DeepSeek Memimpin Paradigma Baru AI: Dari Daya Komputasi ke Inovasi Algoritme
Baru-baru ini, DeepSeek merilis versi terbaru DeepSeek-V3-0324 di platform AI terkenal, dengan parameter model mencapai 6850 miliar, yang menunjukkan peningkatan signifikan dalam kemampuan kode, desain UI, dan kemampuan inferensi.
Pada konferensi GTC 2025 yang baru saja berakhir, CEO salah satu raksasa teknologi memberikan pujian tinggi kepada DeepSeek dan menunjukkan bahwa pandangan sebelumnya di pasar yang menganggap bahwa model efisien DeepSeek akan mengurangi permintaan chip adalah salah. Dia menekankan bahwa kebutuhan komputasi di masa depan hanya akan meningkat dan tidak akan berkurang.
Sebagai produk representatif dari terobosan algoritme, hubungan antara DeepSeek dan penyedia chip memicu pemikiran tentang peran Daya Komputasi dan Algoritme dalam perkembangan industri AI.
Daya Komputasi dan Evolusi Simbiotik Algoritme
Di bidang AI, peningkatan daya komputasi menyediakan dasar untuk menjalankan algoritme yang kompleks, memungkinkan model untuk menangani lebih banyak data dan mempelajari pola yang lebih rumit. Sementara itu, optimasi algoritme dapat memanfaatkan daya komputasi dengan lebih efisien, meningkatkan efisiensi penggunaan sumber daya komputasi.
Hubungan simbiosis ini sedang membentuk kembali pola industri AI:
Diferensiasi Rute Teknologi: Beberapa perusahaan mengejar pembangunan kluster daya komputasi yang sangat besar, sementara yang lain fokus pada optimalisasi efisiensi algoritme, membentuk aliran teknologi yang berbeda.
Rekonstruksi Rantai Industri: Sebuah raksasa chip menjadi pemimpin daya komputasi AI melalui ekosistemnya, sementara penyedia layanan cloud mengurangi hambatan 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, dan lainnya memungkinkan inovasi algoritme dan hasil optimasi Daya Komputasi untuk dibagikan, mempercepat iterasi dan penyebaran teknologi.
Inovasi Teknologi DeepSeek
Keberhasilan DeepSeek tidak terlepas dari inovasi teknologinya. Berikut adalah penjelasan sederhana tentang poin-poin inovasi utamanya:
Optimasi Arsitektur Model
DeepSeek menggunakan arsitektur kombinasi Transformer+MOE (Mixture of Experts) dan memperkenalkan mekanisme perhatian laten multi-kepala (Multi-Head Latent Attention, MLA). Arsitektur ini seperti tim ahli yang efisien, di mana setiap anggota memiliki bidang keahlian masing-masing, dan ketika menghadapi masalah, ditangani oleh ahli yang paling mahir, yang secara signifikan meningkatkan efisiensi dan akurasi model.
Inovasi Metode Pelatihan
DeepSeek mengusulkan kerangka pelatihan presisi campuran FP8. Kerangka ini dapat secara dinamis memilih presisi komputasi yang sesuai berdasarkan kebutuhan pada berbagai tahap proses pelatihan, sambil menjaga akurasi model, meningkatkan kecepatan pelatihan, dan mengurangi penggunaan memori.
Peningkatan Efisiensi Inferensi
DeepSeek memperkenalkan teknologi Prediksi Multi-Token (Multi-token Prediction, MTP), yang dapat memprediksi beberapa Token sekaligus, secara signifikan mempercepat kecepatan inferensi, sambil mengurangi biaya inferensi.
Terobosan Algoritme Pembelajaran Penguatan
Algoritme pembelajaran mendalam baru dari DeepSeek, GRPO (Generalized Reward-Penalized Optimization), mengoptimalkan proses pelatihan model. Algoritme ini dapat menjaga peningkatan kinerja model sambil mengurangi komputasi yang tidak perlu, mencapai keseimbangan antara kinerja dan biaya.
Inovasi-inovasi ini membentuk sistem teknologi yang lengkap, mengurangi kebutuhan daya komputasi sepanjang rantai dari pelatihan hingga inferensi. Kartu grafis kelas konsumen biasa sekarang juga dapat menjalankan model AI yang kuat, secara signifikan menurunkan ambang batas aplikasi AI.
Dampak pada Industri Chip
DeepSeek mengoptimalkan algoritme melalui lapisan PTX (Parallel Thread Execution) dari suatu perusahaan chip. PTX adalah bahasa representasi menengah yang berada di antara kode tingkat tinggi dan instruksi GPU yang sebenarnya, dengan memanipulasi lapisan ini, DeepSeek dapat mencapai penyesuaian kinerja yang lebih halus.
Dampak ini terhadap industri chip bersifat dua sisi. Di satu sisi, DeepSeek terikat lebih dalam dengan perangkat keras dan ekosistem terkait, penurunan ambang aplikasi AI mungkin memperluas skala pasar secara keseluruhan. Di sisi lain, optimasi algoritme DeepSeek mungkin mengubah struktur permintaan pasar terhadap chip kelas atas, beberapa model AI yang sebelumnya memerlukan GPU kelas atas untuk dijalankan, kini mungkin dapat berjalan secara efisien pada kartu grafis kelas menengah bahkan kelas konsumen.
Arti untuk Industri AI Cina
Optimasi algoritme DeepSeek memberikan jalur terobosan teknologi bagi industri AI di Tiongkok. Dalam konteks terbatasnya 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 usaha kecil dan menengah yang tidak memerlukan banyak sumber daya daya komputasi, juga dapat mengembangkan aplikasi yang kompetitif berdasarkan model DeepSeek, yang akan melahirkan lebih banyak solusi AI di berbagai bidang.
Dampak Mendalam Web3+AI
Infrastruktur AI terdesentralisasi
Optimasi 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 node yang berbeda dapat memiliki jaringan ahli yang berbeda, tanpa perlu satu node menyimpan model lengkap, yang secara signifikan mengurangi persyaratan penyimpanan dan komputasi untuk satu node.
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
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: beberapa agen cerdas beroperasi secara kolaboratif untuk memantau, mengeksekusi, dan mengawasi hasil kontrak pintar, mewujudkan otomatisasi logika bisnis yang lebih kompleks.
Manajemen Portofolio yang Dipersonalisasi: AI membantu pengguna secara real-time untuk menemukan peluang staking atau penyediaan likuiditas terbaik berdasarkan preferensi risiko, tujuan investasi, dan kondisi keuangan pengguna.
DeepSeek dalam batasan Daya Komputasi, melalui inovasi Algoritme mencari terobosan, membuka jalur pengembangan yang berbeda untuk industri AI China. Mengurangi ambang aplikasi, mendorong integrasi Web3 dan AI, mengurangi ketergantungan pada chip high-end, memberdayakan inovasi keuangan, dampak-dampak ini sedang membentuk kembali pola ekonomi digital. Di masa depan, perkembangan AI tidak lagi hanya menjadi kompetisi Daya Komputasi, tetapi merupakan kompetisi optimasi kolaboratif antara Daya Komputasi dan Algoritme. Di jalur baru ini, inovator seperti DeepSeek sedang mendefinisikan kembali 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.
DeepSeek Memimpin Pola Baru AI: Inovasi Algoritme dan Daya Komputasi yang Beriringan
DeepSeek Memimpin Paradigma Baru AI: Dari Daya Komputasi ke Inovasi Algoritme
Baru-baru ini, DeepSeek merilis versi terbaru DeepSeek-V3-0324 di platform AI terkenal, dengan parameter model mencapai 6850 miliar, yang menunjukkan peningkatan signifikan dalam kemampuan kode, desain UI, dan kemampuan inferensi.
Pada konferensi GTC 2025 yang baru saja berakhir, CEO salah satu raksasa teknologi memberikan pujian tinggi kepada DeepSeek dan menunjukkan bahwa pandangan sebelumnya di pasar yang menganggap bahwa model efisien DeepSeek akan mengurangi permintaan chip adalah salah. Dia menekankan bahwa kebutuhan komputasi di masa depan hanya akan meningkat dan tidak akan berkurang.
Sebagai produk representatif dari terobosan algoritme, hubungan antara DeepSeek dan penyedia chip memicu pemikiran tentang peran Daya Komputasi dan Algoritme dalam perkembangan industri AI.
Daya Komputasi dan Evolusi Simbiotik Algoritme
Di bidang AI, peningkatan daya komputasi menyediakan dasar untuk menjalankan algoritme yang kompleks, memungkinkan model untuk menangani lebih banyak data dan mempelajari pola yang lebih rumit. Sementara itu, optimasi algoritme dapat memanfaatkan daya komputasi dengan lebih efisien, meningkatkan efisiensi penggunaan sumber daya komputasi.
Hubungan simbiosis ini sedang membentuk kembali pola industri AI:
Diferensiasi Rute Teknologi: Beberapa perusahaan mengejar pembangunan kluster daya komputasi yang sangat besar, sementara yang lain fokus pada optimalisasi efisiensi algoritme, membentuk aliran teknologi yang berbeda.
Rekonstruksi Rantai Industri: Sebuah raksasa chip menjadi pemimpin daya komputasi AI melalui ekosistemnya, sementara penyedia layanan cloud mengurangi hambatan 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, dan lainnya memungkinkan inovasi algoritme dan hasil optimasi Daya Komputasi untuk dibagikan, mempercepat iterasi dan penyebaran teknologi.
Inovasi Teknologi DeepSeek
Keberhasilan DeepSeek tidak terlepas dari inovasi teknologinya. Berikut adalah penjelasan sederhana tentang poin-poin inovasi utamanya:
Optimasi Arsitektur Model
DeepSeek menggunakan arsitektur kombinasi Transformer+MOE (Mixture of Experts) dan memperkenalkan mekanisme perhatian laten multi-kepala (Multi-Head Latent Attention, MLA). Arsitektur ini seperti tim ahli yang efisien, di mana setiap anggota memiliki bidang keahlian masing-masing, dan ketika menghadapi masalah, ditangani oleh ahli yang paling mahir, yang secara signifikan meningkatkan efisiensi dan akurasi model.
Inovasi Metode Pelatihan
DeepSeek mengusulkan kerangka pelatihan presisi campuran FP8. Kerangka ini dapat secara dinamis memilih presisi komputasi yang sesuai berdasarkan kebutuhan pada berbagai tahap proses pelatihan, sambil menjaga akurasi model, meningkatkan kecepatan pelatihan, dan mengurangi penggunaan memori.
Peningkatan Efisiensi Inferensi
DeepSeek memperkenalkan teknologi Prediksi Multi-Token (Multi-token Prediction, MTP), yang dapat memprediksi beberapa Token sekaligus, secara signifikan mempercepat kecepatan inferensi, sambil mengurangi biaya inferensi.
Terobosan Algoritme Pembelajaran Penguatan
Algoritme pembelajaran mendalam baru dari DeepSeek, GRPO (Generalized Reward-Penalized Optimization), mengoptimalkan proses pelatihan model. Algoritme ini dapat menjaga peningkatan kinerja model sambil mengurangi komputasi yang tidak perlu, mencapai keseimbangan antara kinerja dan biaya.
Inovasi-inovasi ini membentuk sistem teknologi yang lengkap, mengurangi kebutuhan daya komputasi sepanjang rantai dari pelatihan hingga inferensi. Kartu grafis kelas konsumen biasa sekarang juga dapat menjalankan model AI yang kuat, secara signifikan menurunkan ambang batas aplikasi AI.
Dampak pada Industri Chip
DeepSeek mengoptimalkan algoritme melalui lapisan PTX (Parallel Thread Execution) dari suatu perusahaan chip. PTX adalah bahasa representasi menengah yang berada di antara kode tingkat tinggi dan instruksi GPU yang sebenarnya, dengan memanipulasi lapisan ini, DeepSeek dapat mencapai penyesuaian kinerja yang lebih halus.
Dampak ini terhadap industri chip bersifat dua sisi. Di satu sisi, DeepSeek terikat lebih dalam dengan perangkat keras dan ekosistem terkait, penurunan ambang aplikasi AI mungkin memperluas skala pasar secara keseluruhan. Di sisi lain, optimasi algoritme DeepSeek mungkin mengubah struktur permintaan pasar terhadap chip kelas atas, beberapa model AI yang sebelumnya memerlukan GPU kelas atas untuk dijalankan, kini mungkin dapat berjalan secara efisien pada kartu grafis kelas menengah bahkan kelas konsumen.
Arti untuk Industri AI Cina
Optimasi algoritme DeepSeek memberikan jalur terobosan teknologi bagi industri AI di Tiongkok. Dalam konteks terbatasnya 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 usaha kecil dan menengah yang tidak memerlukan banyak sumber daya daya komputasi, juga dapat mengembangkan aplikasi yang kompetitif berdasarkan model DeepSeek, yang akan melahirkan lebih banyak solusi AI di berbagai bidang.
Dampak Mendalam Web3+AI
Infrastruktur AI terdesentralisasi
Optimasi 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 node yang berbeda dapat memiliki jaringan ahli yang berbeda, tanpa perlu satu node menyimpan model lengkap, yang secara signifikan mengurangi persyaratan penyimpanan dan komputasi untuk satu node.
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
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: beberapa agen cerdas beroperasi secara kolaboratif untuk memantau, mengeksekusi, dan mengawasi hasil kontrak pintar, mewujudkan otomatisasi logika bisnis yang lebih kompleks.
Manajemen Portofolio yang Dipersonalisasi: AI membantu pengguna secara real-time untuk menemukan peluang staking atau penyediaan likuiditas terbaik berdasarkan preferensi risiko, tujuan investasi, dan kondisi keuangan pengguna.
DeepSeek dalam batasan Daya Komputasi, melalui inovasi Algoritme mencari terobosan, membuka jalur pengembangan yang berbeda untuk industri AI China. Mengurangi ambang aplikasi, mendorong integrasi Web3 dan AI, mengurangi ketergantungan pada chip high-end, memberdayakan inovasi keuangan, dampak-dampak ini sedang membentuk kembali pola ekonomi digital. Di masa depan, perkembangan AI tidak lagi hanya menjadi kompetisi Daya Komputasi, tetapi merupakan kompetisi optimasi kolaboratif antara Daya Komputasi dan Algoritme. Di jalur baru ini, inovator seperti DeepSeek sedang mendefinisikan kembali aturan permainan dengan kebijaksanaan China.