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DeepSeek lidera la innovación del algoritmo y abre un nuevo paradigma en el desarrollo de la IA
DeepSeek lidera un nuevo paradigma de IA: de la potencia computacional a la innovación algorítmica
Recientemente, DeepSeek lanzó la última actualización de la versión V3 en la plataforma Hugging Face: DeepSeek-V3-0324. Este modelo, que cuenta con 685 mil millones de parámetros, ha mejorado significativamente en capacidad de código, diseño de UI y capacidad de inferencia.
En la reciente conferencia GTC 2025, el CEO de Nvidia, Jensen Huang, hizo una gran evaluación de DeepSeek. Enfatizó que la percepción previa del mercado de que el modelo eficiente de DeepSeek reduciría la demanda de chips era errónea; la demanda de computación en el futuro solo será mayor, no menor.
DeepSeek como producto representativo de la ruptura de algoritmos, ha suscitado reflexiones sobre el papel de la potencia computacional y el algoritmo en el desarrollo de la industria, en relación con el suministro de chips.
Potencia computacional y la evolución simbiótica del algoritmo
En el campo de la IA, la mejora de la potencia computacional proporciona la base para ejecutar algoritmos más complejos, lo que permite a los modelos procesar mayores cantidades de datos y aprender patrones más complejos; mientras que la optimización de los algoritmos puede utilizar la potencia computacional de manera más eficiente, mejorando la eficiencia en el uso de los recursos de cálculo.
La relación simbiótica entre la potencia computacional y el algoritmo está redefiniendo el panorama de la industria de la IA:
Innovación tecnológica de DeepSeek
El éxito de DeepSeek está indisolublemente ligado a su innovación tecnológica. A continuación se presenta una explicación sencilla de sus principales puntos de innovación:
Optimización de la arquitectura del modelo
DeepSeek utiliza una arquitectura combinada de Transformer + MOE (Mezcla de Expertos) e introduce un mecanismo de atención latente multi-cabeza (Multi-Head Latent Attention, MLA). Esta arquitectura es como un súper equipo, donde el Transformer se encarga de las tareas regulares, mientras que el MOE actúa como un grupo de expertos dentro del equipo, cada uno con su propia área de especialización. Cuando se enfrenta a un problema específico, el experto más competente lo maneja, lo que puede aumentar significativamente la eficiencia y precisión del modelo. El mecanismo MLA permite que el modelo preste atención de manera más flexible a diferentes detalles importantes al procesar la información, mejorando aún más el rendimiento del modelo.
Innovación en métodos de entrenamiento
DeepSeek ha propuesto un marco de entrenamiento de precisión mixta FP8. Este marco funciona como un asignador de recursos inteligente, que puede seleccionar dinámicamente la precisión computacional adecuada según las necesidades de diferentes etapas del proceso de entrenamiento. Cuando se necesita un cálculo de alta precisión, utiliza una mayor precisión para garantizar la exactitud del modelo; mientras que cuando se puede aceptar una menor precisión, reduce la precisión, ahorrando así recursos computacionales, aumentando la velocidad de entrenamiento y reduciendo el uso de memoria.
Mejora de la eficiencia de la inferencia
En la fase de inferencia, DeepSeek introduce la tecnología de Predicción de Múltiples Tokens (Multi-token Prediction, MTP). El método de inferencia tradicional consiste en predecir un Token a la vez, paso a paso. Sin embargo, la tecnología MTP puede predecir múltiples Tokens a la vez, lo que acelera considerablemente la velocidad de inferencia y reduce los costos de inferencia.
Avances en el algoritmo de aprendizaje reforzado
El nuevo algoritmo de aprendizaje por refuerzo de DeepSeek, GRPO (Optimización Generalizada de Recompensas y Penalizaciones), optimiza el proceso de entrenamiento del modelo. El aprendizaje por refuerzo es como dotar al modelo de un entrenador, que guía al modelo para aprender mejores comportamientos a través de recompensas y penalizaciones. Los algoritmos tradicionales de aprendizaje por refuerzo pueden consumir una gran cantidad de recursos computacionales durante este proceso, mientras que el nuevo algoritmo de DeepSeek es más eficiente, ya que puede reducir cálculos innecesarios al tiempo que garantiza una mejora en el rendimiento del modelo, logrando así un equilibrio entre rendimiento y costo.
Estas innovaciones no son puntos tecnológicos aislados, sino que forman un sistema tecnológico completo, reduciendo la demanda de potencia computacional en toda la cadena, desde el entrenamiento hasta la inferencia. Las tarjetas gráficas de consumo comunes ahora pueden ejecutar potentes modelos de IA, lo que reduce significativamente la barrera de entrada para las aplicaciones de IA, permitiendo que más desarrolladores y empresas participen en la innovación de IA.
Impacto en los fabricantes de chips
Muchas personas creen que DeepSeek eludió la capa de software de los fabricantes de GPU, liberándose así de su dependencia. De hecho, DeepSeek optimiza algoritmos directamente a través de la capa PTX (Ejecución de Hilos Paralelos) de los fabricantes de GPU. PTX es un lenguaje de representación intermedia que se sitúa entre el código GPU de alto nivel y las instrucciones GPU reales, y al operar en este nivel, DeepSeek puede lograr una afinación de rendimiento más precisa.
El impacto en los fabricantes de chips es bidireccional. Por un lado, DeepSeek en realidad está más vinculado al hardware y al ecosistema, y la reducción de la barrera de entrada para las aplicaciones de IA puede expandir el tamaño total del mercado; por otro lado, la optimización del algoritmo de DeepSeek puede cambiar la estructura de la demanda del mercado para chips de alta gama. Algunos modelos de IA que originalmente necesitaban GPU de alta gama para funcionar, ahora pueden funcionar de manera eficiente en tarjetas gráficas de gama media o incluso de consumo.
Significado para la industria de IA en China
La optimización del algoritmo de DeepSeek proporciona un camino de ruptura técnica para la industria de la IA en China. En un contexto de limitaciones en chips de alta gama, la idea de "software para complementar hardware" reduce la dependencia de chips importados de primer nivel.
En la parte superior, los algoritmos eficientes reducen la presión sobre la potencia computacional, permitiendo a los proveedores de servicios de potencia computacional extender el ciclo de vida del hardware a través de la optimización del software y mejorar el retorno de la inversión. En la parte inferior, los modelos de código abierto optimizados reducen la barrera de entrada para el desarrollo de aplicaciones de IA. Muchas pequeñas y medianas empresas, sin necesidad de grandes recursos de potencia computacional, también pueden desarrollar aplicaciones competitivas basadas en el modelo DeepSeek, lo que dará lugar a la aparición de más soluciones de IA en sectores verticales.
El profundo impacto de Web3+AI
Infraestructura de IA descentralizada
La optimización del algoritmo de DeepSeek proporciona un nuevo impulso a la infraestructura de IA Web3, con una arquitectura innovadora, algoritmos eficientes y una menor demanda de potencia computacional, lo que hace posible la inferencia de IA descentralizada. La arquitectura MoE es inherentemente adecuada para el despliegue distribuido, donde diferentes nodos pueden poseer diferentes redes de expertos, sin la necesidad de que un solo nodo almacene el modelo completo, lo que reduce significativamente los requisitos de almacenamiento y cálculo de un solo nodo, aumentando así la flexibilidad y eficiencia del modelo.
El marco de entrenamiento FP8 reduce aún más la demanda de recursos computacionales de alta gama, lo que permite que más recursos computacionales se integren en la red de nodos. Esto no solo disminuye la barrera de entrada para participar en el cálculo descentralizado de IA, sino que también mejora la capacidad de cálculo y la eficiencia de toda la red.
Sistema Multi-Agente
Optimización de estrategias de trading inteligente: a través de la operación conjunta de agentes de análisis de datos del mercado en tiempo real, agentes de predicción de fluctuaciones de precios a corto plazo, agentes de ejecución de transacciones en cadena y agentes de supervisión de resultados de transacciones, se ayuda a los usuarios a obtener mayores ganancias.
Ejecución automatizada de contratos inteligentes: agentes de monitoreo de contratos inteligentes, agentes de ejecución de contratos inteligentes, agentes de supervisión de resultados de ejecución, etc., operan de manera colaborativa para lograr una automatización más compleja de la lógica empresarial.
Gestión de carteras de inversión personalizadas: La IA ayuda a los usuarios a encontrar en tiempo real las mejores oportunidades de staking o provisión de liquidez según sus preferencias de riesgo, objetivos de inversión y situación financiera.
DeepSeek está buscando breakthroughs a través de la innovación algorítmica bajo restricciones de potencia computacional, abriendo un camino de desarrollo diferenciado para la industria de IA en China. Reduciendo el umbral de aplicación, promoviendo la fusión de Web3 y IA, aliviando la dependencia de chips de alta gama, y empoderando la innovación financiera, estos impactos están remodelando el panorama de la economía digital. El desarrollo futuro de la IA ya no será solo una competencia de potencia computacional, sino una competencia de optimización colaborativa entre potencia computacional y algoritmo. En esta nueva pista, innovadores como DeepSeek están redefiniendo las reglas del juego con la sabiduría china.