DeepSeek AI'nin Yeni Paradigmasını Belirliyor: Bilgi İşlem Gücü Yarışmasından Algoritma Yeniliğine
Son günlerde, DeepSeek Hugging Face platformunda en son V3 versiyon güncellemesini - DeepSeek-V3-0324 - yayınladı. 6850 milyar parametreye sahip bu model, kod yeteneği, UI tasarımı ve çıkarım yeteneği gibi alanlarda önemli gelişmeler göstermektedir.
2025 GTC konferansında, NVIDIA CEO'su Jensen Huang, DeepSeek'i yüksek bir şekilde değerlendirdi. Pazarın daha önce DeepSeek'in verimli modelinin çip talebini azaltacağı düşüncesinin yanlış olduğunu vurguladı; gelecekteki bilgi işlem talebinin sadece daha fazla olacağını, daha az olmayacağını belirtti.
DeepSeek, algoritma突破的代表性产品 olarak, çip tedariki ile olan ilişkisi, insanların sektör gelişimindeki bilgi işlem gücü ve algoritmaların rolü üzerine düşünmelerini sağladı.
Bilgi İşlem Gücü ve Algoritmanın Ortak Evrimi
AI alanında, Bilgi İşlem Gücü artışı daha karmaşık algoritmalar için bir çalışma temeli sağlamakta, bu da modellerin daha büyük veri setlerini işleyebilmesine ve daha karmaşık kalıpları öğrenebilmesine olanak tanımaktadır; algoritmaların optimizasyonu ise Bilgi İşlem Gücü'nü daha verimli bir şekilde kullanarak hesaplama kaynaklarının kullanım verimliliğini artırmaktadır.
Bilgi İşlem Gücü ve algoritmanın ortak yaşamı, AI endüstrisinin yapısını yeniden şekillendiriyor:
Teknik yol ayrımı: Bazı şirketler devasa Bilgi İşlem Gücü kümeleri inşa etmeyi hedeflerken, diğerleri algoritma verimliliği optimizasyonuna odaklanarak farklı teknik okullar oluşturuyor.
Endüstri zinciri yeniden yapılandırması: Çip üreticileri ekosistem aracılığıyla AI bilgi işlem gücü liderleri haline gelirken, bulut hizmet sağlayıcıları esnek bilgi işlem gücü hizmetleri ile dağıtım engellerini azaltıyor.
Kaynak dağılımı ayarlaması: Şirketin Ar-Ge odak noktası, donanım altyapı yatırımları ile yüksek verimli algoritma geliştirme arasında bir denge arayışındadır.
Açık kaynak topluluğunun yükselişi: Açık kaynak modelleri, algoritma yeniliği ve Bilgi İşlem Gücü optimizasyonu sonuçlarının paylaşılmasını sağlar, teknolojik iterasyonu ve yayılmayı hızlandırır.
DeepSeek'in Teknolojik İnovasyonu
DeepSeek'in başarısı, teknik yenilikleriyle ayrılmaz bir şekilde bağlantılıdır. Aşağıda, ana yeniliklerinin basit bir açıklaması bulunmaktadır:
Model mimarisi optimizasyonu
DeepSeek, Transformer+MOE (Uzmanların Karışımı) kombinasyon mimarisini benimsemektedir ve Çoklu Başlı Gizli Dikkat Mekanizması (Multi-Head Latent Attention, MLA) getirmektedir. Bu mimari, bir süper ekip gibi çalışmaktadır; burada Transformer, olağan görevleri üstlenirken, MOE ekibin içindeki uzman grubu gibidir. Her uzman, kendi uzmanlık alanına sahiptir ve belirli bir sorunla karşılaşıldığında, en yetkin uzman o sorunu ele alır, bu da modelin verimliliğini ve doğruluğunu büyük ölçüde artırır. MLA mekanizması, modelin bilgi işlerken farklı önemli detaylara daha esnek bir şekilde odaklanmasını sağlar ve böylece modelin performansını daha da artırır.
Eğitim yöntemlerinde yenilik
DeepSeek, FP8 karma hassasiyet eğitim çerçevesini önerdi. Bu çerçeve, bir akıllı kaynak dağıtıcı gibi çalışır; eğitim sürecinin farklı aşamalarındaki ihtiyaçlara göre dinamik olarak uygun hesaplama hassasiyetini seçebilir. Yüksek hassasiyetli hesaplamalara ihtiyaç duyulduğunda, daha yüksek hassasiyet kullanarak modelin doğruluğunu garanti eder; düşük hassasiyetin kabul edilebilir olduğu durumlarda ise hassasiyeti düşürerek bilgi işlem gücünden tasarruf sağlar, eğitim hızını artırır ve bellek kullanımını azaltır.
Çıkarım verimliliği artırma
Çıkarım aşamasında, DeepSeek çoklu Token tahmini (Multi-token Prediction, MTP) teknolojisini tanıttı. Geleneksel çıkarım yöntemleri adım adım ilerler ve her adımda yalnızca bir Token tahmin edilir. MTP teknolojisi, bir seferde birden fazla Token tahmin edebilme yeteneğine sahip olup, bu da çıkarım hızını büyük ölçüde artırmakta ve çıkarım maliyetini azaltmaktadır.
Güçlendirme Öğrenme Algoritması突破
DeepSeek'in yeni güçlendirilmiş öğrenme algoritması GRPO (Genelleştirilmiş Ödül-Ceza Optimizasyonu), model eğitimi sürecini optimize etti. Güçlendirilmiş öğrenme, modele bir antrenör atamak gibidir; antrenör, ödüller ve cezalar aracılığıyla modelin daha iyi davranışlar öğrenmesini yönlendirir. Geleneksel güçlendirilmiş öğrenme algoritmaları bu süreçte büyük miktarda bilgi işlem gücü tüketebilirken, DeepSeek'in yeni algoritması daha verimlidir; model performansını artırırken gereksiz hesaplamaları azaltabilir ve böylece performans ile maliyet arasında bir denge sağlayabilir.
Bu yenilikler, izole teknoloji noktaları değil, eğitimden sonuç çıkarmaya kadar olan tam bir teknik sistemi oluşturur ve Bilgi İşlem Gücü ihtiyacını azaltır. Artık sıradan tüketici düzeyindeki ekran kartları güçlü AI modellerini çalıştırabiliyor, bu da AI uygulamalarının erişim eşiğini önemli ölçüde düşürüyor ve daha fazla geliştirici ile şirketin AI yeniliklerine katılmasını sağlıyor.
Çip Üreticilerine Etkisi
Birçok kişi DeepSeek'in GPU üreticilerinin yazılım katmanını atlattığını ve böylece onlara olan bağımlılığını ortadan kaldırdığını düşünüyor. Gerçekte, DeepSeek algoritma optimizasyonu için doğrudan GPU üreticilerinin PTX (Paralel İş Parçacığı Yürütme) katmanını kullanıyor. PTX, yüksek seviyedeki GPU kodu ile gerçek GPU talimatları arasında yer alan bir ara temsil dilidir; bu katman üzerinde işlem yaparak, DeepSeek daha ince bir performans ayarı gerçekleştirebiliyor.
Bu durum, çip üreticileri için çift taraflı bir etki yaratıyor. Bir taraftan, DeepSeek aslında donanım ve ekosistemle daha derin bir bağ kurdu. AI uygulama eşiğinin düşmesi, genel pazar ölçeğini genişletebilir; diğer taraftan, DeepSeek'in algoritma optimizasyonu, pazarın yüksek kaliteli çiplere olan talep yapısını değiştirebilir. Daha önce yalnızca yüksek kaliteli GPU'lar ile çalışabilen AI modelleri, şimdi orta seviye hatta tüketici sınıfı ekran kartları üzerinde etkili bir şekilde çalışabilir hale gelebilir.
Çin AI Endüstrisi Üzerindeki Anlamı
DeepSeek'in algoritma optimizasyonu, Çin AI endüstrisine teknik bir çıkış yolu sağladı. Yüksek kaliteli çiplerin kısıtlı olduğu bir arka planda, "yazılım donanımı tamamlıyor" yaklaşımı, en üst düzey ithal çiplere olan bağımlılığı azalttı.
Yukarıda, verimli algoritmalar bilgi işlem gücü talep baskısını azaltarak bilgi işlem hizmeti sağlayıcılarının yazılım optimizasyonu ile donanım kullanım süresini uzatmalarını ve yatırım getirisini artırmalarını sağladı. Aşağıda, optimize edilmiş açık kaynaklı modeller, AI uygulama geliştirme eşiğini düşürdü. Birçok küçük ve orta ölçekli işletme, büyük miktarda bilgi işlem kaynağına ihtiyaç duymadan, DeepSeek modeline dayalı rekabetçi uygulamalar geliştirebilecek ve bu durum daha fazla dikey alan AI çözümünün ortaya çıkmasını teşvik edecektir.
Web3+AI Üzerindeki Derin Etkileri
Merkeziyetsiz AI altyapısı
DeepSeek'in algoritma optimizasyonu, Web3 AI altyapısına yeni bir ivme kazandırıyor. Yenilikçi mimari, verimli algoritmalar ve daha düşük Bilgi İşlem Gücü talepleri, merkeziyetsiz AI çıkarımını mümkün kılıyor. MoE mimarisi doğal olarak dağıtık dağıtım için uygundur; farklı düğümler farklı uzman ağlarını barındırabilir, tek bir düğümün tam modeli saklamasına gerek kalmaz. Bu, tek düğümün depolama ve hesaplama gereksinimlerini önemli ölçüde azaltarak modelin esnekliğini ve verimliliğini artırır.
FP8 eğitim çerçevesi, yüksek düzeyde bilgi işlem gücü gereksinimini daha da azaltarak, daha fazla bilgi işlem kaynağının düğüm ağına katılmasına olanak tanır. Bu, merkeziyetsiz AI hesaplamasına katılma eşiğini düşürmekle kalmaz, aynı zamanda tüm ağın bilgi işlem kapasitesini ve verimliliğini artırır.
Çoklu Ajan Sistemi
Akıllı Ticaret Stratejisi Optimizasyonu: Gerçek zamanlı piyasa verisi analizi agentı, kısa vadeli fiyat dalgalanması tahmin agentı, zincir üstü işlem yürütme agentı, işlem sonuçları denetim agentı gibi işbirlikçi çalışmaları sayesinde kullanıcılara daha yüksek gelir elde etmelerine yardımcı olur.
Akıllı sözleşmelerin otomatik yürütülmesi: Akıllı sözleşme izleme aracı, akıllı sözleşme yürütme aracı, yürütme sonuçları denetleme aracı gibi araçların birlikte çalışması, daha karmaşık iş mantığı otomasyonunu sağlar.
Kişiselleştirilmiş yatırım portföyü yönetimi: AI, kullanıcıların risk tercihleri, yatırım hedefleri ve finansal durumlarına göre en iyi staking veya likidite sağlama fırsatlarını gerçek zamanlı olarak bulmalarına yardımcı olur.
DeepSeek, bilgi işlem gücü kısıtlaması altında, algoritma yeniliği ile atılımlar arayarak Çin'in AI endüstrisi için farklılaşmış bir gelişim yolu açtı. Uygulama engellerini azaltmak, Web3 ile AI'nın entegrasyonunu teşvik etmek, yüksek kaliteli çip bağımlılığını azaltmak ve finansal yeniliği güçlendirmek, bu etkiler dijital ekonomi manzarasını yeniden şekillendiriyor. Gelecekte AI gelişimi artık sadece bilgi işlem gücü yarışması olmayacak, aynı zamanda bilgi işlem gücü ile algoritmanın işbirlikçi optimizasyonu yarışması olacaktır. Bu yeni pistte, DeepSeek gibi yenilikçiler, Çin bilgeliği ile oyun kurallarını yeniden tanımlıyor.
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
20 Likes
Reward
20
9
Share
Comment
0/400
ValidatorViking
· 07-19 18:22
protokol battle-tested, deepseek'in algoritması umut verici olabilir... ama önce bu süre ölçümlerine bakalım
View OriginalReply0
MoonMathMagic
· 07-19 09:20
Oyun şekli hep böyle.
View OriginalReply0
MetaverseLandlord
· 07-19 07:24
Çipler yükselişe geçti!
View OriginalReply0
GateUser-e51e87c7
· 07-19 07:23
Yatırım yine de eski Huang'a bakmak lazım!
View OriginalReply0
GetRichLeek
· 07-19 07:21
Sadece soruyorum, kim hala çiplerin büyük yükselişine inanmıyor?
View OriginalReply0
OldLeekConfession
· 07-19 07:20
Bilgi İşlem Gücü bu para değil mi~
View OriginalReply0
ChainComedian
· 07-19 07:12
Sektör yükselişine hızlı geçiş!
View OriginalReply0
MetaReckt
· 07-19 07:07
Boşuna konuşma, para yerine geçsin yeter.
View OriginalReply0
SighingCashier
· 07-19 07:01
Hala çip ticareti yapmak istiyor, fazla düşünüyor.
DeepSeek algoritma devrimini yönlendiriyor, AI gelişiminde yeni bir paradigma başlatıyor.
DeepSeek AI'nin Yeni Paradigmasını Belirliyor: Bilgi İşlem Gücü Yarışmasından Algoritma Yeniliğine
Son günlerde, DeepSeek Hugging Face platformunda en son V3 versiyon güncellemesini - DeepSeek-V3-0324 - yayınladı. 6850 milyar parametreye sahip bu model, kod yeteneği, UI tasarımı ve çıkarım yeteneği gibi alanlarda önemli gelişmeler göstermektedir.
2025 GTC konferansında, NVIDIA CEO'su Jensen Huang, DeepSeek'i yüksek bir şekilde değerlendirdi. Pazarın daha önce DeepSeek'in verimli modelinin çip talebini azaltacağı düşüncesinin yanlış olduğunu vurguladı; gelecekteki bilgi işlem talebinin sadece daha fazla olacağını, daha az olmayacağını belirtti.
DeepSeek, algoritma突破的代表性产品 olarak, çip tedariki ile olan ilişkisi, insanların sektör gelişimindeki bilgi işlem gücü ve algoritmaların rolü üzerine düşünmelerini sağladı.
Bilgi İşlem Gücü ve Algoritmanın Ortak Evrimi
AI alanında, Bilgi İşlem Gücü artışı daha karmaşık algoritmalar için bir çalışma temeli sağlamakta, bu da modellerin daha büyük veri setlerini işleyebilmesine ve daha karmaşık kalıpları öğrenebilmesine olanak tanımaktadır; algoritmaların optimizasyonu ise Bilgi İşlem Gücü'nü daha verimli bir şekilde kullanarak hesaplama kaynaklarının kullanım verimliliğini artırmaktadır.
Bilgi İşlem Gücü ve algoritmanın ortak yaşamı, AI endüstrisinin yapısını yeniden şekillendiriyor:
DeepSeek'in Teknolojik İnovasyonu
DeepSeek'in başarısı, teknik yenilikleriyle ayrılmaz bir şekilde bağlantılıdır. Aşağıda, ana yeniliklerinin basit bir açıklaması bulunmaktadır:
Model mimarisi optimizasyonu
DeepSeek, Transformer+MOE (Uzmanların Karışımı) kombinasyon mimarisini benimsemektedir ve Çoklu Başlı Gizli Dikkat Mekanizması (Multi-Head Latent Attention, MLA) getirmektedir. Bu mimari, bir süper ekip gibi çalışmaktadır; burada Transformer, olağan görevleri üstlenirken, MOE ekibin içindeki uzman grubu gibidir. Her uzman, kendi uzmanlık alanına sahiptir ve belirli bir sorunla karşılaşıldığında, en yetkin uzman o sorunu ele alır, bu da modelin verimliliğini ve doğruluğunu büyük ölçüde artırır. MLA mekanizması, modelin bilgi işlerken farklı önemli detaylara daha esnek bir şekilde odaklanmasını sağlar ve böylece modelin performansını daha da artırır.
Eğitim yöntemlerinde yenilik
DeepSeek, FP8 karma hassasiyet eğitim çerçevesini önerdi. Bu çerçeve, bir akıllı kaynak dağıtıcı gibi çalışır; eğitim sürecinin farklı aşamalarındaki ihtiyaçlara göre dinamik olarak uygun hesaplama hassasiyetini seçebilir. Yüksek hassasiyetli hesaplamalara ihtiyaç duyulduğunda, daha yüksek hassasiyet kullanarak modelin doğruluğunu garanti eder; düşük hassasiyetin kabul edilebilir olduğu durumlarda ise hassasiyeti düşürerek bilgi işlem gücünden tasarruf sağlar, eğitim hızını artırır ve bellek kullanımını azaltır.
Çıkarım verimliliği artırma
Çıkarım aşamasında, DeepSeek çoklu Token tahmini (Multi-token Prediction, MTP) teknolojisini tanıttı. Geleneksel çıkarım yöntemleri adım adım ilerler ve her adımda yalnızca bir Token tahmin edilir. MTP teknolojisi, bir seferde birden fazla Token tahmin edebilme yeteneğine sahip olup, bu da çıkarım hızını büyük ölçüde artırmakta ve çıkarım maliyetini azaltmaktadır.
Güçlendirme Öğrenme Algoritması突破
DeepSeek'in yeni güçlendirilmiş öğrenme algoritması GRPO (Genelleştirilmiş Ödül-Ceza Optimizasyonu), model eğitimi sürecini optimize etti. Güçlendirilmiş öğrenme, modele bir antrenör atamak gibidir; antrenör, ödüller ve cezalar aracılığıyla modelin daha iyi davranışlar öğrenmesini yönlendirir. Geleneksel güçlendirilmiş öğrenme algoritmaları bu süreçte büyük miktarda bilgi işlem gücü tüketebilirken, DeepSeek'in yeni algoritması daha verimlidir; model performansını artırırken gereksiz hesaplamaları azaltabilir ve böylece performans ile maliyet arasında bir denge sağlayabilir.
Bu yenilikler, izole teknoloji noktaları değil, eğitimden sonuç çıkarmaya kadar olan tam bir teknik sistemi oluşturur ve Bilgi İşlem Gücü ihtiyacını azaltır. Artık sıradan tüketici düzeyindeki ekran kartları güçlü AI modellerini çalıştırabiliyor, bu da AI uygulamalarının erişim eşiğini önemli ölçüde düşürüyor ve daha fazla geliştirici ile şirketin AI yeniliklerine katılmasını sağlıyor.
Çip Üreticilerine Etkisi
Birçok kişi DeepSeek'in GPU üreticilerinin yazılım katmanını atlattığını ve böylece onlara olan bağımlılığını ortadan kaldırdığını düşünüyor. Gerçekte, DeepSeek algoritma optimizasyonu için doğrudan GPU üreticilerinin PTX (Paralel İş Parçacığı Yürütme) katmanını kullanıyor. PTX, yüksek seviyedeki GPU kodu ile gerçek GPU talimatları arasında yer alan bir ara temsil dilidir; bu katman üzerinde işlem yaparak, DeepSeek daha ince bir performans ayarı gerçekleştirebiliyor.
Bu durum, çip üreticileri için çift taraflı bir etki yaratıyor. Bir taraftan, DeepSeek aslında donanım ve ekosistemle daha derin bir bağ kurdu. AI uygulama eşiğinin düşmesi, genel pazar ölçeğini genişletebilir; diğer taraftan, DeepSeek'in algoritma optimizasyonu, pazarın yüksek kaliteli çiplere olan talep yapısını değiştirebilir. Daha önce yalnızca yüksek kaliteli GPU'lar ile çalışabilen AI modelleri, şimdi orta seviye hatta tüketici sınıfı ekran kartları üzerinde etkili bir şekilde çalışabilir hale gelebilir.
Çin AI Endüstrisi Üzerindeki Anlamı
DeepSeek'in algoritma optimizasyonu, Çin AI endüstrisine teknik bir çıkış yolu sağladı. Yüksek kaliteli çiplerin kısıtlı olduğu bir arka planda, "yazılım donanımı tamamlıyor" yaklaşımı, en üst düzey ithal çiplere olan bağımlılığı azalttı.
Yukarıda, verimli algoritmalar bilgi işlem gücü talep baskısını azaltarak bilgi işlem hizmeti sağlayıcılarının yazılım optimizasyonu ile donanım kullanım süresini uzatmalarını ve yatırım getirisini artırmalarını sağladı. Aşağıda, optimize edilmiş açık kaynaklı modeller, AI uygulama geliştirme eşiğini düşürdü. Birçok küçük ve orta ölçekli işletme, büyük miktarda bilgi işlem kaynağına ihtiyaç duymadan, DeepSeek modeline dayalı rekabetçi uygulamalar geliştirebilecek ve bu durum daha fazla dikey alan AI çözümünün ortaya çıkmasını teşvik edecektir.
Web3+AI Üzerindeki Derin Etkileri
Merkeziyetsiz AI altyapısı
DeepSeek'in algoritma optimizasyonu, Web3 AI altyapısına yeni bir ivme kazandırıyor. Yenilikçi mimari, verimli algoritmalar ve daha düşük Bilgi İşlem Gücü talepleri, merkeziyetsiz AI çıkarımını mümkün kılıyor. MoE mimarisi doğal olarak dağıtık dağıtım için uygundur; farklı düğümler farklı uzman ağlarını barındırabilir, tek bir düğümün tam modeli saklamasına gerek kalmaz. Bu, tek düğümün depolama ve hesaplama gereksinimlerini önemli ölçüde azaltarak modelin esnekliğini ve verimliliğini artırır.
FP8 eğitim çerçevesi, yüksek düzeyde bilgi işlem gücü gereksinimini daha da azaltarak, daha fazla bilgi işlem kaynağının düğüm ağına katılmasına olanak tanır. Bu, merkeziyetsiz AI hesaplamasına katılma eşiğini düşürmekle kalmaz, aynı zamanda tüm ağın bilgi işlem kapasitesini ve verimliliğini artırır.
Çoklu Ajan Sistemi
Akıllı Ticaret Stratejisi Optimizasyonu: Gerçek zamanlı piyasa verisi analizi agentı, kısa vadeli fiyat dalgalanması tahmin agentı, zincir üstü işlem yürütme agentı, işlem sonuçları denetim agentı gibi işbirlikçi çalışmaları sayesinde kullanıcılara daha yüksek gelir elde etmelerine yardımcı olur.
Akıllı sözleşmelerin otomatik yürütülmesi: Akıllı sözleşme izleme aracı, akıllı sözleşme yürütme aracı, yürütme sonuçları denetleme aracı gibi araçların birlikte çalışması, daha karmaşık iş mantığı otomasyonunu sağlar.
Kişiselleştirilmiş yatırım portföyü yönetimi: AI, kullanıcıların risk tercihleri, yatırım hedefleri ve finansal durumlarına göre en iyi staking veya likidite sağlama fırsatlarını gerçek zamanlı olarak bulmalarına yardımcı olur.
DeepSeek, bilgi işlem gücü kısıtlaması altında, algoritma yeniliği ile atılımlar arayarak Çin'in AI endüstrisi için farklılaşmış bir gelişim yolu açtı. Uygulama engellerini azaltmak, Web3 ile AI'nın entegrasyonunu teşvik etmek, yüksek kaliteli çip bağımlılığını azaltmak ve finansal yeniliği güçlendirmek, bu etkiler dijital ekonomi manzarasını yeniden şekillendiriyor. Gelecekte AI gelişimi artık sadece bilgi işlem gücü yarışması olmayacak, aynı zamanda bilgi işlem gücü ile algoritmanın işbirlikçi optimizasyonu yarışması olacaktır. Bu yeni pistte, DeepSeek gibi yenilikçiler, Çin bilgeliği ile oyun kurallarını yeniden tanımlıyor.