La mise à jour DeepSeek V3 ouvre la voie à un nouveau paradigme de l'IA

Hier soir, DeepSeek a publié la mise à jour de la version V3 sur une certaine plateforme - DeepSeek-V3-0324, avec des paramètres de modèle atteignant 685 milliards, et des améliorations significatives dans les capacités de codage, le design UI et les capacités d'inférence.

Lors de la récente conférence GTC 2025, le PDG d'une entreprise technologique a fait l'éloge de DeepSeek. Il a souligné que l'idée selon laquelle le modèle efficace de DeepSeek réduirait la compréhension de la demande de puces était erronée, et que les besoins en calcul ne feraient qu'augmenter à l'avenir, plutôt que de diminuer.

DeepSeek, en tant que produit emblématique d'une percée algorithmique, mérite une discussion sur sa relation avec les fournisseurs de puces. Analysons d'abord la signification de la puissance de calcul et des algorithmes pour le développement de l'industrie de l'IA.

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 d'exécution 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 peut 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 les algorithmes est en train de remodeler le paysage de l'industrie de l'IA :

1. Diversification des routes techniques : certaines entreprises cherchent à construire des grappes de puissance de calcul super grandes, tandis que d'autres se concentrent sur l'optimisation de l'efficacité des algorithmes, formant ainsi différentes écoles techniques.

2. Reconfiguration de la chaîne industrielle : Une entreprise de semi-conducteurs devient le leader de la puissance de calcul IA grâce à son écosystème, tandis que les fournisseurs de services cloud réduisent les barrières à l'entrée grâce à des services de puissance de calcul élastique.

3. Ajustement de la répartition des ressources : les entreprises cherchent à équilibrer l'investissement dans l'infrastructure matérielle et le développement d'algorithmes efficaces.

4. L'émergence des communautés open source : Des modèles open source tels que DeepSeek et LLaMA 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 brève explication de ses principaux points d'innovation :

optimisation de l'architecture du modèle

DeepSeek utilise une architecture combinée Transformer+MOE (Mixture of Experts) et introduit un mécanisme d'attention latente multi-tête (Multi-Head Latent Attention, MLA). Cette architecture fonctionne comme une équipe d'experts efficace, capable de mobiliser les experts les plus adaptés en fonction des différentes tâches, ce qui améliore considérablement l'efficacité et la précision du modèle.

Méthodes d'entraînement innovantes

DeepSeek a proposé un cadre d'entraînement à précision mixte FP8. Ce cadre peut sélectionner dynamiquement la précision de calcul appropriée en fonction des besoins des différentes étapes du processus d'entraînement, tout en garantissant l'exactitude du modèle, en augmentant la vitesse d'entraînement et en réduisant l'utilisation de la mémoire.

Amélioration de l'efficacité de l'inférence

Pendant la phase d'inférence, DeepSeek a introduit la technologie de prédiction multi-token (Multi-token Prediction, MTP). Cette technologie permet de prédire plusieurs tokens à la fois, ce qui accélère considérablement la vitesse d'inférence tout en réduisant les coûts d'inférence.

percées des algorithmes d'apprentissage renforcé

L'algorithme de renforcement de DeepSeek, le GRPO (Generalized Reward-Penalized Optimization), optimise le processus de formation du modèle. Cet algorithme améliore les performances du modèle tout en réduisant les calculs inutiles, réalisant ainsi un équilibre entre performance et coût.

Ces innovations ont formé un système technologique complet, réduisant de manière globale les besoins en puissance de calcul, de l'entraînement à l'inférence. Désormais, les cartes graphiques grand public peuvent également exécuter de puissants modèles d'IA, abaissant considérablement les barrières à l'entrée des applications d'IA, permettant à un plus grand nombre de développeurs et d'entreprises de participer à l'innovation en IA.

Impact sur les fournisseurs de puces

Certaines opinions soutiennent que DeepSeek a contourné la couche logicielle d'une certaine entreprise de semi-conducteurs, se libérant ainsi de sa dépendance. En réalité, DeepSeek optimise les algorithmes directement à l'aide de l'ensemble d'instructions de bas niveau de cette entreprise. En manipulant ce niveau, DeepSeek est capable d'atteindre un réglage de performance plus précis.

L'impact sur les fournisseurs de puces est double. D'une part, DeepSeek est désormais plus profondément lié à son matériel et à son écosystème, et la baisse des barrières d'entrée pour les applications d'IA pourrait élargir la taille globale du marché ; 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 haut de gamme pourraient maintenant fonctionner efficacement sur des cartes graphiques de milieu de gamme voire grand public.

Signification pour l'industrie de l'IA en Chine

L'optimisation des algorithmes 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 "compléter le matériel par le logiciel" réduit la dépendance aux puces importées de pointe.

En amont, des algorithmes efficaces réduisent la pression sur les besoins en puissance de calcul, permettant aux fournisseurs de services de calcul de prolonger la durée d'utilisation du matériel grâce à l'optimisation logicielle, et d'améliorer 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 nécessiter de grandes ressources de calcul, peuvent également développer des applications compétitives basées sur le modèle DeepSeek, ce qui va engendrer l'émergence de davantage de solutions IA dans des domaines verticaux.

L'impact profond de Web3+AI

infrastructure AI décentralisée

L'optimisation algorithmique de DeepSeek offre une nouvelle impulsion aux infrastructures AI Web3. Une architecture innovante, des algorithmes efficaces et des exigences en puissance de calcul plus faibles rendent possible le raisonnement AI décentralisé. L'architecture MoE est naturellement adaptée au déploiement distribué, différents nœuds peuvent 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, améliorant ainsi la flexibilité et l'efficacité du modèle.

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

Systèmes multi-agents

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

2. Exécution automatisée des contrats intelligents : plusieurs agents collaborent pour surveiller, exécuter et superviser les résultats des contrats intelligents, permettant l'automatisation de logiques commerciales plus complexes.

3. 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 liquidité en fonction de leurs préférences de risque, de leurs objectifs d'investissement et de leur situation financière.

DeepSeek, sous contrainte de puissance de calcul, cherche des percées par l'innovation algorithmique, ouvrant ainsi des voies de développement différenciées pour l'industrie de l'IA en Chine. Réduire les barrières d'entrée, promouvoir la fusion du Web3 et de l'IA, réduire 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. À l'avenir, le développement de l'IA ne sera plus uniquement une compétition de puissance de calcul, mais une compétition d'optimisation collaborative entre puissance de calcul et algorithmes. Sur cette nouvelle piste, des innovateurs comme DeepSeek redéfinissent les règles du jeu avec la sagesse chinoise.