從算力競賽到算法革新：DeepSeek 引領的 AI 新範式

就在昨晚，DeepSeek在Hugging Face發布了V3版本的更新——DeepSeek-V3-0324，模型參數為6850億，代碼能力、UI設計、推理能力等顯著提高。

在剛剛結束的2025 GTC大會上，黃仁勳對DeepSeek給予了高度評價，同時強調，市場之前認為DeepSeek的高效模型會降低對英偉達芯片需求的理解是錯誤的，未來的計算需求只會更多，而不是更少。

DeepSeek作為算法突破的明星產品，與英偉達的算力供應到底有什么關系，我想先討論下算力與算法對行業發展的意義。

在 AI 領域，算力的提升為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系正重塑AI產業格局：

技術路线分化 ：OpenAI等公司追求構建超大型算力集群，而DeepSeek等則專注算法效率優化，形成不同技術流派。

產業鏈重構 ：英偉達通過CUDA生態系統成為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。

开源社區崛起 ：DeepSeek、LLaMA等开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的爆火絕對與它的技術創新分不开，我將使用通俗的語言解釋，使大部分人都看得懂。

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准確性。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。

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，以保證模型的准確性；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。

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。

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為。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，使更多开發者和企業能夠參與到AI創新中來。

很多人認為DeepSeek繞過了Cuda層，從而擺脫了對英偉達的依賴。實際上，DeepSeek直接通過英偉達的PTX（Parallel Thread Execution）層進行算法優化。PTX是一種介於高級CUDA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。

這對英偉達的影響是雙面的，一方面，DeepSeek其實與英偉達的硬件以及Cuda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H100等GPU才能運行的AI模型，現在可能在A100甚至消費級顯卡上就能高效運行。

DeepSeek的算法優化為中國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周期，提高投資回報率。 在下遊，優化後的开源模型降低了AI應用开發門檻。衆多中小企業無需大量算力資源，也能基於DeepSeek模型开發競爭力應用，將催生更多垂直領域AI解決方案的出現。

去中心化AI Infra

DeepSeek的算法優化為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推理成為可能。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絡，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絡中。這不僅降低了參與去中心化AI計算的門檻，還提高了整個網絡的計算能力和效率。

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。

"我們只能看到很短的未來，但足以發現那裏有很多工作要做。"DeepSeek正是在算力約束下，通過算法創新尋找突破，為中國AI產業开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。

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