVIDIA, Jensen Huang, a fait l'éloge de DeepSeek. Il a souligné que l'idée selon laquelle le modèle efficace de DeepSeek réduirait la demande de puces était erronée, et que les besoins en calcul dans le futur ne feraient que croître, et non diminuer.

DeepSeek, en tant que produit représentatif des percées algorithmiques, a suscité 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 évolution symbiotique de l'algorithme

Dans le domaine de l'IA, l'augmentation de la puissance de calcul fournit une base opérationnelle 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 permet d'utiliser la puissance de calcul de manière plus efficace, améliorant ainsi l'efficacité de l'utilisation des ressources de calcul.

La relation symbiotique entre la puissance de calcul et l'algorithme redessine le paysage de l'industrie de l'IA :

• Différenciation des routes technologiques : certaines entreprises cherchent à construire des clusters de puissance de calcul très grands, tandis que d'autres se concentrent sur l'optimisation de l'efficacité des algorithmes, formant ainsi différentes écoles technologiques.
• Reconfiguration de la chaîne industrielle : les fabricants de puces deviennent des leaders de la puissance de calcul IA grâce à l'écosystème, tandis que les fournisseurs de services cloud abaissent le seuil de déploiement grâce à des services de puissance de calcul élastique.
• Ajustement de la répartition des ressources : les entreprises cherchent un équilibre entre l'investissement dans les infrastructures matérielles 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.

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 utilise une architecture combinée Transformer + MOE (Mélange d'experts) et introduit un mécanisme d'attention latente multi-tête (Attention latente multi-tête, MLA). Cette architecture ressemble à une super équipe, où le Transformer est responsable des tâches ordinaires, tandis que le MOE agit comme un groupe d'experts au sein de l'équipe, chaque expert ayant son propre domaine de spécialisation. Lorsqu'un problème spécifique se présente, l'expert le plus compétent traite celui-ci, ce qui peut considérablement améliorer l'efficacité et la précision du modèle. Le mécanisme MLA permet au modèle de prêter une attention plus flexible à différents détails importants lors du traitement des informations, améliorant encore les performances du modèle.

Méthodes d'entraînement innovantes

DeepSeek a proposé un cadre d'entraînement à précision mixte FP8. Ce cadre agit comme un répartiteur de ressources intelligent, capable de sélectionner dynamiquement la précision de calcul appropriée en fonction des besoins des différentes phases du processus d'entraînement. Lorsqu'une haute précision de calcul est requise, il utilise une précision plus élevée pour garantir l'exactitude du modèle ; et lorsqu'une précision inférieure est acceptable, il réduit la précision, économisant ainsi des ressources de calcul, augmentant la vitesse d'entraînement et réduisant l'occupation de la mémoire.

Amélioration de l'efficacité de l'inférence

Lors de la phase d'inférence, DeepSeek a introduit la technologie de Prédiction Multi-token (Multi-token Prediction, MTP). La méthode d'inférence traditionnelle consiste à prédire un Token à la fois, étape par étape. En revanche, la technologie MTP permet de prédire plusieurs Tokens en une seule fois, ce qui accélère considérablement la vitesse d'inférence tout en réduisant les coûts d'inférence.

Percée de l'algorithme d'apprentissage renforcé

L'algorithme de renforcement GRPO (Generalized Reward-Penalized Optimization) de DeepSeek optimise le processus d'entraînement des modèles. L'apprentissage par renforcement agit comme un entraîneur pour le modèle, qui guide l'apprentissage d'un meilleur comportement à travers des récompenses et des punitions. Les algorithmes traditionnels d'apprentissage par renforcement peuvent consommer d'importantes ressources de Puissance de calcul dans ce processus, tandis que le nouvel algorithme de DeepSeek est plus efficace, capable de réduire les calculs inutiles tout en garantissant une amélioration des performances du modèle, réalisant ainsi un équilibre entre performance et coût.

Ces innovations ne sont pas des points technologiques isolés, mais forment un système technique complet, réduisant la demande en Puissance de calcul sur toute la chaîne, de l'entraînement à l'inférence. Les cartes graphiques grand public peuvent désormais exécuter de puissants modèles d'IA, abaissant considérablement le seuil d'entrée pour les applications d'IA et permettant à un plus grand nombre de développeurs et d'entreprises de participer à l'innovation en IA.

Impact sur les fabricants de puces

Beaucoup de gens pensent que DeepSeek a contourné la couche logicielle des fabricants de GPU, se débarrassant ainsi de leur dépendance. En réalité, DeepSeek optimise directement les algorithmes via la couche PTX (Parallel Thread Execution) des fabricants de GPU. PTX est un langage de représentation intermédiaire qui se situe entre le code GPU de haut niveau et les instructions GPU réelles, permettant à DeepSeek d'effectuer un réglage de performance plus précis.

L'impact sur les fabricants de puces est double : d'une part, DeepSeek est en réalité plus profondément lié au matériel et à l'écosystème, la réduction des barrières d'entrée pour les applications d'IA pourrait élargir l'échelle du marché global ; d'autre part, l'optimisation de l'algorithme de DeepSeek pourrait modifier la structure de la demande du marché pour les puces haut de gamme, certains modèles d'IA qui nécessitaient auparavant un GPU haut de gamme pourraient maintenant fonctionner efficacement sur des cartes graphiques de milieu de gamme voire de consommation.

Signification pour l'industrie de l'IA en Chine

L'optimisation de l'algorithme de DeepSeek offre une voie de percée technologique pour l'industrie de l'IA en Chine. Dans un contexte de restrictions sur les puces haut de gamme, l'idée de "logiciel complétant le matériel" réduit la dépendance aux puces importées de pointe.

En amont, des algorithmes efficaces réduisent la pression sur la demande de puissance de calcul, permettant aux fournisseurs de services de calcul d'optimiser leur logiciel pour prolonger la durée d'utilisation du matériel et augmenter le retour sur investissement. En aval, les modèles open source optimisés abaissent le seuil d'entrée pour le développement d'applications IA. De nombreuses PME, sans avoir besoin de ressources importantes en puissance de calcul, peuvent développer des applications compétitives basées sur le modèle DeepSeek, ce qui engendrera l'émergence de davantage de solutions IA dans des domaines verticaux.

L'impact profond de Web3+AI

Infrastructure AI décentralisée

L'optimisation de l'algorithme de DeepSeek offre un nouvel élan aux infrastructures Web3 AI, avec une architecture innovante, des algorithmes efficaces et des besoins en puissance de calcul réduits, rendant l'inférence AI décentralisée possible. L'architecture MoE est naturellement adaptée au déploiement distribué, différents nœuds peuvent posséder des réseaux d'experts différents, sans qu'un nœud unique ait besoin de stocker le modèle complet, ce qui réduit considérablement les exigences de stockage et de calcul d'un nœud unique, améliorant ainsi la flexibilité et l'efficacité du modèle.

Le cadre d'entraînement FP8 réduit encore la demande en ressources de calcul haut de gamme, permettant à davantage de ressources de calcul de rejoindre le réseau de nœuds. Cela réduit non seulement la barrière à l'entrée pour participer au calcul AI décentralisé, mais améliore également la capacité et l'efficacité de calcul de l'ensemble du réseau.

Système multi-agent

• Optimisation des stratégies de trading intelligent : grâce à l'analyse en temps réel des données de marché par des agents, à la prévision des fluctuations de prix à court terme par des agents, à l'exécution des transactions sur la chaîne par des agents et à la supervision des résultats des transactions par des agents, aider les utilisateurs à obtenir des rendements plus élevés.

• Exécution automatique des contrats intelligents : agent de surveillance des contrats intelligents, agent d'exécution des contrats intelligents, agent de supervision des résultats d'exécution, etc. fonctionnent en collaboration pour réaliser une automatisation des logiques d'affaires plus complexes.

• Gestion de portefeuille d'investissement personnalisée : l'IA aide les utilisateurs à trouver en temps réel les meilleures opportunités de staking ou de fourniture de liquidités en fonction de leurs préférences de risque, de leurs objectifs d'investissement et de leur situation financière.

DeepSeek cherche à trouver des percées grâce à l'innovation algorithme sous contrainte de puissance de calcul, ouvrant ainsi une voie de développement différenciée pour l'industrie de l'IA en Chine. Réduire les barrières d'entrée, promouvoir la fusion de Web3 et de l'IA, alléger la dépendance aux puces haut de gamme, et habiliter l'innovation financière, ces impacts sont en train de redéfinir le paysage de l'économie numérique. 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 algorithme. Sur cette nouvelle piste, des innovateurs comme DeepSeek redéfinissent les règles du jeu avec la sagesse chinoise.