DeepSeek：算力革命還是騙局？黃仁勳都看不懂的AI棋局！

DeepSeek V3發布：算法突破與算力需求的再思考

昨晚，DeepSeek在Hugging Face上重磅發布了V3版本更新——DeepSeek-V3-0324。這個擁有6850億參數的巨型模型，在代碼能力、UI設計和推理能力等方面都實現了顯著提升，再次引發了業界對AI算法和算力之間關系的熱烈討論。

GTC 大會上的亮點：黃仁勳眼中的 DeepSeek

在剛剛落幕的2025 GTC大會上，英偉達CEO黃仁勳對DeepSeek給予了高度評價。他不僅肯定了DeepSeek在算法上的突破，更強調了市場上對於DeepSeek的高效模型會降低英偉達芯片需求的觀點是錯誤的。黃仁勳認為，AI的發展只會帶來更多的計算需求，而不是減少。

算力與算法：AI發展的雙引擎

DeepSeek作為算法突破的明星產品，它與英偉達的算力供應之間到底是什麼關係？要理解這一點，我們需要先討論一下算力與算法對於整個AI行業發展的意義。

在AI領域，算力的提升就像是為更複雜的算法提供了肥沃的土壤，讓模型能夠處理海量數據，並從中學習更複雜的模式。而算法的優化，則像是一位精明的農夫，能更高效地利用每一寸土地（算力），從而提升計算資源的利用效率。

技術路線分化：算力堆疊 vs. 算法優化

目前，AI領域呈現出兩種不同的技術路線。一種是以OpenAI為代表的公司，它們傾向於構建超大型的算力集群，通過暴力堆疊算力來提升模型性能。另一種則是以DeepSeek為代表的公司，它們更專注於算法效率的優化，力求在有限的算力資源下，實現更高的模型性能。

產業鏈重構：英偉達、雲服務商與算力主導權

算力與算法的共生關係正在重塑AI產業鏈。英偉達通過其CUDA生態系統，牢牢把握住了AI算力的主導權。而雲服務商則通過提供彈性算力服務，降低了AI應用的部署門檻，讓更多的企業和個人能夠參與到AI的創新中來。

資源配置的平衡：硬件投資 vs. 算法研發

面對算力與算法的重要性，企業在資源配置上需要尋求一種平衡。是加大對硬件基礎設施的投資，構建更強大的算力集群？還是將重心放在高效算法的研發上，提升現有算力的利用效率？這是一個需要仔細權衡的問題。

開源社區的力量：加速AI技術迭代

DeepSeek、LLaMA等開源模型的出現，使得算法創新與算力優化的成果得以共享，極大地加速了AI技術的迭代與擴散。開源社區的力量正在推動AI技術不斷向前發展。

DeepSeek的技術創新：通俗易懂的解讀

DeepSeek的爆火，絕對與其背後的技術創新密不可分。接下來，我將用通俗易懂的語言，為大家解讀DeepSeek所採用的幾項關鍵技術。

Transformer+MOE架構：打造AI超級團隊

DeepSeek採用了Transformer+MOE（Mixture of Experts）的組合架構。你可以把這種架構想像成一個超級團隊，其中Transformer負責處理常規任務，而MOE則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，就由最擅長的專家來處理。這種架構可以大大提高模型的效率和準確性。

DeepSeek還引入了多頭潛在注意力機制（Multi-Head Latent Attension, MLA）。這種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，進一步提升模型的性能。

FP8混合精度訓練：智能的資源調配器

DeepSeek提出了FP8混合精度訓練框架。這個框架就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。

多Token預測（MTP）：推理速度的飛躍

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一步來，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。

GRPO強化學習算法：高效的AI教練

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。

全鏈條優化：降低AI應用門檻

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。這使得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。

DeepSeek與英偉達：深度綁定還是另闢蹊徑？

很多人認為DeepSeek繞過了Cuda層，從而擺脫了對英偉達的依賴。但事實並非如此。

基於PTX的算法優化：更深層次的合作

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，這意味著DeepSeek實際上與英偉達的硬件以及Cuda生態綁定更深了。

雙面影響：市場擴大與需求結構改變

這對英偉達的影響是雙面的。一方面，AI應用門檻的降低可能會擴大整體市場規模，對英偉達來說是利好消息。另一方面，DeepSeek的算法優化可能會改變市場對高端芯片的需求結構，一些原本需要H100等頂級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對中國AI產業的意義：技術突圍之路

DeepSeek的算法優化為中國AI產業提供了一條新的技術突圍路徑。

上游：降低算力需求，延長硬件壽命

在高端芯片受到限制的背景下，”軟件補硬件”的思路能夠有效減輕對頂尖進口芯片的依賴。高效的算法降低了算力需求壓力，使得算力服務商能夠通過軟件優化來延長硬件的使用周期，提高投資回報率。

下游：降低開發門檻，催生垂直領域創新

優化後的開源模型降低了AI應用開發的門檻。眾多中小企業無需投入大量算力資源，也能基於DeepSeek模型開發出具有競爭力的應用，這將催生更多垂直領域的AI解決方案出現。

DeepSeek赋能去中心化AI基础设施

DeepSeek的算法优化为Web3 AI基础设施提供了新的动力。

MoE架构：去中心化部署的理想选择

创新的架构、高效的算法和较低的算力需求，使得去中心化的AI推理成为可能。MoE架构天然适合分布式部署，不同节点可以持有不同的专家网络，无需单一节点存储完整模型，这显著降低了单节点的存储和计算要求，从而提高模型的灵活性和效率。

FP8训练框架：降低计算资源需求

FP8训练框架则进一步降低了对高端计算资源的需求，使得更多的计算资源可以加入到节点网络中。这不仅降低了参与去中心化AI计算的门槛，还提高了整个网络的计算能力和效率。

Multi-Agent System

智能交易策略优化

通过实时市场数据分析agent、短期价格波动预测agent、链上交易执行agent、交易结果监督agent等的协同运行，帮助用户获取更高的收益。

智能合约的自动化执行

智能合约监控agent、智能合约执行agent、执行结果监督agent等协同运行，实现更复杂的业务逻辑自动化。

个性化投资组合管理

AI根据用户的风险偏好、投资目标和财务状况，帮助用户实时寻找最佳的质押或流动性提供机会。

結語：算力與算法協同優化的未來

“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。