Pembaruan DeepSeek V3: Daya Komputasi dan Algoritme yang Berkolaborasi
Baru-baru ini, DeepSeek telah mencapai terobosan besar di bidang model kecerdasan buatan dengan meluncurkan versi DeepSeek-V3-0324 yang memiliki jumlah parameter mencapai 6850 miliar. Pembaruan ini secara signifikan meningkatkan kinerja model dalam kemampuan kode, desain UI, dan kemampuan inferensi.
Pada konferensi GTC 2025 yang baru-baru ini diadakan, seorang eksekutif dari perusahaan teknologi terkenal sangat memuji pencapaian DeepSeek. Dia menekankan bahwa pandangan pasar sebelumnya yang menganggap model efisien DeepSeek akan mengurangi permintaan terhadap chip berkinerja tinggi adalah salah. Faktanya, permintaan komputasi di masa depan hanya akan terus meningkat.
DeepSeek sebagai contoh inovasi algoritme, hubungan antara perangkat keras komputasi berkinerja tinggi telah memicu diskusi luas di industri. Artikel ini akan menggali lebih dalam dampak jauh daya komputasi dan algoritme terhadap perkembangan industri kecerdasan buatan.
Daya Komputasi dan Algoritme yang Berkembang Bersamaan
Dalam bidang kecerdasan buatan, peningkatan Daya Komputasi menyediakan dasar untuk menjalankan algoritme yang lebih kompleks, memungkinkan model untuk menangani data dalam skala yang lebih besar dan mempelajari pola yang lebih kompleks. Sementara itu, optimasi algoritme dapat memanfaatkan Daya Komputasi dengan lebih efisien, meningkatkan efisiensi penggunaan sumber daya komputasi.
Daya Komputasi dan hubungan simbiosis Algoritme sedang membentuk kembali lanskap industri kecerdasan buatan:
Diferensiasi Jalur Teknologi: Beberapa perusahaan berkomitmen untuk membangun kumpulan Daya Komputasi yang sangat besar, sementara yang lain fokus pada optimasi efisiensi Algoritme, membentuk aliran teknologi yang berbeda.
Rekonstruksi Rantai Industri: Beberapa perusahaan menjadi pemimpin dalam daya komputasi kecerdasan buatan melalui ekosistem, sementara penyedia layanan cloud mengurangi hambatan penerapan melalui layanan daya komputasi yang elastis.
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, dan lainnya memungkinkan inovasi algoritme dan hasil optimasi Daya Komputasi untuk dibagikan, mempercepat iterasi dan penyebaran teknologi.
Inovasi Teknologi DeepSeek
Kebangkitan cepat DeepSeek tidak terlepas dari inovasi teknologinya. Berikut adalah penjelasan sederhana mengenai inovasi teknologinya yang utama:
Optimasi Arsitektur Model
DeepSeek mengadopsi arsitektur yang menggabungkan Transformer dan MOE (Mixture of Experts), serta memperkenalkan mekanisme perhatian laten multikepala (Multi-Head Latent Attention, MLA). Arsitektur ini seperti tim yang efisien, di mana Transformer bertanggung jawab atas tugas rutin, sedangkan MOE berfungsi sebagai kelompok ahli, di mana setiap ahli memiliki keahlian tersendiri. Saat menghadapi masalah tertentu, ahli yang paling mahir akan menangani, yang secara signifikan meningkatkan efisiensi dan akurasi model. Mekanisme MLA memungkinkan model untuk lebih fleksibel dalam memperhatikan detail penting yang berbeda, lebih lanjut meningkatkan kinerjanya.
Inovasi Metode Pelatihan
DeepSeek telah mengusulkan kerangka pelatihan presisi campuran FP8. Kerangka ini seperti pengatur sumber daya pintar, yang dapat secara dinamis memilih presisi komputasi yang sesuai berdasarkan kebutuhan pada berbagai tahap dalam proses pelatihan. Saat membutuhkan komputasi presisi tinggi, menggunakan presisi yang lebih tinggi untuk memastikan akurasi model; saat presisi yang lebih rendah dapat diterima, mengurangi 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. Sedangkan teknologi MTP dapat memprediksi beberapa Token sekaligus, yang secara signifikan mempercepat kecepatan inferensi dan juga mengurangi biaya inferensi.
Terobosan Algoritme Pembelajaran Penguatan
Algoritme pembelajaran penguatan baru dari DeepSeek, GRPO (Generalized Reward-Penalized Optimization), mengoptimalkan proses pelatihan model. Ini seperti memberikan model pelatih yang efisien, yang mengarahkan model untuk belajar perilaku yang lebih baik melalui penghargaan dan hukuman. Dibandingkan dengan algoritme pembelajaran penguatan tradisional, algoritme baru ini lebih efisien, dapat mengurangi komputasi yang tidak perlu sambil memastikan peningkatan kinerja model, mencapai keseimbangan antara kinerja dan biaya.
Inovasi-inovasi ini membentuk sebuah sistem teknologi yang lengkap, dari pelatihan hingga inferensi, secara menyeluruh mengurangi Daya Komputasi yang dibutuhkan. Sekarang, kartu grafis kelas konsumen biasa juga dapat menjalankan model kecerdasan buatan yang kuat, secara signifikan menurunkan ambang batas aplikasi kecerdasan buatan, memungkinkan lebih banyak pengembang dan perusahaan untuk terlibat dalam inovasi kecerdasan buatan.
Pengaruh Terhadap Perangkat Keras Komputasi Berkinerja Tinggi
Ada pendapat yang menyatakan bahwa DeepSeek telah melewati beberapa lapisan perangkat lunak, sehingga mengurangi ketergantungan pada perangkat keras tertentu. Sebenarnya, DeepSeek melakukan pengoptimalan algoritme dengan langsung mengoperasikan set instruksi dasar. Metode ini memungkinkan DeepSeek untuk mencapai penyesuaian kinerja yang lebih halus.
Praktik ini memiliki dampak dua sisi bagi produsen perangkat keras komputasi berkinerja tinggi. Di satu sisi, keterikatan DeepSeek dengan perangkat keras dan ekosistemnya semakin dalam, sementara penurunan ambang batas aplikasi kecerdasan buatan dapat memperluas skala pasar secara keseluruhan. Di sisi lain, optimasi algoritme DeepSeek mungkin mengubah struktur permintaan pasar terhadap chip tinggi, di mana beberapa model kecerdasan buatan yang sebelumnya memerlukan GPU tingkat atas untuk dijalankan, kini mungkin dapat berjalan secara efisien pada kartu grafis tingkat menengah bahkan pemula.
Arti untuk Industri Kecerdasan Buatan
Optimalisasi algoritme DeepSeek menyediakan jalur baru untuk terobosan teknologi di industri kecerdasan buatan. Dalam konteks terbatasnya pasokan 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 masa pakai perangkat keras melalui optimasi perangkat lunak, meningkatkan pengembalian investasi. Di hilir, model sumber terbuka yang telah dioptimalkan mengurangi hambatan pengembangan aplikasi kecerdasan buatan. Banyak usaha kecil dan menengah tidak memerlukan sumber daya daya komputasi yang besar, tetapi dapat mengembangkan aplikasi yang kompetitif berdasarkan model DeepSeek, yang akan mendorong munculnya lebih banyak solusi kecerdasan buatan di berbagai bidang vertikal.
Dampak Mendalam Web3+AI
Infrastruktur AI Terdesentralisasi
Optimasi algoritme DeepSeek memberikan dorongan baru bagi infrastruktur AI Web3. Arsitektur inovatif, algoritme yang efisien, dan kebutuhan daya komputasi yang lebih rendah membuat inferensi AI terdesentralisasi menjadi mungkin. Arsitektur MoE secara alami cocok untuk penyebaran 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 dari satu node, sehingga meningkatkan fleksibilitas dan efisiensi model.
Kerangka pelatihan FP8 lebih lanjut mengurangi kebutuhan akan sumber daya komputasi kelas atas, sehingga lebih banyak sumber daya komputasi dapat ditambahkan ke jaringan node. Ini tidak hanya mengurangi 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, kolaborasi beberapa agen cerdas membantu pengguna mendapatkan keuntungan yang lebih tinggi.
Eksekusi otomatis kontrak pintar: pemantauan kontrak pintar, eksekusi kontrak pintar, pengawasan hasil eksekusi, dan kolaborasi agen cerdas lainnya untuk mewujudkan otomatisasi logika bisnis yang lebih kompleks.
Manajemen Portofolio Investasi yang Dipersonalisasi: Kecerdasan Buatan membantu pengguna mencari peluang staking atau penyediaan likuiditas terbaik secara real-time berdasarkan preferensi risiko, tujuan investasi, dan kondisi keuangan pengguna.
Kesimpulan
DeepSeek adalah inovator yang mencari terobosan melalui inovasi algoritme di bawah batasan daya komputasi, membuka jalur pengembangan yang berbeda untuk industri kecerdasan buatan. Mengurangi ambang aplikasi, mendorong integrasi Web3 dan AI, mengurangi ketergantungan pada chip high-end, dan memberdayakan inovasi keuangan, dampak-dampak ini sedang membentuk kembali pola ekonomi digital. Di masa depan, pengembangan kecerdasan buatan tidak lagi hanya tentang perlombaan daya komputasi, tetapi merupakan perlombaan kolaboratif antara daya komputasi dan optimasi algoritme. Di lintasan baru ini, inovator seperti DeepSeek sedang mendefinisikan ulang aturan permainan dengan kecerdasan.
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.
DeepSeek V3 pembaruan besar Daya Komputasi dan Algoritme berdansa memimpin masa depan AI
Pembaruan DeepSeek V3: Daya Komputasi dan Algoritme yang Berkolaborasi
Baru-baru ini, DeepSeek telah mencapai terobosan besar di bidang model kecerdasan buatan dengan meluncurkan versi DeepSeek-V3-0324 yang memiliki jumlah parameter mencapai 6850 miliar. Pembaruan ini secara signifikan meningkatkan kinerja model dalam kemampuan kode, desain UI, dan kemampuan inferensi.
Pada konferensi GTC 2025 yang baru-baru ini diadakan, seorang eksekutif dari perusahaan teknologi terkenal sangat memuji pencapaian DeepSeek. Dia menekankan bahwa pandangan pasar sebelumnya yang menganggap model efisien DeepSeek akan mengurangi permintaan terhadap chip berkinerja tinggi adalah salah. Faktanya, permintaan komputasi di masa depan hanya akan terus meningkat.
DeepSeek sebagai contoh inovasi algoritme, hubungan antara perangkat keras komputasi berkinerja tinggi telah memicu diskusi luas di industri. Artikel ini akan menggali lebih dalam dampak jauh daya komputasi dan algoritme terhadap perkembangan industri kecerdasan buatan.
Daya Komputasi dan Algoritme yang Berkembang Bersamaan
Dalam bidang kecerdasan buatan, peningkatan Daya Komputasi menyediakan dasar untuk menjalankan algoritme yang lebih kompleks, memungkinkan model untuk menangani data dalam skala yang lebih besar dan mempelajari pola yang lebih kompleks. Sementara itu, optimasi algoritme dapat memanfaatkan Daya Komputasi dengan lebih efisien, meningkatkan efisiensi penggunaan sumber daya komputasi.
Daya Komputasi dan hubungan simbiosis Algoritme sedang membentuk kembali lanskap industri kecerdasan buatan:
Diferensiasi Jalur Teknologi: Beberapa perusahaan berkomitmen untuk membangun kumpulan Daya Komputasi yang sangat besar, sementara yang lain fokus pada optimasi efisiensi Algoritme, membentuk aliran teknologi yang berbeda.
Rekonstruksi Rantai Industri: Beberapa perusahaan menjadi pemimpin dalam daya komputasi kecerdasan buatan melalui ekosistem, sementara penyedia layanan cloud mengurangi hambatan penerapan melalui layanan daya komputasi yang elastis.
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, dan lainnya memungkinkan inovasi algoritme dan hasil optimasi Daya Komputasi untuk dibagikan, mempercepat iterasi dan penyebaran teknologi.
Inovasi Teknologi DeepSeek
Kebangkitan cepat DeepSeek tidak terlepas dari inovasi teknologinya. Berikut adalah penjelasan sederhana mengenai inovasi teknologinya yang utama:
Optimasi Arsitektur Model
DeepSeek mengadopsi arsitektur yang menggabungkan Transformer dan MOE (Mixture of Experts), serta memperkenalkan mekanisme perhatian laten multikepala (Multi-Head Latent Attention, MLA). Arsitektur ini seperti tim yang efisien, di mana Transformer bertanggung jawab atas tugas rutin, sedangkan MOE berfungsi sebagai kelompok ahli, di mana setiap ahli memiliki keahlian tersendiri. Saat menghadapi masalah tertentu, ahli yang paling mahir akan menangani, yang secara signifikan meningkatkan efisiensi dan akurasi model. Mekanisme MLA memungkinkan model untuk lebih fleksibel dalam memperhatikan detail penting yang berbeda, lebih lanjut meningkatkan kinerjanya.
Inovasi Metode Pelatihan
DeepSeek telah mengusulkan kerangka pelatihan presisi campuran FP8. Kerangka ini seperti pengatur sumber daya pintar, yang dapat secara dinamis memilih presisi komputasi yang sesuai berdasarkan kebutuhan pada berbagai tahap dalam proses pelatihan. Saat membutuhkan komputasi presisi tinggi, menggunakan presisi yang lebih tinggi untuk memastikan akurasi model; saat presisi yang lebih rendah dapat diterima, mengurangi 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. Sedangkan teknologi MTP dapat memprediksi beberapa Token sekaligus, yang secara signifikan mempercepat kecepatan inferensi dan juga mengurangi biaya inferensi.
Terobosan Algoritme Pembelajaran Penguatan
Algoritme pembelajaran penguatan baru dari DeepSeek, GRPO (Generalized Reward-Penalized Optimization), mengoptimalkan proses pelatihan model. Ini seperti memberikan model pelatih yang efisien, yang mengarahkan model untuk belajar perilaku yang lebih baik melalui penghargaan dan hukuman. Dibandingkan dengan algoritme pembelajaran penguatan tradisional, algoritme baru ini lebih efisien, dapat mengurangi komputasi yang tidak perlu sambil memastikan peningkatan kinerja model, mencapai keseimbangan antara kinerja dan biaya.
Inovasi-inovasi ini membentuk sebuah sistem teknologi yang lengkap, dari pelatihan hingga inferensi, secara menyeluruh mengurangi Daya Komputasi yang dibutuhkan. Sekarang, kartu grafis kelas konsumen biasa juga dapat menjalankan model kecerdasan buatan yang kuat, secara signifikan menurunkan ambang batas aplikasi kecerdasan buatan, memungkinkan lebih banyak pengembang dan perusahaan untuk terlibat dalam inovasi kecerdasan buatan.
Pengaruh Terhadap Perangkat Keras Komputasi Berkinerja Tinggi
Ada pendapat yang menyatakan bahwa DeepSeek telah melewati beberapa lapisan perangkat lunak, sehingga mengurangi ketergantungan pada perangkat keras tertentu. Sebenarnya, DeepSeek melakukan pengoptimalan algoritme dengan langsung mengoperasikan set instruksi dasar. Metode ini memungkinkan DeepSeek untuk mencapai penyesuaian kinerja yang lebih halus.
Praktik ini memiliki dampak dua sisi bagi produsen perangkat keras komputasi berkinerja tinggi. Di satu sisi, keterikatan DeepSeek dengan perangkat keras dan ekosistemnya semakin dalam, sementara penurunan ambang batas aplikasi kecerdasan buatan dapat memperluas skala pasar secara keseluruhan. Di sisi lain, optimasi algoritme DeepSeek mungkin mengubah struktur permintaan pasar terhadap chip tinggi, di mana beberapa model kecerdasan buatan yang sebelumnya memerlukan GPU tingkat atas untuk dijalankan, kini mungkin dapat berjalan secara efisien pada kartu grafis tingkat menengah bahkan pemula.
Arti untuk Industri Kecerdasan Buatan
Optimalisasi algoritme DeepSeek menyediakan jalur baru untuk terobosan teknologi di industri kecerdasan buatan. Dalam konteks terbatasnya pasokan 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 masa pakai perangkat keras melalui optimasi perangkat lunak, meningkatkan pengembalian investasi. Di hilir, model sumber terbuka yang telah dioptimalkan mengurangi hambatan pengembangan aplikasi kecerdasan buatan. Banyak usaha kecil dan menengah tidak memerlukan sumber daya daya komputasi yang besar, tetapi dapat mengembangkan aplikasi yang kompetitif berdasarkan model DeepSeek, yang akan mendorong munculnya lebih banyak solusi kecerdasan buatan di berbagai bidang vertikal.
Dampak Mendalam Web3+AI
Infrastruktur AI Terdesentralisasi
Optimasi algoritme DeepSeek memberikan dorongan baru bagi infrastruktur AI Web3. Arsitektur inovatif, algoritme yang efisien, dan kebutuhan daya komputasi yang lebih rendah membuat inferensi AI terdesentralisasi menjadi mungkin. Arsitektur MoE secara alami cocok untuk penyebaran 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 dari satu node, sehingga meningkatkan fleksibilitas dan efisiensi model.
Kerangka pelatihan FP8 lebih lanjut mengurangi kebutuhan akan sumber daya komputasi kelas atas, sehingga lebih banyak sumber daya komputasi dapat ditambahkan ke jaringan node. Ini tidak hanya mengurangi 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, kolaborasi beberapa agen cerdas membantu pengguna mendapatkan keuntungan yang lebih tinggi.
Eksekusi otomatis kontrak pintar: pemantauan kontrak pintar, eksekusi kontrak pintar, pengawasan hasil eksekusi, dan kolaborasi agen cerdas lainnya untuk mewujudkan otomatisasi logika bisnis yang lebih kompleks.
Manajemen Portofolio Investasi yang Dipersonalisasi: Kecerdasan Buatan membantu pengguna mencari peluang staking atau penyediaan likuiditas terbaik secara real-time berdasarkan preferensi risiko, tujuan investasi, dan kondisi keuangan pengguna.
Kesimpulan
DeepSeek adalah inovator yang mencari terobosan melalui inovasi algoritme di bawah batasan daya komputasi, membuka jalur pengembangan yang berbeda untuk industri kecerdasan buatan. Mengurangi ambang aplikasi, mendorong integrasi Web3 dan AI, mengurangi ketergantungan pada chip high-end, dan memberdayakan inovasi keuangan, dampak-dampak ini sedang membentuk kembali pola ekonomi digital. Di masa depan, pengembangan kecerdasan buatan tidak lagi hanya tentang perlombaan daya komputasi, tetapi merupakan perlombaan kolaboratif antara daya komputasi dan optimasi algoritme. Di lintasan baru ini, inovator seperti DeepSeek sedang mendefinisikan ulang aturan permainan dengan kecerdasan.