DeepSeek Memimpin Paradigma Baru AI: Dari Daya Komputasi ke Inovasi Algoritme

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

Pada konferensi 2025 GTC yang baru saja berakhir, CEO Nvidia memberikan pujian tinggi kepada DeepSeek, sambil menekankan bahwa pemahaman pasar sebelumnya yang menganggap bahwa model efisien DeepSeek akan mengurangi permintaan chip adalah salah. Ia percaya bahwa kebutuhan komputasi di masa depan hanya akan meningkat, bukan menurun.

DeepSeek sebagai produk perwakilan dari terobosan algoritme, hubungan antara pasokan chip dan produk ini layak untuk dibahas. Mari kita analisis terlebih dahulu Daya Komputasi dan algoritme terhadap pengembangan industri AI.

Daya Komputasi dan Evolusi Simbiotik Algoritme

Dalam bidang AI, peningkatan daya komputasi memberikan 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.

Daya Komputasi dan hubungan simbiosis Algoritme sedang membentuk kembali pola industri AI:

1. Diferensiasi Jalur Teknologi: Beberapa perusahaan mengejar pembangunan kluster daya komputasi besar-besaran, sementara yang lain fokus pada optimasi efisiensi algoritme, membentuk aliran teknologi yang berbeda.

2. Rekonstruksi Rantai Industri: Beberapa produsen chip menjadi penguasa Daya Komputasi AI melalui ekosistem, sementara penyedia layanan cloud mengurangi ambang batas deployment 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 terlepas dari inovasi teknologinya. Berikut adalah penjelasan singkat mengenai inovasi utama mereka:

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 sebuah tim super, di mana Transformer bertanggung jawab untuk menangani tugas-tugas biasa, sementara MOE berfungsi sebagai kelompok ahli di dalam tim, di mana setiap ahli memiliki bidang keahlian masing-masing. Ketika menghadapi masalah tertentu, ahli yang paling terampil akan menangani, yang secara signifikan meningkatkan efisiensi dan akurasi model. Mekanisme MLA memungkinkan model untuk lebih fleksibel dalam memperhatikan berbagai detail penting saat memproses informasi, yang lebih lanjut meningkatkan kinerja model.

Inovasi Metode Pelatihan

DeepSeek telah mengusulkan kerangka pelatihan presisi campuran FP8. Kerangka ini berfungsi seperti pengatur sumber daya yang cerdas, mampu secara dinamis memilih presisi komputasi yang sesuai berdasarkan kebutuhan pada berbagai tahap selama pelatihan. Gunakan presisi yang lebih tinggi saat memerlukan perhitungan presisi tinggi untuk memastikan akurasi model; dan saat dapat menerima presisi yang lebih rendah, turunkan 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 secara bertahap, di mana setiap langkah hanya memprediksi satu Token. Sementara itu, teknologi MTP dapat memprediksi beberapa Token sekaligus, secara signifikan mempercepat kecepatan inferensi 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 memberikan pelatih kepada model, dengan menggunakan hadiah dan hukuman untuk membimbing model dalam mempelajari perilaku yang lebih baik. Algoritme baru dari DeepSeek lebih efisien, mampu mengurangi Daya Komputasi 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, yang mengurangi kebutuhan Daya Komputasi di seluruh rantai. Kartu grafis kelas konsumen biasa sekarang juga dapat menjalankan model AI yang kuat, secara signifikan menurunkan ambang batas aplikasi AI, sehingga lebih banyak pengembang dan perusahaan dapat berpartisipasi dalam inovasi AI.

Dampak terhadap produsen chip

Banyak orang percaya bahwa DeepSeek telah melewati beberapa lapisan perangkat lunak, sehingga menghindari ketergantungan pada produsen chip tertentu. Sebenarnya, DeepSeek melakukan optimasi algoritme langsung melalui himpunan instruksi dasar. Cara ini memungkinkan DeepSeek untuk mencapai penyetelan kinerja yang lebih halus.

Dampak ini terhadap produsen chip bersifat dua sisi. Di satu sisi, DeepSeek terikat lebih erat dengan perangkat keras dan ekosistem, sementara penurunan ambang aplikasi AI mungkin memperluas skala pasar secara keseluruhan; di sisi lain, optimasi algoritme DeepSeek dapat mengubah struktur permintaan pasar terhadap chip kelas atas, di mana beberapa model AI yang sebelumnya memerlukan GPU tingkat atas untuk dijalankan, kini mungkin dapat berjalan secara efisien pada kartu grafis kelas menengah bahkan konsumen.

Arti untuk Industri AI China

Optimasi algoritme DeepSeek menyediakan jalur terobosan teknologi untuk industri AI China. Dalam konteks keterbatasan chip kelas atas, pemikiran “perangkat lunak menggantikan perangkat keras” mengurangi ketergantungan pada chip impor teratas.

Di hulu, algoritme yang efisien mengurangi tekanan permintaan daya komputasi, sehingga penyedia layanan daya komputasi dapat memperpanjang siklus penggunaan perangkat keras melalui optimasi perangkat lunak dan meningkatkan tingkat pengembalian investasi. Di hilir, model sumber terbuka yang telah dioptimalkan menurunkan ambang pengembangan aplikasi AI. Banyak usaha kecil dan menengah yang tidak memerlukan banyak sumber daya daya komputasi, juga 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 bagi 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 satu node menyimpan model lengkap, yang secara signifikan mengurangi persyaratan 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 menurunkan hambatan untuk berpartisipasi dalam komputasi AI terdesentralisasi, tetapi juga meningkatkan kemampuan 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 on-chain, pengawasan hasil transaksi, dan kolaborasi beberapa agen cerdas, membantu pengguna untuk mendapatkan hasil yang lebih tinggi.

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

3. Manajemen Portofolio Investasi yang Dipersonalisasi: AI membantu pengguna secara waktu nyata untuk mencari peluang staking atau penyediaan likuiditas terbaik berdasarkan preferensi risiko, tujuan investasi, dan kondisi keuangan pengguna.

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