Peluncuran Versi DeepSeek V3: Daya Komputasi dan Algoritme Menari Bersama di Era Baru

Baru-baru ini, DeepSeek merilis pembaruan versi V3 terbaru, dengan parameter model mencapai 6850 miliar, yang menunjukkan peningkatan signifikan dalam kemampuan kode, desain UI, dan kemampuan inferensi. Berita ini menarik perhatian luas di industri, terutama pada konferensi GTC 2025 yang baru saja berakhir, di mana seorang eksekutif perusahaan teknologi memberikan penilaian tinggi terhadap DeepSeek. Ia menekankan bahwa anggapan pasar sebelumnya bahwa model efisien DeepSeek akan mengurangi pemahaman tentang permintaan chip adalah salah, dan kebutuhan komputasi di masa depan hanya akan semakin banyak, bukan semakin sedikit.

DeepSeek sebagai produk perwakilan dari terobosan algoritme, hubungan antara penyedia perangkat keras telah memicu pemikiran orang tentang peran daya komputasi dan algoritme dalam pengembangan industri.

Daya Komputasi dan Evolusi Simbiotik Algoritme

Dalam bidang AI, peningkatan Daya Komputasi menyediakan dasar untuk menjalankan algoritme yang lebih kompleks, memungkinkan model untuk memproses lebih banyak data dan mempelajari pola yang lebih rumit; sementara optimasi algoritme dapat memanfaatkan Daya Komputasi dengan lebih efisien, meningkatkan efisiensi penggunaan sumber daya komputasi.

Hubungan simbiosis ini sedang membentuk kembali pola industri AI:

1. 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.

2. Rekonstruksi Rantai Industri: Produsen perangkat keras menjadi penguasa Daya Komputasi AI melalui ekosistem, sementara penyedia layanan cloud mengurangi hambatan 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 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 dapat dipisahkan dari inovasi teknologinya. Berikut adalah penjelasan singkat tentang 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 ahli yang efisien, mampu memanggil "ahli" yang paling sesuai untuk berbagai tugas, 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 berbagai tahap dalam proses pelatihan, sambil memastikan akurasi model, meningkatkan kecepatan pelatihan, dan mengurangi penggunaan memori.

Peningkatan Efisiensi Inferensi

Pada tahap inferensi, DeepSeek memperkenalkan teknologi Prediksi Multi-Token (Multi-token Prediction, MTP). Teknologi ini mampu memprediksi beberapa Token sekaligus, yang secara signifikan mempercepat kecepatan inferensi, sekaligus mengurangi biaya inferensi.

Terobosan Algoritme Pembelajaran Penguatan

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

Inovasi-inovasi ini 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 terlibat dalam inovasi AI.

Pengaruh terhadap Pabrikan Perangkat Keras

Inovasi teknologi DeepSeek memiliki dampak ganda terhadap produsen perangkat keras. Di satu sisi, DeepSeek mencapai penyetelan kinerja yang lebih halus dengan langsung mengoperasikan set instruksi dasar, yang mengikatnya lebih dalam dengan ekosistem perangkat keras; di sisi lain, optimasi algoritme DeepSeek dapat mengubah struktur permintaan pasar untuk chip kelas atas, di mana beberapa model AI yang sebelumnya membutuhkan GPU kelas atas untuk dijalankan, kini mungkin dapat berjalan dengan efisien pada kartu grafis kelas menengah atau bahkan konsumen.

Arti untuk Industri AI

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

Di hulu, algoritme efisien mengurangi tekanan permintaan daya komputasi, memungkinkan penyedia layanan daya komputasi untuk memperpanjang siklus penggunaan perangkat keras melalui optimasi perangkat lunak dan meningkatkan tingkat pengembalian investasi. Di hilir, model sumber terbuka yang dioptimalkan menurunkan ambang batas 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 bidang vertikal.

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 kebutuhan penyimpanan dan komputasi pada satu node, sehingga meningkatkan fleksibilitas dan efisiensi model.

Kerangka pelatihan FP8 lebih lanjut mengurangi kebutuhan akan sumber daya komputasi yang tinggi, sehingga lebih banyak sumber daya komputasi dapat bergabung ke dalam jaringan node. Ini tidak hanya mengurangi hambatan untuk berpartisipasi dalam komputasi AI terdesentralisasi, tetapi juga meningkatkan kapasitas dan efisiensi komputasi seluruh jaringan.

Sistem Multi-Agen

1. Optimasi Strategi Perdagangan Cerdas: Melalui analisis data pasar secara real-time, prediksi fluktuasi harga jangka pendek, pelaksanaan transaksi di blockchain, dan pengawasan hasil transaksi, kolaborasi berbagai agen membantu pengguna mendapatkan keuntungan yang lebih tinggi.

2. Eksekusi otomatis kontrak pintar: Pemantauan kontrak pintar, eksekusi, dan pengawasan hasil dilakukan secara kolaboratif oleh agen pintar, mewujudkan otomatisasi logika bisnis yang lebih kompleks.

3. 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 keadaan keuangan pengguna.

DeepSeek adalah inovator yang mencari terobosan melalui inovasi algoritme di bawah batasan daya komputasi, membuka jalur pengembangan yang berbeda untuk industri AI. Mengurangi hambatan aplikasi, mendorong integrasi Web3 dan AI, mengurangi ketergantungan pada chip kelas atas, dan memberdayakan inovasi keuangan, dampak ini sedang membentuk kembali lanskap ekonomi digital. Masa depan pengembangan AI tidak lagi hanya merupakan perlombaan daya komputasi, tetapi merupakan perlombaan optimasi kolaboratif antara daya komputasi dan algoritme. Di jalur baru ini, para inovator seperti DeepSeek sedang mendefinisikan kembali aturan permainan dengan kecerdasan.