Mise à jour du modèle DeepSeek V3 : Algorithme révolutionnaire menant à un nouveau paradigme de l'IA
Récemment, DeepSeek a publié une mise à jour de la version V3 - DeepSeek-V3-0324, avec des paramètres de modèle atteignant 685 milliards, affichant des améliorations significatives en matière de capacité de code, de conception UI et de capacité d'inférence.
Lors de la récente conférence GTC 2025, les dirigeants ont fait l'éloge de DeepSeek, tout en soulignant que la perception du marché selon laquelle le modèle efficace de DeepSeek réduirait la compréhension de la demande en puces était erronée. Les besoins en calcul à l'avenir ne feront qu'augmenter, et non diminuer.
DeepSeek, en tant que produit phare de la percée algorithmique, suscite des réflexions sur le rôle de la puissance de calcul et des algorithmes dans le développement de l'industrie, en raison de sa relation avec les fournisseurs de puces.
Évolution symbiotique de la puissance de calcul et des algorithmes
Dans le domaine de l'IA, l'amélioration de la puissance de calcul fournit une base pour l'exécution d'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 plus efficacement la puissance de calcul, améliorant ainsi l'efficacité de l'utilisation des ressources de calcul.
La relation symbiotique entre la puissance de calcul et l'Algorithme redéfinit le paysage de l'industrie de l'IA :
La différenciation des voies techniques : certaines entreprises cherchent à construire des grappes de puissance de calcul de très grande taille, tandis que d'autres se concentrent sur l'optimisation de l'efficacité des Algorithmes, formant ainsi différentes écoles techniques.
Reconstruction de la chaîne industrielle : certaines entreprises deviennent des leaders de la puissance de calcul AI par le biais d'écosystèmes, 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 recherchent un équilibre entre l'investissement dans les infrastructures matérielles et le développement d'algorithmes efficaces.
Émergence des communautés open source : des modèles open source comme DeepSeek, LLaMA, etc., 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 adopte une architecture combinée Transformer+MOE (Mixture of Experts) et introduit un mécanisme d'attention latente multi-tête (Multi-Head Latent Attention, MLA). Cette architecture ressemble à une super équipe, le Transformer s'occupant des tâches courantes, tandis que le MOE fonctionne comme un groupe d'experts, chaque expert ayant son propre domaine d'expertise, et c'est l'expert le plus qualifié qui traite les problèmes spécifiques, ce qui améliore considérablement l'efficacité et la précision du modèle. Le mécanisme MLA permet au modèle de prêter attention de manière plus flexible à différents détails importants lors du traitement de l'information, améliorant encore les performances.
Méthodes d'entraînement innovantes
DeepSeek a proposé un cadre d'entraînement en précision mixte FP8. Ce cadre agit comme un répartiteur de ressources intelligent, sélectionnant dynamiquement la précision de calcul appropriée en fonction des besoins à différentes étapes du processus d'entraînement. Une précision plus élevée est utilisée lorsque cela est nécessaire pour garantir l'exactitude du modèle ; la précision est réduite lorsque cela est acceptable, économisant des ressources de calcul, augmentant la vitesse d'entraînement et réduisant l'occupation de la mémoire.
Amélioration de l'efficacité de l'algorithme
Au cours de la phase d'inférence, DeepSeek a introduit la technologie de Prédiction Multi-token (Multi-token Prediction, MTP). Les méthodes d'inférence traditionnelles prédisent un seul Token à chaque étape, tandis que la technologie MTP peut prédire plusieurs Tokens en une seule fois, accélérant ainsi considérablement la vitesse d'inférence tout en réduisant le coût d'inférence.
Percée de l'algorithme d'apprentissage par renforcement
L'algorithme de renforcement GRPO (Optimisation Généralisée Récompense-Pénalité) de DeepSeek optimise le processus d'entraînement du modèle. L'apprentissage par renforcement est comme un entraîneur pour le modèle, guidant l'apprentissage d'un meilleur comportement à travers des récompenses et des pénalités. Le nouvel algorithme de DeepSeek est plus efficace, réduisant les calculs inutiles tout en garantissant une amélioration des performances du modèle, réalisant un équilibre entre performances et coûts.
Ces innovations ont formé un système technologique complet, réduisant les besoins en puissance de calcul sur toute la chaîne, de l'entraînement à l'inférence. Les cartes graphiques de consommation standard peuvent maintenant exécuter des modèles d'IA puissants, abaissant considérablement le seuil d'entrée pour les applications d'IA, permettant à davantage de développeurs et d'entreprises de participer à l'innovation en matière d'IA.
Impact sur les fournisseurs de puces
Beaucoup de gens pensent que DeepSeek contourne certains niveaux intermédiaires, se libérant ainsi de la dépendance à des fournisseurs spécifiques. En réalité, DeepSeek effectue une optimisation algorithmique directement via la couche PTX (Parallel Thread Execution). PTX est un langage de représentation intermédiaire qui se situe entre le code de haut niveau et les instructions GPU réelles ; en manipulant ce niveau, DeepSeek peut réaliser un ajustement de performance plus précis.
L'impact sur les fournisseurs de puces est double. D'une part, DeepSeek est désormais plus profondément lié au matériel et à l'écosystème, et la réduction des barrières à l'entrée pour les applications d'IA pourrait élargir l'échelle du marché global ; d'autre part, l'optimisation des Algorithmes de DeepSeek pourrait modifier la structure de la demande du marché pour les puces haut de gamme, certains modèles d'IA qui nécessitaient auparavant des GPU de pointe pourraient maintenant fonctionner efficacement sur des cartes graphiques de milieu de gamme voire grand public.
Signification pour l'industrie de l'IA
L'optimisation de l'algorithme de DeepSeek offre un chemin technologique pour l'industrie de l'IA. Dans un contexte de restrictions sur les puces haut de gamme, l'idée de "logiciel pour compléter le matériel" réduit la dépendance aux puces importées de pointe.
En amont, l'algorithme efficace réduit la pression sur la demande de puissance de calcul, permettant aux fournisseurs de services de calcul d'allonger le cycle de vie du matériel grâce à l'optimisation logicielle et d'améliorer le retour sur investissement. En aval, le modèle open source optimisé réduit le seuil d'entrée pour le développement d'applications d'IA. De nombreuses petites et moyennes entreprises peuvent développer des applications compétitives basées sur le modèle DeepSeek sans avoir besoin de grandes ressources de calcul, ce qui entraînera l'émergence de davantage de solutions d'IA dans des secteurs verticaux.
Impact profond de Web3+AI
Infrastructure AI décentralisée
L'optimisation de l'algorithme de DeepSeek offre une nouvelle dynamique pour les infrastructures AI Web3. Une architecture innovante, des algorithmes efficaces et des exigences de puissance de calcul réduites rendent possible l'inférence AI décentralisée. L'architecture MoE est naturellement adaptée au déploiement distribué, différents nœuds pouvant détenir différents réseaux d'experts, 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 seul nœud, tout en améliorant 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 le seuil de participation au calcul AI décentralisé, mais améliore également la capacité et l'efficacité de calcul de l'ensemble du réseau.
Systèmes multi-agents
Optimisation des stratégies de trading intelligent : grâce à l'analyse des données de marché en temps réel, à la prévision des fluctuations de prix à court terme, à l'exécution des transactions sur la blockchain et à la supervision des résultats des transactions, la collaboration des agents aide les utilisateurs à obtenir des rendements plus élevés.
Exécution automatisée des contrats intelligents : la surveillance des contrats intelligents, l'exécution et la supervision des résultats, ainsi que la coopération des agents, permettent d'automatiser des logiques commerciales plus complexes.
Gestion de portefeuille d'investissement personnalisé : 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 en matière de risque, de leurs objectifs d'investissement et de leur situation financière.
DeepSeek, sous contrainte de puissance de calcul, recherche des percées par l'innovation algorithme, ouvrant ainsi des voies de développement différenciées pour l'industrie de l'IA. Réduire les barrières à l'application, 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 remodeler le paysage de l'économie numérique. L'avenir du développement de l'IA n'est plus simplement 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 intelligence.
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ApeWithNoFear
· Il y a 7h
La puissance de calcul a explosé jusqu'au ciel.
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ParanoiaKing
· 08-05 09:24
6850 milliards de paramètres ? Tu rigoles vraiment ?
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LiquidityNinja
· 08-05 09:20
6850 milliards de paramètres... je dois dire que la carte N a gagné à fond
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liquidation_surfer
· 08-05 09:18
Eh bien, c'est encore un maître de l'exploitation des cartes graphiques.
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GasFeeCry
· 08-05 09:02
Les fabricants de puces rient à haute voix
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MidnightGenesis
· 08-05 08:57
La surveillance montre une hausse des ressources v3, apparemment les fabricants de puces vont gagner beaucoup d'argent.
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LidoStakeAddict
· 08-05 08:54
Les fabricants de chips vont encore faire fortune.
Mise à jour de DeepSeek V3 : un modèle de 6850 milliards de paramètres qui révolutionne l'algorithme et redéfinit le paysage de l'industrie de l'IA.
Mise à jour du modèle DeepSeek V3 : Algorithme révolutionnaire menant à un nouveau paradigme de l'IA
Récemment, DeepSeek a publié une mise à jour de la version V3 - DeepSeek-V3-0324, avec des paramètres de modèle atteignant 685 milliards, affichant des améliorations significatives en matière de capacité de code, de conception UI et de capacité d'inférence.
Lors de la récente conférence GTC 2025, les dirigeants ont fait l'éloge de DeepSeek, tout en soulignant que la perception du marché selon laquelle le modèle efficace de DeepSeek réduirait la compréhension de la demande en puces était erronée. Les besoins en calcul à l'avenir ne feront qu'augmenter, et non diminuer.
DeepSeek, en tant que produit phare de la percée algorithmique, suscite des réflexions sur le rôle de la puissance de calcul et des algorithmes dans le développement de l'industrie, en raison de sa relation avec les fournisseurs de puces.
Évolution symbiotique de la puissance de calcul et des algorithmes
Dans le domaine de l'IA, l'amélioration de la puissance de calcul fournit une base pour l'exécution d'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 plus efficacement la puissance de calcul, améliorant ainsi l'efficacité de l'utilisation des ressources de calcul.
La relation symbiotique entre la puissance de calcul et l'Algorithme redéfinit le paysage de l'industrie de l'IA :
La différenciation des voies techniques : certaines entreprises cherchent à construire des grappes de puissance de calcul de très grande taille, tandis que d'autres se concentrent sur l'optimisation de l'efficacité des Algorithmes, formant ainsi différentes écoles techniques.
Reconstruction de la chaîne industrielle : certaines entreprises deviennent des leaders de la puissance de calcul AI par le biais d'écosystèmes, 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 recherchent un équilibre entre l'investissement dans les infrastructures matérielles et le développement d'algorithmes efficaces.
Émergence des communautés open source : des modèles open source comme DeepSeek, LLaMA, etc., 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 adopte une architecture combinée Transformer+MOE (Mixture of Experts) et introduit un mécanisme d'attention latente multi-tête (Multi-Head Latent Attention, MLA). Cette architecture ressemble à une super équipe, le Transformer s'occupant des tâches courantes, tandis que le MOE fonctionne comme un groupe d'experts, chaque expert ayant son propre domaine d'expertise, et c'est l'expert le plus qualifié qui traite les problèmes spécifiques, ce qui améliore considérablement l'efficacité et la précision du modèle. Le mécanisme MLA permet au modèle de prêter attention de manière plus flexible à différents détails importants lors du traitement de l'information, améliorant encore les performances.
Méthodes d'entraînement innovantes
DeepSeek a proposé un cadre d'entraînement en précision mixte FP8. Ce cadre agit comme un répartiteur de ressources intelligent, sélectionnant dynamiquement la précision de calcul appropriée en fonction des besoins à différentes étapes du processus d'entraînement. Une précision plus élevée est utilisée lorsque cela est nécessaire pour garantir l'exactitude du modèle ; la précision est réduite lorsque cela est acceptable, économisant des ressources de calcul, augmentant la vitesse d'entraînement et réduisant l'occupation de la mémoire.
Amélioration de l'efficacité de l'algorithme
Au cours de la phase d'inférence, DeepSeek a introduit la technologie de Prédiction Multi-token (Multi-token Prediction, MTP). Les méthodes d'inférence traditionnelles prédisent un seul Token à chaque étape, tandis que la technologie MTP peut prédire plusieurs Tokens en une seule fois, accélérant ainsi considérablement la vitesse d'inférence tout en réduisant le coût d'inférence.
Percée de l'algorithme d'apprentissage par renforcement
L'algorithme de renforcement GRPO (Optimisation Généralisée Récompense-Pénalité) de DeepSeek optimise le processus d'entraînement du modèle. L'apprentissage par renforcement est comme un entraîneur pour le modèle, guidant l'apprentissage d'un meilleur comportement à travers des récompenses et des pénalités. Le nouvel algorithme de DeepSeek est plus efficace, réduisant les calculs inutiles tout en garantissant une amélioration des performances du modèle, réalisant un équilibre entre performances et coûts.
Ces innovations ont formé un système technologique complet, réduisant les besoins en puissance de calcul sur toute la chaîne, de l'entraînement à l'inférence. Les cartes graphiques de consommation standard peuvent maintenant exécuter des modèles d'IA puissants, abaissant considérablement le seuil d'entrée pour les applications d'IA, permettant à davantage de développeurs et d'entreprises de participer à l'innovation en matière d'IA.
Impact sur les fournisseurs de puces
Beaucoup de gens pensent que DeepSeek contourne certains niveaux intermédiaires, se libérant ainsi de la dépendance à des fournisseurs spécifiques. En réalité, DeepSeek effectue une optimisation algorithmique directement via la couche PTX (Parallel Thread Execution). PTX est un langage de représentation intermédiaire qui se situe entre le code de haut niveau et les instructions GPU réelles ; en manipulant ce niveau, DeepSeek peut réaliser un ajustement de performance plus précis.
L'impact sur les fournisseurs de puces est double. D'une part, DeepSeek est désormais plus profondément lié au matériel et à l'écosystème, et la réduction des barrières à l'entrée pour les applications d'IA pourrait élargir l'échelle du marché global ; d'autre part, l'optimisation des Algorithmes de DeepSeek pourrait modifier la structure de la demande du marché pour les puces haut de gamme, certains modèles d'IA qui nécessitaient auparavant des GPU de pointe pourraient maintenant fonctionner efficacement sur des cartes graphiques de milieu de gamme voire grand public.
Signification pour l'industrie de l'IA
L'optimisation de l'algorithme de DeepSeek offre un chemin technologique pour l'industrie de l'IA. Dans un contexte de restrictions sur les puces haut de gamme, l'idée de "logiciel pour compléter le matériel" réduit la dépendance aux puces importées de pointe.
En amont, l'algorithme efficace réduit la pression sur la demande de puissance de calcul, permettant aux fournisseurs de services de calcul d'allonger le cycle de vie du matériel grâce à l'optimisation logicielle et d'améliorer le retour sur investissement. En aval, le modèle open source optimisé réduit le seuil d'entrée pour le développement d'applications d'IA. De nombreuses petites et moyennes entreprises peuvent développer des applications compétitives basées sur le modèle DeepSeek sans avoir besoin de grandes ressources de calcul, ce qui entraînera l'émergence de davantage de solutions d'IA dans des secteurs verticaux.
Impact profond de Web3+AI
Infrastructure AI décentralisée
L'optimisation de l'algorithme de DeepSeek offre une nouvelle dynamique pour les infrastructures AI Web3. Une architecture innovante, des algorithmes efficaces et des exigences de puissance de calcul réduites rendent possible l'inférence AI décentralisée. L'architecture MoE est naturellement adaptée au déploiement distribué, différents nœuds pouvant détenir différents réseaux d'experts, 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 seul nœud, tout en améliorant 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 le seuil de participation au calcul AI décentralisé, mais améliore également la capacité et l'efficacité de calcul de l'ensemble du réseau.
Systèmes multi-agents
Optimisation des stratégies de trading intelligent : grâce à l'analyse des données de marché en temps réel, à la prévision des fluctuations de prix à court terme, à l'exécution des transactions sur la blockchain et à la supervision des résultats des transactions, la collaboration des agents aide les utilisateurs à obtenir des rendements plus élevés.
Exécution automatisée des contrats intelligents : la surveillance des contrats intelligents, l'exécution et la supervision des résultats, ainsi que la coopération des agents, permettent d'automatiser des logiques commerciales plus complexes.
Gestion de portefeuille d'investissement personnalisé : 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 en matière de risque, de leurs objectifs d'investissement et de leur situation financière.
DeepSeek, sous contrainte de puissance de calcul, recherche des percées par l'innovation algorithme, ouvrant ainsi des voies de développement différenciées pour l'industrie de l'IA. Réduire les barrières à l'application, 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 remodeler le paysage de l'économie numérique. L'avenir du développement de l'IA n'est plus simplement 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 intelligence.