DeepSeek引領AI新範式：從算力競賽到算法革新

近日，DeepSeek在Hugging Face平台發布了最新的V3版本更新——DeepSeek-V3-0324。這個擁有6850億參數的模型在代碼能力、UI設計和推理能力等方面都有顯著提升。

在剛結束的2025 GTC大會上，英偉達CEO黃仁勳對DeepSeek給予了高度評價。他強調，市場之前認爲DeepSeek的高效模型會降低對芯片需求的看法是錯誤的，未來的計算需求只會更多，而不是更少。

DeepSeek作爲算法突破的代表性產品，與芯片供應之間的關係引發了人們對算力與算法在行業發展中作用的思考。

算力與算法的共生演化

在AI領域，算力的提升爲更復雜的算法提供了運行基礎，使模型能處理更大量數據、學習更復雜模式；而算法的優化則能更高效地利用算力，提升計算資源的使用效率。

算力與算法的共生關係正重塑AI產業格局：

• 技術路線分化：一些公司追求構建超大型算力集羣，而另一些則專注算法效率優化，形成不同技術流派。
• 產業鏈重構：芯片制造商通過生態系統成爲AI算力主導者，雲服務商則通過彈性算力服務降低部署門檻。
• 資源配置調整：企業研發重心在硬件基礎設施投資與高效算法研發間尋求平衡。
• 開源社區崛起：開源模型使算法創新與算力優化成果得以共享，加速技術迭代與擴散。

DeepSeek的技術創新

DeepSeek的成功與其技術創新密不可分。以下是對其主要創新點的通俗解釋：

模型架構優化

DeepSeek採用了Transformer+MOE（Mixture of Experts）的組合架構，並引入了多頭潛在注意力機制（Multi-Head Latent Attension, MLA）。這種架構像是一個超級團隊，其中Transformer負責處理常規任務，而MOE像是團隊中的專家小組，每個專家都有自己的專長領域，當遇到特定問題時，由最擅長的專家來處理，這樣可以大大提高模型的效率和準確性。MLA機制讓模型在處理信息時能夠更加靈活地關注不同的重要細節，進一步提升了模型的性能。

訓練方法革新

DeepSeek提出了FP8混合精度訓練框架。這個框架像是一個智能的資源調配器，它能夠根據訓練過程中不同階段的需求，動態地選擇合適的計算精度。在需要高精度計算的時候，它就使用較高的精度，以保證模型的準確性；而在可以接受較低精度的時候，它就降低精度，從而節省計算資源，提高訓練速度，減少內存佔用。

推理效率提升

在推理階段，DeepSeek引入了多Token預測（Multi-token Prediction, MTP）技術。傳統的推理方法是一步步來，每一步只預測一個Token。而MTP技術能夠一次性預測多個Token，從而大大加快了推理的速度，同時也降低了推理的成本。

強化學習算法突破

DeepSeek的新強化學習算法GRPO（Generalized Reward-Penalized Optimization）優化了模型訓練過程。強化學習像是給模型配備了一個教練，教練通過獎勵和懲罰來引導模型學習更好的行爲。傳統的強化學習算法在這個過程中可能會消耗大量的計算資源，而DeepSeek的新算法則更加高效，它能夠在保證模型性能提升的同時，減少不必要的計算，從而實現性能和成本的平衡。

這些創新不是孤立的技術點，而是形成了完整的技術體系，從訓練到推理全鏈條降低算力需求。普通消費級顯卡現在也能運行強大的AI模型，大幅降低了AI應用的門檻，使更多開發者和企業能夠參與到AI創新中來。

對芯片制造商的影響

很多人認爲DeepSeek繞過了GPU廠商的軟件層，從而擺脫了對其的依賴。實際上，DeepSeek直接通過GPU廠商的PTX（Parallel Thread Execution）層進行算法優化。PTX是一種介於高級GPU代碼和實際GPU指令之間的中間表示語言，通過操作這一層級，DeepSeek能夠實現更精細的性能調優。

這對芯片制造商的影響是雙面的，一方面，DeepSeek其實與硬件以及生態綁定更深了，AI應用門檻的降低又可能擴大整體市場規模；另一方面，DeepSeek的算法優化可能改變市場對高端芯片的需求結構，一些原本需要高端GPU才能運行的AI模型，現在可能在中端甚至消費級顯卡上就能高效運行。

對中國AI產業的意義

DeepSeek的算法優化爲中國AI產業提供了技術突圍路徑。在高端芯片受限背景下，"軟件補硬件"的思路減輕了對頂尖進口芯片的依賴。

在上遊，高效算法降低了算力需求壓力，使算力服務商能通過軟件優化延長硬件使用週期，提高投資回報率。在下遊，優化後的開源模型降低了AI應用開發門檻。衆多中小企業無需大量算力資源，也能基於DeepSeek模型開發競爭力應用，將催生更多垂直領域AI解決方案的出現。

對Web3+AI的深遠影響

去中心化AI基礎設施

DeepSeek的算法優化爲Web3 AI基礎設施提供了新的動力，創新的架構、高效的算法和較低的算力需求，使得去中心化的AI推理成爲可能。MoE架構天然適合分布式部署，不同節點可以持有不同的專家網路，無需單一節點存儲完整模型，這顯著降低了單節點的存儲和計算要求，從而提高模型的靈活性和效率。

FP8訓練框架則進一步降低了對高端計算資源的需求，使得更多的計算資源可以加入到節點網路中。這不僅降低了參與去中心化AI計算的門檻，還提高了整個網路的計算能力和效率。

Multi-Agent System

• 智能交易策略優化：通過實時市場數據分析agent、短期價格波動預測agent、鏈上交易執行agent、交易結果監督agent等的協同運行，幫助用戶獲取更高的收益。

• 智能合約的自動化執行：智能合約監控agent、智能合約執行agent、執行結果監督agent等協同運行，實現更復雜的業務邏輯自動化。

• 個性化投資組合管理：AI根據用戶的風險偏好、投資目標和財務狀況，幫助用戶實時尋找最佳的質押或流動性提供機會。

DeepSeek正是在算力約束下，通過算法創新尋找突破，爲中國AI產業開闢了差異化發展路徑。降低應用門檻、推動Web3與AI融合、減輕對高端芯片依賴、賦能金融創新，這些影響正在重塑數字經濟格局。未來AI發展不再僅是算力競賽，而是算力與算法協同優化的競賽。在這條新賽道上，DeepSeek等創新者正在用中國智慧重新定義遊戲規則。