DeepSeek V3 Diluncurkan: Inovasi Algoritme Memimpin Paradigma Baru AI
Baru-baru ini, DeepSeek merilis pembaruan versi V3-0324 terbaru di platform Hugging Face. Model dengan 6850 miliar parameter ini mengalami peningkatan signifikan dalam kemampuan kode, desain UI, dan kemampuan penalaran.
Pada konferensi GTC 2025 yang baru saja berakhir, CEO Nvidia memberikan pujian tinggi terhadap DeepSeek. Ia menunjukkan bahwa pandangan pasar sebelumnya yang menganggap model efisien DeepSeek akan mengurangi permintaan chip adalah salah, dan kebutuhan komputasi di masa depan hanya akan semakin meningkat, bukan berkurang.
DeepSeek sebagai produk perwakilan terobosan algoritme, hubungan antara pasokan chip telah memicu pemikiran orang tentang peran daya komputasi dan algoritme dalam perkembangan industri.
Kekuatan dan perkembangan simbiotik algoritme
Dalam bidang AI, peningkatan daya komputasi menyediakan dasar untuk menjalankan algoritme yang lebih kompleks, memungkinkan model untuk menangani lebih banyak data dan mempelajari pola yang lebih rumit; sedangkan optimasi algoritme dapat memanfaatkan daya komputasi dengan lebih efisien, meningkatkan efisiensi penggunaan sumber daya komputasi.
Keterkaitan antara daya komputasi dan algoritme sedang membentuk kembali pola industri AI:
Diferensiasi jalur teknologi: Beberapa perusahaan berusaha membangun kluster kekuatan komputasi yang sangat besar, sementara yang lain fokus pada optimasi efisiensi algoritme, membentuk aliran teknologi yang berbeda.
Rekonstruksi rantai industri: Beberapa perusahaan menjadi pemimpin kekuatan AI melalui ekosistem, sementara penyedia layanan cloud mengurangi hambatan penerapan melalui layanan kekuatan 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 memungkinkan inovasi algoritme dan hasil optimasi daya komputasi untuk dibagikan, mempercepat iterasi dan penyebaran teknologi.
Inovasi Teknologi DeepSeek
Kenaikan cepat DeepSeek tidak terlepas dari inovasi teknologinya. Berikut adalah penjelasan singkat tentang 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 biasa, sedangkan MOE berfungsi sebagai kelompok ahli dalam tim, di mana setiap ahli memiliki bidang keahlian masing-masing. Ketika dihadapkan pada masalah tertentu, ahli yang paling ahli akan menangani masalah tersebut, yang secara signifikan meningkatkan efisiensi dan akurasi model. Mekanisme MLA memungkinkan model untuk lebih fleksibel dalam memperhatikan berbagai detail penting saat memproses informasi, lebih lanjut meningkatkan kinerja model.
Inovasi Metode Pelatihan
DeepSeek memperkenalkan kerangka pelatihan presisi campuran FP8. Kerangka ini berfungsi seperti pengatur sumber daya cerdas yang dapat secara dinamis memilih tingkat presisi perhitungan yang sesuai berdasarkan kebutuhan pada berbagai tahap selama pelatihan. Ketika diperlukan perhitungan presisi tinggi, digunakan tingkat presisi yang lebih tinggi untuk memastikan akurasi model; sedangkan ketika toleransi terhadap presisi yang lebih rendah dapat diterima, presisi dikurangi untuk menghemat sumber daya perhitungan, 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 secara bertahap, di mana setiap langkah hanya memprediksi satu Token. Namun, 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 GRPO (Generalized Reward-Penalized Optimization) dari DeepSeek mengoptimalkan proses pelatihan model. Pembelajaran penguatan seperti memberi model seorang pelatih, yang membimbing model untuk belajar perilaku yang lebih baik melalui hadiah dan hukuman. Algoritme pembelajaran penguatan tradisional dalam proses ini mungkin menghabiskan banyak sumber daya komputasi, sementara algoritme baru dari DeepSeek lebih efisien, mampu mengurangi komputasi yang tidak perlu sambil memastikan 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 sepanjang rantai. Kartu grafis konsumen biasa sekarang juga dapat menjalankan model AI yang kuat, secara signifikan menurunkan ambang batas aplikasi AI, sehingga lebih banyak pengembang dan perusahaan dapat terlibat dalam inovasi AI.
Pengaruh terhadap industri chip
Banyak orang beranggapan bahwa DeepSeek telah melewati beberapa arsitektur dasar, sehingga terlepas dari ketergantungan pada perangkat keras tertentu. Sebenarnya, DeepSeek melakukan optimasi algoritme melalui lapisan eksekusi thread paralel yang lebih mendasar. Ini adalah bahasa representasi perantara 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 terhadap industri chip adalah dua sisi; di satu sisi, DeepSeek sebenarnya terikat lebih dalam dengan perangkat keras tertentu dan ekosistem, penurunan ambang aplikasi AI mungkin akan 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 hanya dapat dijalankan dengan GPU kelas atas, sekarang mungkin dapat berjalan secara efisien di GPU kelas menengah bahkan kelas konsumen.
Arti untuk industri AI di Tiongkok
Optimasi algoritme DeepSeek menyediakan jalur terobosan teknologi untuk industri AI Cina. Dalam konteks keterbatasan chip kelas atas, pemikiran "perangkat lunak menggantikan perangkat keras" mengurangi ketergantungan pada chip impor yang terbaik.
Di hulu, algoritme yang efisien mengurangi tekanan permintaan daya komputasi, memungkinkan penyedia layanan komputasi untuk memperpanjang siklus penggunaan perangkat keras melalui optimasi perangkat lunak, meningkatkan pengembalian investasi. Di hilir, model sumber terbuka yang dioptimalkan menurunkan ambang pengembangan aplikasi AI. Banyak perusahaan kecil dan menengah dapat mengembangkan aplikasi kompetitif berdasarkan model DeepSeek tanpa memerlukan sumber daya komputasi yang besar, yang akan memicu munculnya 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, dengan 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 menyimpan model lengkap di satu node, yang secara signifikan mengurangi kebutuhan penyimpanan dan komputasi pada satu node, sehingga meningkatkan fleksibilitas dan efisiensi model.
Kerangka pelatihan FP8 lebih lanjut mengurangi kebutuhan akan sumber daya komputasi 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 kapasitas dan efisiensi komputasi seluruh jaringan.
Sistem Multi-Agensi
Optimasi strategi perdagangan cerdas: Melalui analisis data pasar secara real-time, agen prediksi fluktuasi harga jangka pendek, agen eksekusi perdagangan di blockchain, dan agen supervisi hasil perdagangan yang beroperasi secara kolaboratif, membantu pengguna mendapatkan keuntungan yang lebih tinggi.
Eksekusi otomatis kontrak pintar: agen pemantauan kontrak pintar, agen eksekusi kontrak pintar, agen pengawasan hasil eksekusi, dan lain-lain beroperasi secara kolaboratif untuk mewujudkan otomatisasi logika bisnis yang lebih kompleks.
Manajemen portofolio investasi yang dipersonalisasi: AI membantu pengguna secara real-time untuk mencari peluang staking atau penyediaan likuiditas terbaik berdasarkan preferensi risiko, tujuan investasi, dan kondisi keuangan pengguna.
DeepSeek telah menemukan terobosan melalui inovasi algoritme di bawah batasan daya komputasi, membuka jalur pengembangan diferensiasi untuk industri AI di Tiongkok. Mengurangi ambang aplikasi, mendorong penggabungan Web3 dan AI, mengurangi ketergantungan pada chip kelas atas, memberdayakan inovasi keuangan, dampak-dampak ini sedang membentuk kembali lanskap ekonomi digital. Di masa depan, perkembangan AI tidak lagi hanya merupakan perlombaan daya komputasi, tetapi perlombaan kolaboratif antara daya komputasi dan optimasi algoritme. Di jalur baru ini, inovator seperti DeepSeek sedang mendefinisikan kembali aturan permainan dengan kebijaksanaan Tiongkok.
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
8
Posting ulang
Bagikan
Komentar
0/400
WalletAnxietyPatient
· 07-08 04:30
Keren sekali, ayo kita lakukan!
Lihat AsliBalas0
Layer2Arbitrageur
· 07-06 18:10
menghitung angkanya... 68,5B parameter masih suboptimal untuk efisiensi komputasi L2 cross-chain sejujurnya
Lihat AsliBalas0
LostBetweenChains
· 07-06 06:20
Satu lagi yang debut langsung mencapai puncak
Lihat AsliBalas0
RegenRestorer
· 07-05 05:11
AI memang sangat hebat
Lihat AsliBalas0
StableGenius
· 07-05 05:10
smh... hanya hype kereta ai lain tanpa inovasi nyata jujur
DeepSeek V3 Memimpin Paradigma Baru AI: Inovasi Algoritme Merombak Ekonomi Digital
DeepSeek V3 Diluncurkan: Inovasi Algoritme Memimpin Paradigma Baru AI
Baru-baru ini, DeepSeek merilis pembaruan versi V3-0324 terbaru di platform Hugging Face. Model dengan 6850 miliar parameter ini mengalami peningkatan signifikan dalam kemampuan kode, desain UI, dan kemampuan penalaran.
Pada konferensi GTC 2025 yang baru saja berakhir, CEO Nvidia memberikan pujian tinggi terhadap DeepSeek. Ia menunjukkan bahwa pandangan pasar sebelumnya yang menganggap model efisien DeepSeek akan mengurangi permintaan chip adalah salah, dan kebutuhan komputasi di masa depan hanya akan semakin meningkat, bukan berkurang.
DeepSeek sebagai produk perwakilan terobosan algoritme, hubungan antara pasokan chip telah memicu pemikiran orang tentang peran daya komputasi dan algoritme dalam perkembangan industri.
Kekuatan dan perkembangan simbiotik algoritme
Dalam bidang AI, peningkatan daya komputasi menyediakan dasar untuk menjalankan algoritme yang lebih kompleks, memungkinkan model untuk menangani lebih banyak data dan mempelajari pola yang lebih rumit; sedangkan optimasi algoritme dapat memanfaatkan daya komputasi dengan lebih efisien, meningkatkan efisiensi penggunaan sumber daya komputasi.
Keterkaitan antara daya komputasi dan algoritme sedang membentuk kembali pola industri AI:
Diferensiasi jalur teknologi: Beberapa perusahaan berusaha membangun kluster kekuatan komputasi yang sangat besar, sementara yang lain fokus pada optimasi efisiensi algoritme, membentuk aliran teknologi yang berbeda.
Rekonstruksi rantai industri: Beberapa perusahaan menjadi pemimpin kekuatan AI melalui ekosistem, sementara penyedia layanan cloud mengurangi hambatan penerapan melalui layanan kekuatan 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 memungkinkan inovasi algoritme dan hasil optimasi daya komputasi untuk dibagikan, mempercepat iterasi dan penyebaran teknologi.
Inovasi Teknologi DeepSeek
Kenaikan cepat DeepSeek tidak terlepas dari inovasi teknologinya. Berikut adalah penjelasan singkat tentang 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 biasa, sedangkan MOE berfungsi sebagai kelompok ahli dalam tim, di mana setiap ahli memiliki bidang keahlian masing-masing. Ketika dihadapkan pada masalah tertentu, ahli yang paling ahli akan menangani masalah tersebut, yang secara signifikan meningkatkan efisiensi dan akurasi model. Mekanisme MLA memungkinkan model untuk lebih fleksibel dalam memperhatikan berbagai detail penting saat memproses informasi, lebih lanjut meningkatkan kinerja model.
Inovasi Metode Pelatihan
DeepSeek memperkenalkan kerangka pelatihan presisi campuran FP8. Kerangka ini berfungsi seperti pengatur sumber daya cerdas yang dapat secara dinamis memilih tingkat presisi perhitungan yang sesuai berdasarkan kebutuhan pada berbagai tahap selama pelatihan. Ketika diperlukan perhitungan presisi tinggi, digunakan tingkat presisi yang lebih tinggi untuk memastikan akurasi model; sedangkan ketika toleransi terhadap presisi yang lebih rendah dapat diterima, presisi dikurangi untuk menghemat sumber daya perhitungan, 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 secara bertahap, di mana setiap langkah hanya memprediksi satu Token. Namun, 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 GRPO (Generalized Reward-Penalized Optimization) dari DeepSeek mengoptimalkan proses pelatihan model. Pembelajaran penguatan seperti memberi model seorang pelatih, yang membimbing model untuk belajar perilaku yang lebih baik melalui hadiah dan hukuman. Algoritme pembelajaran penguatan tradisional dalam proses ini mungkin menghabiskan banyak sumber daya komputasi, sementara algoritme baru dari DeepSeek lebih efisien, mampu mengurangi komputasi yang tidak perlu sambil memastikan 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 sepanjang rantai. Kartu grafis konsumen biasa sekarang juga dapat menjalankan model AI yang kuat, secara signifikan menurunkan ambang batas aplikasi AI, sehingga lebih banyak pengembang dan perusahaan dapat terlibat dalam inovasi AI.
Pengaruh terhadap industri chip
Banyak orang beranggapan bahwa DeepSeek telah melewati beberapa arsitektur dasar, sehingga terlepas dari ketergantungan pada perangkat keras tertentu. Sebenarnya, DeepSeek melakukan optimasi algoritme melalui lapisan eksekusi thread paralel yang lebih mendasar. Ini adalah bahasa representasi perantara 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 terhadap industri chip adalah dua sisi; di satu sisi, DeepSeek sebenarnya terikat lebih dalam dengan perangkat keras tertentu dan ekosistem, penurunan ambang aplikasi AI mungkin akan 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 hanya dapat dijalankan dengan GPU kelas atas, sekarang mungkin dapat berjalan secara efisien di GPU kelas menengah bahkan kelas konsumen.
Arti untuk industri AI di Tiongkok
Optimasi algoritme DeepSeek menyediakan jalur terobosan teknologi untuk industri AI Cina. Dalam konteks keterbatasan chip kelas atas, pemikiran "perangkat lunak menggantikan perangkat keras" mengurangi ketergantungan pada chip impor yang terbaik.
Di hulu, algoritme yang efisien mengurangi tekanan permintaan daya komputasi, memungkinkan penyedia layanan komputasi untuk memperpanjang siklus penggunaan perangkat keras melalui optimasi perangkat lunak, meningkatkan pengembalian investasi. Di hilir, model sumber terbuka yang dioptimalkan menurunkan ambang pengembangan aplikasi AI. Banyak perusahaan kecil dan menengah dapat mengembangkan aplikasi kompetitif berdasarkan model DeepSeek tanpa memerlukan sumber daya komputasi yang besar, yang akan memicu munculnya 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, dengan 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 menyimpan model lengkap di satu node, yang secara signifikan mengurangi kebutuhan penyimpanan dan komputasi pada satu node, sehingga meningkatkan fleksibilitas dan efisiensi model.
Kerangka pelatihan FP8 lebih lanjut mengurangi kebutuhan akan sumber daya komputasi 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 kapasitas dan efisiensi komputasi seluruh jaringan.
Sistem Multi-Agensi
Optimasi strategi perdagangan cerdas: Melalui analisis data pasar secara real-time, agen prediksi fluktuasi harga jangka pendek, agen eksekusi perdagangan di blockchain, dan agen supervisi hasil perdagangan yang beroperasi secara kolaboratif, membantu pengguna mendapatkan keuntungan yang lebih tinggi.
Eksekusi otomatis kontrak pintar: agen pemantauan kontrak pintar, agen eksekusi kontrak pintar, agen pengawasan hasil eksekusi, dan lain-lain beroperasi secara kolaboratif untuk mewujudkan otomatisasi logika bisnis yang lebih kompleks.
Manajemen portofolio investasi yang dipersonalisasi: AI membantu pengguna secara real-time untuk mencari peluang staking atau penyediaan likuiditas terbaik berdasarkan preferensi risiko, tujuan investasi, dan kondisi keuangan pengguna.
DeepSeek telah menemukan terobosan melalui inovasi algoritme di bawah batasan daya komputasi, membuka jalur pengembangan diferensiasi untuk industri AI di Tiongkok. Mengurangi ambang aplikasi, mendorong penggabungan Web3 dan AI, mengurangi ketergantungan pada chip kelas atas, memberdayakan inovasi keuangan, dampak-dampak ini sedang membentuk kembali lanskap ekonomi digital. Di masa depan, perkembangan AI tidak lagi hanya merupakan perlombaan daya komputasi, tetapi perlombaan kolaboratif antara daya komputasi dan optimasi algoritme. Di jalur baru ini, inovator seperti DeepSeek sedang mendefinisikan kembali aturan permainan dengan kebijaksanaan Tiongkok.