DeepSeek Memimpin Era Baru AI: Inovasi Algoritme dan Daya Komputasi
Baru-baru ini, DeepSeek merilis pembaruan versi V3 terbaru—DeepSeek-V3-0324 di platform Hugging Face, yang memiliki 6850 miliar parameter dan mengalami peningkatan signifikan dalam kemampuan kode, desain UI, dan kemampuan inferensi.
Pada konferensi GTC 2025 yang baru saja berakhir, CEO Nvidia, Jensen Huang, memberikan pujian tinggi kepada DeepSeek. Ia menekankan bahwa pandangan pasar sebelumnya yang menganggap model efisien DeepSeek akan mengurangi permintaan chip adalah salah, dan permintaan komputasi di masa depan hanya akan semakin meningkat, bukan berkurang.
DeepSeek sebagai produk perwakilan dari terobosan algoritme, hubungan antara pasokan chip sangat layak untuk dibahas. Mari kita analisis terlebih dahulu arti Daya Komputasi dan algoritme terhadap perkembangan industri AI.
Daya Komputasi dan Evolusi Simbiotik Algoritme
Di bidang AI, peningkatan Daya Komputasi menyediakan dasar operasional untuk algoritme yang lebih kompleks, memungkinkan model untuk memproses lebih banyak data dan mempelajari pola yang lebih rumit; sedangkan optimisasi algoritme dapat memanfaatkan Daya Komputasi dengan lebih efisien, meningkatkan efisiensi penggunaan sumber daya komputasi.
Daya Komputasi dan hubungan simbiosis Algoritme sedang membentuk kembali pola industri AI:
Diferensiasi Jalur Teknologi: Beberapa perusahaan mengejar pembangunan kluster daya komputasi yang sangat besar, sementara yang lain fokus pada optimasi efisiensi algoritme, membentuk aliran teknologi yang berbeda.
Rekonstruksi Rantai Industri: Sebuah produsen chip menjadi pemimpin Daya Komputasi AI melalui ekosistemnya, sementara penyedia layanan cloud menurunkan ambang penerapan melalui layanan Daya Komputasi yang fleksibel.
Penyesuaian Alokasi Sumber Daya: Perusahaan mencari keseimbangan antara investasi infrastruktur perangkat keras dan pengembangan algoritme yang efisien.
Kebangkitan Komunitas Sumber Terbuka: Model sumber terbuka seperti DeepSeek, LLaMA, dll. memungkinkan inovasi algoritme dan hasil optimasi Daya Komputasi untuk dibagikan, mempercepat iterasi dan difusi teknologi.
Inovasi Teknologi DeepSeek
Inovasi teknologi DeepSeek adalah faktor kunci keberhasilannya. Berikut adalah penjelasan tentang poin-poin inovasi utamanya:
Optimasi Arsitektur Model
DeepSeek mengadopsi arsitektur kombinasi Transformer+MOE (Mixture of Experts) dan memperkenalkan mekanisme perhatian laten multi-kepala (Multi-Head Latent Attention, MLA). Arsitektur ini seperti tim super, di mana Transformer bertanggung jawab untuk menangani tugas-tugas reguler, sementara MOE berfungsi sebagai kelompok pakar dalam tim, di mana setiap pakar memiliki bidang keahlian masing-masing. Ketika menghadapi masalah tertentu, pakar yang paling ahli akan menangani masalah tersebut, sehingga dapat secara signifikan meningkatkan efisiensi dan akurasi model. Mekanisme MLA memungkinkan model untuk lebih fleksibel dalam memperhatikan berbagai detail penting saat memproses informasi, sehingga lebih meningkatkan kinerja model.
Inovasi Metode Pelatihan
DeepSeek mengusulkan kerangka pelatihan presisi campuran FP8. Kerangka ini seperti pengatur sumber daya cerdas yang dapat secara dinamis memilih presisi komputasi yang sesuai berdasarkan kebutuhan pada berbagai tahap dalam proses pelatihan. Ketika diperlukan komputasi presisi tinggi, ia menggunakan presisi yang lebih tinggi untuk memastikan akurasi model; sedangkan ketika presisi yang lebih rendah dapat diterima, ia menurunkan presisi untuk menghemat daya komputasi, meningkatkan kecepatan pelatihan, dan mengurangi penggunaan memori.
Peningkatan Efisiensi Inferensi
Pada tahap inferensi, DeepSeek memperkenalkan teknologi Prediksi Multi-Token (Multi-token Prediction, MTP). Metode inferensi tradisional dilakukan langkah demi langkah, di mana setiap langkah hanya memprediksi satu Token. Sementara itu, teknologi MTP dapat memprediksi beberapa Token sekaligus, sehingga mempercepat kecepatan inferensi secara signifikan dan juga mengurangi biaya inferensi.
Terobosan Algoritme Pembelajaran Penguatan
Algoritme pembelajaran penguatan baru DeepSeek, GRPO (Generalized Reward-Penalized Optimization), mengoptimalkan proses pelatihan model. Pembelajaran penguatan seperti memberikan model pelatih, yang mengarahkan model untuk belajar perilaku yang lebih baik melalui hadiah dan hukuman. Algoritme pembelajaran penguatan tradisional dalam proses ini mungkin menghabiskan banyak daya komputasi, sementara algoritme baru DeepSeek lebih efisien, mampu mengurangi komputasi yang tidak perlu tanpa mengorbankan peningkatan kinerja model, sehingga mencapai keseimbangan antara kinerja dan biaya.
Inovasi-inovasi ini bukanlah titik teknologi yang terisolasi, melainkan membentuk sistem teknologi yang lengkap, dari pelatihan hingga inferensi, mengurangi kebutuhan Daya Komputasi di seluruh rantai. Kartu grafis konsumen biasa sekarang juga dapat menjalankan model AI yang kuat, secara signifikan menurunkan ambang batas aplikasi AI, memungkinkan lebih banyak pengembang dan perusahaan untuk berpartisipasi dalam inovasi AI.
Dampak terhadap Produsen Chip
Banyak orang percaya bahwa DeepSeek telah melewati lapisan perangkat lunak dari produsen chip tertentu, sehingga menghilangkan ketergantungan terhadapnya. Sebenarnya, DeepSeek melakukan optimasi algoritme langsung melalui lapisan eksekusi utas paralel dari produsen tersebut. Ini adalah bahasa representasi menengah yang berada di antara kode tingkat tinggi dan instruksi GPU yang sebenarnya, dengan mengoperasikan lapisan ini, DeepSeek dapat mencapai penyetelan kinerja yang lebih halus.
Dampak ini bagi produsen chip tersebut bersifat ganda, di satu sisi, DeepSeek sebenarnya terikat lebih dalam dengan ekosistem perangkat keras dan perangkat lunaknya, penurunan ambang aplikasi AI mungkin memperluas ukuran pasar secara keseluruhan; di sisi lain, optimasi algoritme DeepSeek mungkin mengubah struktur permintaan pasar untuk chip kelas atas, beberapa model AI yang sebelumnya memerlukan GPU kelas atas kini mungkin dapat berjalan secara efisien pada kartu grafis kelas menengah bahkan kelas konsumen.
Arti untuk Industri AI China
Optimisasi algoritme DeepSeek menyediakan jalur terobosan teknologi untuk industri AI di China. Dalam konteks keterbatasan chip kelas atas, pemikiran "perangkat lunak menggantikan perangkat keras" mengurangi ketergantungan pada chip impor terkemuka.
Di hulu, algoritme yang efisien mengurangi tekanan permintaan daya komputasi, memungkinkan penyedia layanan daya komputasi untuk memperpanjang siklus penggunaan perangkat keras melalui optimasi perangkat lunak, meningkatkan pengembalian investasi. Di hilir, model sumber terbuka yang telah dioptimalkan mengurangi hambatan pengembangan aplikasi AI. Banyak perusahaan kecil dan menengah tidak memerlukan banyak sumber daya daya komputasi, dan dapat mengembangkan aplikasi kompetitif berdasarkan model DeepSeek, yang akan memunculkan lebih banyak solusi AI di berbagai bidang vertikal.
Dampak Mendalam Web3+AI
Infrastruktur AI Terdesentralisasi
Optimisasi algoritme DeepSeek memberikan dorongan baru bagi infrastruktur AI Web3, arsitektur inovatif, algoritme efisien, dan kebutuhan daya komputasi yang lebih rendah, memungkinkan inferensi AI terdesentralisasi. Arsitektur MoE secara alami cocok untuk penerapan terdistribusi, di mana node yang berbeda dapat memiliki jaringan ahli yang berbeda, tanpa perlu satu node menyimpan model lengkap, yang secara signifikan mengurangi persyaratan penyimpanan dan komputasi pada satu node, sehingga meningkatkan fleksibilitas dan efisiensi model.
Kerangka pelatihan FP8 lebih lanjut mengurangi kebutuhan akan sumber daya komputasi yang canggih, sehingga lebih banyak sumber daya komputasi dapat bergabung ke dalam jaringan node. Ini tidak hanya menurunkan hambatan untuk berpartisipasi dalam komputasi AI terdesentralisasi, tetapi juga meningkatkan kemampuan dan efisiensi komputasi seluruh jaringan.
Sistem Multi-Agen
Optimasi Strategi Perdagangan Cerdas: Melalui analisis data pasar secara real-time, prediksi fluktuasi harga jangka pendek, eksekusi perdagangan di blockchain, dan pengawasan hasil perdagangan, bekerja sama dengan beberapa agen cerdas, membantu pengguna mendapatkan keuntungan yang lebih tinggi.
Eksekusi otomatis kontrak pintar: Pemantauan kontrak pintar, eksekusi, dan pengawasan hasil serta kolaborasi agen cerdas untuk mewujudkan otomatisasi logika bisnis yang lebih kompleks.
Manajemen Portofolio Investasi yang Dipersonalisasi: AI membantu pengguna mencari peluang staking atau penyediaan likuiditas terbaik secara real-time berdasarkan preferensi risiko, tujuan investasi, dan kondisi keuangan pengguna.
DeepSeek adalah inovator yang mencari terobosan di bawah batasan Daya Komputasi melalui inovasi Algoritme, membuka jalur pengembangan diferensiasi untuk industri AI China. Menurunkan ambang aplikasi, mendorong integrasi Web3 dan AI, mengurangi ketergantungan pada chip kelas atas, memberdayakan inovasi keuangan, semua dampak ini sedang membentuk kembali pola ekonomi digital. Di masa depan, perkembangan AI tidak lagi hanya perlombaan Daya Komputasi, tetapi merupakan perlombaan kolaborasi optimal antara Daya Komputasi dan Algoritme. Di jalur baru ini, inovator seperti DeepSeek sedang mendefinisikan ulang aturan permainan dengan kebijaksanaan China.
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
11 Suka
Hadiah
11
3
Posting ulang
Bagikan
Komentar
0/400
MEVictim
· 17jam yang lalu
Bos besar Nvidia benar-benar bisa berbicara!
Lihat AsliBalas0
DegenWhisperer
· 17jam yang lalu
Sekali lagi mulai mengerjakan jumlah parameter...
Lihat AsliBalas0
ContractSurrender
· 18jam yang lalu
Kali ini Huang Boss bullish, yang mengerti pasti mengerti.
Pembaruan DeepSeek V3: Model 6850 miliar parameter memimpin inovasi algoritme AI
DeepSeek Memimpin Era Baru AI: Inovasi Algoritme dan Daya Komputasi
Baru-baru ini, DeepSeek merilis pembaruan versi V3 terbaru—DeepSeek-V3-0324 di platform Hugging Face, yang memiliki 6850 miliar parameter dan mengalami peningkatan signifikan dalam kemampuan kode, desain UI, dan kemampuan inferensi.
Pada konferensi GTC 2025 yang baru saja berakhir, CEO Nvidia, Jensen Huang, memberikan pujian tinggi kepada DeepSeek. Ia menekankan bahwa pandangan pasar sebelumnya yang menganggap model efisien DeepSeek akan mengurangi permintaan chip adalah salah, dan permintaan komputasi di masa depan hanya akan semakin meningkat, bukan berkurang.
DeepSeek sebagai produk perwakilan dari terobosan algoritme, hubungan antara pasokan chip sangat layak untuk dibahas. Mari kita analisis terlebih dahulu arti Daya Komputasi dan algoritme terhadap perkembangan industri AI.
Daya Komputasi dan Evolusi Simbiotik Algoritme
Di bidang AI, peningkatan Daya Komputasi menyediakan dasar operasional untuk algoritme yang lebih kompleks, memungkinkan model untuk memproses lebih banyak data dan mempelajari pola yang lebih rumit; sedangkan optimisasi algoritme dapat memanfaatkan Daya Komputasi dengan lebih efisien, meningkatkan efisiensi penggunaan sumber daya komputasi.
Daya Komputasi dan hubungan simbiosis Algoritme sedang membentuk kembali pola industri AI:
Diferensiasi Jalur Teknologi: Beberapa perusahaan mengejar pembangunan kluster daya komputasi yang sangat besar, sementara yang lain fokus pada optimasi efisiensi algoritme, membentuk aliran teknologi yang berbeda.
Rekonstruksi Rantai Industri: Sebuah produsen chip menjadi pemimpin Daya Komputasi AI melalui ekosistemnya, sementara penyedia layanan cloud menurunkan ambang penerapan melalui layanan Daya Komputasi yang fleksibel.
Penyesuaian Alokasi Sumber Daya: Perusahaan mencari keseimbangan antara investasi infrastruktur perangkat keras dan pengembangan algoritme yang efisien.
Kebangkitan Komunitas Sumber Terbuka: Model sumber terbuka seperti DeepSeek, LLaMA, dll. memungkinkan inovasi algoritme dan hasil optimasi Daya Komputasi untuk dibagikan, mempercepat iterasi dan difusi teknologi.
Inovasi Teknologi DeepSeek
Inovasi teknologi DeepSeek adalah faktor kunci keberhasilannya. Berikut adalah penjelasan tentang poin-poin inovasi utamanya:
Optimasi Arsitektur Model
DeepSeek mengadopsi arsitektur kombinasi Transformer+MOE (Mixture of Experts) dan memperkenalkan mekanisme perhatian laten multi-kepala (Multi-Head Latent Attention, MLA). Arsitektur ini seperti tim super, di mana Transformer bertanggung jawab untuk menangani tugas-tugas reguler, sementara MOE berfungsi sebagai kelompok pakar dalam tim, di mana setiap pakar memiliki bidang keahlian masing-masing. Ketika menghadapi masalah tertentu, pakar yang paling ahli akan menangani masalah tersebut, sehingga dapat secara signifikan meningkatkan efisiensi dan akurasi model. Mekanisme MLA memungkinkan model untuk lebih fleksibel dalam memperhatikan berbagai detail penting saat memproses informasi, sehingga lebih meningkatkan kinerja model.
Inovasi Metode Pelatihan
DeepSeek mengusulkan kerangka pelatihan presisi campuran FP8. Kerangka ini seperti pengatur sumber daya cerdas yang dapat secara dinamis memilih presisi komputasi yang sesuai berdasarkan kebutuhan pada berbagai tahap dalam proses pelatihan. Ketika diperlukan komputasi presisi tinggi, ia menggunakan presisi yang lebih tinggi untuk memastikan akurasi model; sedangkan ketika presisi yang lebih rendah dapat diterima, ia menurunkan presisi untuk menghemat daya komputasi, meningkatkan kecepatan pelatihan, dan mengurangi penggunaan memori.
Peningkatan Efisiensi Inferensi
Pada tahap inferensi, DeepSeek memperkenalkan teknologi Prediksi Multi-Token (Multi-token Prediction, MTP). Metode inferensi tradisional dilakukan langkah demi langkah, di mana setiap langkah hanya memprediksi satu Token. Sementara itu, teknologi MTP dapat memprediksi beberapa Token sekaligus, sehingga mempercepat kecepatan inferensi secara signifikan dan juga mengurangi biaya inferensi.
Terobosan Algoritme Pembelajaran Penguatan
Algoritme pembelajaran penguatan baru DeepSeek, GRPO (Generalized Reward-Penalized Optimization), mengoptimalkan proses pelatihan model. Pembelajaran penguatan seperti memberikan model pelatih, yang mengarahkan model untuk belajar perilaku yang lebih baik melalui hadiah dan hukuman. Algoritme pembelajaran penguatan tradisional dalam proses ini mungkin menghabiskan banyak daya komputasi, sementara algoritme baru DeepSeek lebih efisien, mampu mengurangi komputasi yang tidak perlu tanpa mengorbankan peningkatan kinerja model, sehingga mencapai keseimbangan antara kinerja dan biaya.
Inovasi-inovasi ini bukanlah titik teknologi yang terisolasi, melainkan membentuk sistem teknologi yang lengkap, dari pelatihan hingga inferensi, mengurangi kebutuhan Daya Komputasi di seluruh rantai. Kartu grafis konsumen biasa sekarang juga dapat menjalankan model AI yang kuat, secara signifikan menurunkan ambang batas aplikasi AI, memungkinkan lebih banyak pengembang dan perusahaan untuk berpartisipasi dalam inovasi AI.
Dampak terhadap Produsen Chip
Banyak orang percaya bahwa DeepSeek telah melewati lapisan perangkat lunak dari produsen chip tertentu, sehingga menghilangkan ketergantungan terhadapnya. Sebenarnya, DeepSeek melakukan optimasi algoritme langsung melalui lapisan eksekusi utas paralel dari produsen tersebut. Ini adalah bahasa representasi menengah yang berada di antara kode tingkat tinggi dan instruksi GPU yang sebenarnya, dengan mengoperasikan lapisan ini, DeepSeek dapat mencapai penyetelan kinerja yang lebih halus.
Dampak ini bagi produsen chip tersebut bersifat ganda, di satu sisi, DeepSeek sebenarnya terikat lebih dalam dengan ekosistem perangkat keras dan perangkat lunaknya, penurunan ambang aplikasi AI mungkin memperluas ukuran pasar secara keseluruhan; di sisi lain, optimasi algoritme DeepSeek mungkin mengubah struktur permintaan pasar untuk chip kelas atas, beberapa model AI yang sebelumnya memerlukan GPU kelas atas kini mungkin dapat berjalan secara efisien pada kartu grafis kelas menengah bahkan kelas konsumen.
Arti untuk Industri AI China
Optimisasi algoritme DeepSeek menyediakan jalur terobosan teknologi untuk industri AI di China. Dalam konteks keterbatasan chip kelas atas, pemikiran "perangkat lunak menggantikan perangkat keras" mengurangi ketergantungan pada chip impor terkemuka.
Di hulu, algoritme yang efisien mengurangi tekanan permintaan daya komputasi, memungkinkan penyedia layanan daya komputasi untuk memperpanjang siklus penggunaan perangkat keras melalui optimasi perangkat lunak, meningkatkan pengembalian investasi. Di hilir, model sumber terbuka yang telah dioptimalkan mengurangi hambatan pengembangan aplikasi AI. Banyak perusahaan kecil dan menengah tidak memerlukan banyak sumber daya daya komputasi, dan dapat mengembangkan aplikasi kompetitif berdasarkan model DeepSeek, yang akan memunculkan lebih banyak solusi AI di berbagai bidang vertikal.
Dampak Mendalam Web3+AI
Infrastruktur AI Terdesentralisasi
Optimisasi algoritme DeepSeek memberikan dorongan baru bagi infrastruktur AI Web3, arsitektur inovatif, algoritme efisien, dan kebutuhan daya komputasi yang lebih rendah, memungkinkan inferensi AI terdesentralisasi. Arsitektur MoE secara alami cocok untuk penerapan terdistribusi, di mana node yang berbeda dapat memiliki jaringan ahli yang berbeda, tanpa perlu satu node menyimpan model lengkap, yang secara signifikan mengurangi persyaratan penyimpanan dan komputasi pada satu node, sehingga meningkatkan fleksibilitas dan efisiensi model.
Kerangka pelatihan FP8 lebih lanjut mengurangi kebutuhan akan sumber daya komputasi yang canggih, sehingga lebih banyak sumber daya komputasi dapat bergabung ke dalam jaringan node. Ini tidak hanya menurunkan hambatan untuk berpartisipasi dalam komputasi AI terdesentralisasi, tetapi juga meningkatkan kemampuan dan efisiensi komputasi seluruh jaringan.
Sistem Multi-Agen
Optimasi Strategi Perdagangan Cerdas: Melalui analisis data pasar secara real-time, prediksi fluktuasi harga jangka pendek, eksekusi perdagangan di blockchain, dan pengawasan hasil perdagangan, bekerja sama dengan beberapa agen cerdas, membantu pengguna mendapatkan keuntungan yang lebih tinggi.
Eksekusi otomatis kontrak pintar: Pemantauan kontrak pintar, eksekusi, dan pengawasan hasil serta kolaborasi agen cerdas untuk mewujudkan otomatisasi logika bisnis yang lebih kompleks.
Manajemen Portofolio Investasi yang Dipersonalisasi: AI membantu pengguna mencari peluang staking atau penyediaan likuiditas terbaik secara real-time berdasarkan preferensi risiko, tujuan investasi, dan kondisi keuangan pengguna.
DeepSeek adalah inovator yang mencari terobosan di bawah batasan Daya Komputasi melalui inovasi Algoritme, membuka jalur pengembangan diferensiasi untuk industri AI China. Menurunkan ambang aplikasi, mendorong integrasi Web3 dan AI, mengurangi ketergantungan pada chip kelas atas, memberdayakan inovasi keuangan, semua dampak ini sedang membentuk kembali pola ekonomi digital. Di masa depan, perkembangan AI tidak lagi hanya perlombaan Daya Komputasi, tetapi merupakan perlombaan kolaborasi optimal antara Daya Komputasi dan Algoritme. Di jalur baru ini, inovator seperti DeepSeek sedang mendefinisikan ulang aturan permainan dengan kebijaksanaan China.