DeepSeek веде нову парадигму AI: від обчислювальної потужності до інновацій алгоритмів

Нещодавно DeepSeek на платформі Hugging Face випустив останнє оновлення версії V3 — DeepSeek-V3-0324. Ця модель з 6850 мільярдами параметрів має значні покращення в кодовій здатності, дизайні UI та здатності до інференції.

На щойно завершеній конференції GTC 2025 генеральний директор NVIDIA Хуан Ренсюнь високо оцінив DeepSeek. Він підкреслив, що ринок раніше вважав, що ефективна модель DeepSeek зменшить потребу в чіпах, що є помилковим, і що в майбутньому обчислювальні потреби лише зростатимуть, а не зменшуватимуться.

DeepSeek як представницький продукт алгоритмічного прориву викликав роздуми щодо ролі обчислювальної потужності та алгоритму у розвитку галузі у зв'язку з постачанням чіпів.

Обчислювальна потужність та алгоритмів спільна еволюція

У сфері штучного інтелекту, підвищення обчислювальної потужності забезпечує базу для виконання більш складних алгоритмів, що дозволяє моделям обробляти більші обсяги даних та вивчати більш складні патерни; в той час як оптимізація алгоритмів може ефективніше використовувати обчислювальну потужність, підвищуючи ефективність використання обчислювальних ресурсів.

Обчислювальна потужність та алгоритмів спільні стосунки вже трансформують ландшафт AI-індустрії:

• Розділення технологічних шляхів: деякі компанії прагнуть створити надвеликі Обчислювальна потужність кластери, в той час як інші зосереджуються на оптимізації ефективності Алгоритмів, формуючи різні технологічні школи.
• Реконструкція виробничого ланцюга: виробники чіпів стають лідерами в обчислювальній потужності AI через екосистему, тоді як постачальники хмарних послуг знижують бар'єри для впровадження через гнучкі обчислювальні послуги.
• Коригування ресурсів: підприємства шукають баланс між інвестиціями в апаратну інфраструктуру та розробкою ефективних алгоритмів.
• Виникнення відкритого співтовариства: відкриті моделі дозволяють ділитися досягненнями інновацій в алгоритмах та оптимізації обчислювальної потужності, прискорюючи технічну ітерацію та поширення.

Технічні інновації DeepSeek

Успіх DeepSeek нерозривно пов'язаний з його технологічними інноваціями. Нижче наведено просте пояснення його основних інноваційних аспектів:

Оптимізація архітектури моделі

DeepSeek використовує комбінацію архітектур Transformer+MOE (Суміш експертів) та вводить механізм багатоголового латентного уваги (Multi-Head Latent Attention, MLA). Ця архітектура нагадує суперкоманду, де Transformer відповідає за виконання звичайних завдань, а MOE є експертною групою в команді, де кожен експерт має свою спеціалізацію. Коли виникає конкретна проблема, найбільш досвідчений експерт займається її вирішенням, що значно підвищує ефективність і точність моделі. Механізм MLA дозволяє моделі гнучко звертати увагу на різні важливі деталі під час обробки інформації, що ще більше покращує продуктивність моделі.

Інновації в методах навчання

DeepSeek представив фреймворк змішаного точності FP8 для навчання. Цей фреймворк подібний до розумного розподільника ресурсів, який здатен динамічно обирати відповідну обчислювальну точність відповідно до потреб на різних етапах навчання. Коли потрібні високоточні обчислення, він використовує вищу точність для забезпечення точності моделі; а коли можна прийняти нижчу точність, він знижує точність, економлячи обчислювальні ресурси, підвищуючи швидкість навчання та зменшуючи споживання пам'яті.

Підвищення ефективності висновків

На етапі інференції DeepSeek впроваджує технологію багатотокенового прогнозування (Multi-token Prediction, MTP). Традиційні методи інференції є покроковими, де на кожному кроці прогнозується лише один токен. Натомість технологія MTP дозволяє одночасно прогнозувати кілька токенів, що значно прискорює швидкість інференції та знижує її вартість.

Прорив алгоритму зміцнюючого навчання

Новий алгоритм глибокого навчання DeepSeek GRPO (Загальна оптимізація з винагородами і покараннями) оптимізує процес навчання моделі. Посилене навчання схоже на те, як модель отримує тренера, який керує навчанням моделі за допомогою винагород і покарань для покращення поведінки. Традиційні алгоритми посиленого навчання можуть витрачати велику кількість обчислювальної потужності під час цього процесу, тоді як новий алгоритм DeepSeek є більш ефективним, оскільки він може зменшити непотрібні обчислення, забезпечуючи при цьому покращення продуктивності моделі, що дозволяє досягти балансу між продуктивністю та витратами.

Ці інновації не є ізольованими технологічними моментами, а формують повну технологічну систему, що знижує потребу в обчислювальній потужності на всьому ланцюгу від навчання до висновків. Звичайні споживчі графічні карти зараз також можуть запускати потужні AI моделі, що значно знижує бар'єри для застосування AI, дозволяючи більшій кількості розробників та підприємств брати участь в інноваціях AI.

Вплив на виробників чіпів

Багато людей вважають, що DeepSeek обійшов програмний рівень виробників GPU, позбувшись залежності від них. Насправді, DeepSeek безпосередньо оптимізує алгоритм через рівень PTX (Паралельне виконання потоків) виробників GPU. PTX є мовою проміжного представлення, що знаходиться між високорівневим кодом GPU та фактичними інструкціями GPU, і, працюючи на цьому рівні, DeepSeek може досягти більш тонкого налаштування продуктивності.

Вплив на виробників чіпів має двосторонній характер: з одного боку, DeepSeek насправді глибше пов'язаний з апаратним забезпеченням та екосистемою, а зниження бар'єрів для застосування ШІ може розширити загальний обсяг ринку; з іншого боку, оптимізація алгоритму DeepSeek може змінити структуру попиту на висококласні чіпи, і деякі моделі ШІ, які раніше вимагали висококласних GPU, тепер можуть ефективно працювати на середньому або навіть споживчому рівні графічних карт.

Значення для китайської AI-індустрії

Оптимізація алгоритму DeepSeek забезпечує технологічний прорив для китайської AI-індустрії. На фоні обмежень у виробництві висококласних чіпів, підхід "програмне забезпечення замість апаратного" зменшує залежність від провідних імпортних чіпів.

На upstream ефективні алгоритми зменшили тиск на потребу в обчислювальній потужності, дозволяючи постачальникам обчислювальної потужності подовжувати термін використання обладнання через оптимізацію програмного забезпечення, підвищуючи прибутковість інвестицій. На downstream оптимізовані відкриті моделі знизили бар'єри для розробки AI-додатків. Багато малих і середніх підприємств, не витрачаючи великі ресурси обчислювальної потужності, також можуть розробляти конкурентоспроможні додатки на базі моделі DeepSeek, що призведе до появи більшої кількості рішень AI у вертикальних сферах.

Глибокий вплив Web3+AI

Децентралізована AI інфраструктура

Оптимізація алгоритму DeepSeek забезпечила новий імпульс для інфраструктури Web3 AI, інноваційна архітектура, ефективні алгоритми та нижчі вимоги до обчислювальної потужності зробили можливим децентралізоване AI-інференціювання. Архітектура MoE природно підходить для розподіленого розгортання, різні вузли можуть мати різні мережі експертів, без необхідності зберігати повну модель на одному вузлі, що значно знижує вимоги до зберігання та обчислень для одного вузла, підвищуючи таким чином гнучкість і ефективність моделі.

FP8 тренувальна структура ще більше знижує вимоги до висококласних обчислювальних ресурсів, що дозволяє більшій кількості обчислювальних ресурсів приєднуватися до мережі вузлів. Це не лише знижує бар'єри для участі в децентралізованих AI обчисленнях, але й підвищує загальну обчислювальну потужність та ефективність мережі.

Багатоагентна система

• Оптимізація розумних торгових стратегій: за допомогою співпраці агентів аналізу даних ринку в реальному часі, агентів прогнозування короткострокових коливань цін, агентів виконання торгів на ланцюгу, агентів моніторингу торгових результатів тощо, допомагає користувачам отримувати вищий дохід.

• Автоматичне виконання смарт-контрактів: агенти моніторингу смарт-контрактів, агенти виконання смарт-контрактів, агенти нагляду за результатами виконання тощо, працюють у координації, забезпечуючи автоматизацію більш складної бізнес-логіки.

• Персоналізоване управління інвестиційним портфелем: ШІ допомагає користувачам у реальному часі знаходити найкращі можливості для стейкінгу або надання ліквідності, враховуючи ризикові уподобання, інвестиційні цілі та фінансовий стан користувача.

DeepSeek саме в умовах обмеженої обчислювальної потужності, завдяки інноваціям в алгоритмах, знаходить прориви, відкриваючи для китайської AI-індустрії відмінні шляхи розвитку. Знижуючи бар'єри для застосування, сприяючи інтеграції Web3 та AI, зменшуючи залежність від висококласних чіпів, надаючи можливості для фінансових інновацій, ці впливи формують нову цифрову економіку. У майбутньому розвиток AI вже не буде лише змаганням за обчислювальну потужність, а змаганням з оптимізації обчислювальної потужності та алгоритмів. На цій новій трасі інноватори на кшталт DeepSeek переосмислюють правила гри, використовуючи китайську мудрість.