Pembaruan DeepSeek V3 Memimpin Paradigma Baru AI: Daya Komputasi dan Algoritme Menari Bersama

DeepSeek baru-baru ini merilis pembaruan besar versi V3—DeepSeek-V3-0324 di platform Hugging Face. Model ini memiliki 6850 miliar parameter, dengan peningkatan signifikan dalam kemampuan kode, desain UI, dan kemampuan inferensi.

Dalam konferensi 2025 GTC yang baru saja berakhir, Huang Renxun memberikan pujian tinggi terhadap pencapaian DeepSeek. Ia menunjukkan bahwa pandangan pasar yang sebelumnya menganggap model efisien DeepSeek akan mengurangi kebutuhan terhadap chip berkinerja tinggi adalah salah. Huang Renxun menekankan bahwa kebutuhan komputasi di masa depan hanya akan meningkat, bukan menurun.

Sebagai karya perwakilan dari terobosan algoritme, hubungan antara DeepSeek dan Daya Komputasi telah memicu pemikiran orang tentang peran Daya Komputasi dan algoritme dalam perkembangan industri AI.

Daya Komputasi dan Algoritme yang Saling Mendorong

Di bidang AI, 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 rumit. 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 pola industri AI:

1. Diferensiasi Rute Teknologi: Beberapa perusahaan berkomitmen untuk membangun kluster daya komputasi besar, sementara yang lain fokus pada optimasi efisiensi algoritme, membentuk aliran teknologi yang berbeda.

2. Rekonstruksi Rantai Industri: Beberapa perusahaan menjadi penguasa daya komputasi AI melalui ekosistem, sementara penyedia layanan cloud mengurangi ambang batas penerapan melalui layanan daya komputasi yang fleksibel.

3. Penyesuaian Alokasi Sumber Daya: Perusahaan mencari keseimbangan antara investasi infrastruktur perangkat keras dan pengembangan Algoritme yang efisien.

4. Kebangkitan Komunitas Sumber Terbuka: Model sumber terbuka memungkinkan inovasi algoritme dan hasil optimasi Daya Komputasi untuk dibagikan, mempercepat iterasi dan difusi teknologi.

Inovasi Teknologi DeepSeek

Keberhasilan DeepSeek tidak terlepas dari inovasi teknologinya. Berikut adalah penjelasan singkat tentang inovasi teknologi utamanya:

Optimasi Arsitektur Model

DeepSeek menggunakan kombinasi arsitektur Transformer dan MOE (Mixture of Experts), serta memperkenalkan mekanisme perhatian laten multi-kepala (Multi-Head Latent Attention, MLA). Arsitektur ini seperti tim yang efisien, di mana Transformer menangani tugas-tugas biasa, dan MOE bertindak sebagai kelompok ahli yang memanggil ahli yang paling sesuai berdasarkan masalah spesifik. Mekanisme MLA memungkinkan model untuk lebih fleksibel dalam memperhatikan detail penting, yang lebih lanjut meningkatkan kinerja.

Inovasi Metode Pelatihan

DeepSeek mengusulkan kerangka pelatihan presisi campuran FP8. Kerangka ini dapat secara dinamis memilih presisi komputasi yang tepat berdasarkan kebutuhan tahap yang berbeda selama proses pelatihan, sambil memastikan akurasi model dan meningkatkan kecepatan pelatihan, serta mengurangi penggunaan memori.

Peningkatan efisiensi inferensi

Pada tahap inferensi, DeepSeek memperkenalkan teknologi Prediksi Multi-Token (Multi-token Prediction, MTP). Dibandingkan dengan prediksi Token tunggal tradisional, teknologi MTP dapat memprediksi beberapa Token sekaligus, mempercepat kecepatan inferensi secara signifikan, sambil mengurangi biaya inferensi.

Terobosan Algoritme Pembelajaran Penguatan

DeepSeek mengembangkan algoritme pembelajaran penguatan baru GRPO (Generalized Reward-Penalized Optimization). Algoritme ini mengoptimalkan proses pelatihan model, mengurangi daya komputasi yang tidak perlu sambil memastikan peningkatan kinerja, mencapai keseimbangan antara kinerja dan biaya.

Inovasi-inovasi ini membentuk sistem teknologi yang lengkap, secara keseluruhan mengurangi kebutuhan daya komputasi dari pelatihan hingga penalaran. Ini memungkinkan kartu grafis konsumer biasa untuk menjalankan model AI yang kuat, secara signifikan menurunkan ambang batas aplikasi AI, dan memungkinkan lebih banyak pengembang dan perusahaan untuk terlibat dalam inovasi AI.

Dampak pada Penyedia Chip Berkinerja Tinggi

Ada pendapat bahwa DeepSeek menghindari beberapa lapisan perangkat keras, mengurangi ketergantungan pada chip berkinerja tinggi. Sebenarnya, DeepSeek melakukan optimasi algoritme dengan mengoperasikan langsung set instruksi dasar. Metode ini membuat DeepSeek lebih terikat dengan ekosistem perangkat keras, sementara penurunan ambang batas aplikasi AI dapat memperluas ukuran pasar secara keseluruhan.

Namun, optimasi algoritme DeepSeek dapat mengubah struktur permintaan pasar terhadap chip high-end. Beberapa model AI yang sebelumnya memerlukan GPU kelas atas untuk dijalankan, sekarang mungkin dapat berjalan dengan efisien pada kartu grafis kelas menengah bahkan entry-level.

Arti untuk Industri AI di Tiongkok

Optimasi algoritme DeepSeek memberikan terobosan teknologi untuk industri AI China. Dalam konteks terbatasnya pasokan chip kelas atas, pemikiran "perangkat lunak menggantikan perangkat keras" mengurangi ketergantungan pada chip kelas atas impor.

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 usaha kecil dan menengah tanpa perlu sumber daya daya komputasi yang besar, juga dapat mengembangkan aplikasi yang kompetitif berdasarkan model DeepSeek, yang akan melahirkan lebih banyak solusi AI di bidang vertikal.

Dampak Mendalam dari Web3+AI

Infrastruktur AI Terdesentralisasi

Optimisasi algoritme DeepSeek memberikan dorongan baru untuk infrastruktur AI Web3. Arsitektur inovatif, algoritme yang efisien, dan kebutuhan Daya Komputasi yang lebih rendah, memungkinkan inferensi AI terdesentralisasi. Arsitektur MoE secara alami cocok untuk penyebaran terdistribusi, di mana berbagai node dapat memiliki jaringan ahli yang berbeda, tanpa perlu satu node menyimpan model lengkap, yang secara signifikan mengurangi persyaratan penyimpanan dan komputasi untuk satu node, serta meningkatkan fleksibilitas dan efisiensi model.

Kerangka pelatihan FP8 lebih lanjut mengurangi kebutuhan akan sumber daya komputasi tingkat tinggi, sehingga lebih banyak sumber daya komputasi dapat bergabung ke dalam jaringan node. Ini tidak hanya menurunkan ambang partisipasi dalam komputasi AI terdesentralisasi, tetapi juga meningkatkan kemampuan dan efisiensi komputasi seluruh jaringan.

Sistem Multi-Agen

1. Optimisasi Strategi Perdagangan Cerdas: Melalui analisis data pasar secara real-time, prediksi fluktuasi harga jangka pendek, eksekusi perdagangan di blockchain, dan pengawasan hasil perdagangan, berbagai agen cerdas bekerja sama untuk membantu pengguna mendapatkan keuntungan yang lebih tinggi.

2. Eksekusi otomatis kontrak pintar: Pemantauan kontrak pintar, eksekusi, dan pengawasan hasil, serta kolaborasi agen cerdas, untuk mewujudkan otomatisasi logika bisnis yang lebih kompleks.

3. Manajemen Portofolio Investasi Personalisasi: AI membantu pengguna secara real-time untuk mencari peluang staking atau penyediaan likuiditas terbaik berdasarkan preferensi risiko, tujuan investasi, dan kondisi keuangan pengguna.

DeepSeek mencari terobosan melalui inovasi algoritme di bawah batasan daya komputasi, membuka jalur pengembangan diferensiasi untuk industri AI di Tiongkok. Mengurangi ambang aplikasi, mendorong integrasi Web3 dan AI, mengurangi ketergantungan pada chip berkualitas tinggi, memberdayakan inovasi keuangan, dampak-dampak ini sedang membentuk kembali lanskap ekonomi digital. Di masa depan, perkembangan AI tidak lagi hanya menjadi perlombaan daya komputasi, tetapi merupakan perlombaan optimasi kolaboratif antara daya komputasi dan algoritme. Di jalur baru ini, inovator seperti DeepSeek sedang mendefinisikan ulang aturan permainan dengan kebijaksanaan unik mereka.