DeepSeek memimpin inovasi algoritme, membentuk kembali lanskap industri AI
Baru-baru ini, DeepSeek merilis pembaruan versi V3 terbaru - DeepSeek-V3-0324 di platform berbagi model AI yang terkenal. Model dengan 6850 miliar parameter ini memiliki peningkatan signifikan dalam kemampuan kode, desain UI, dan kemampuan inferensi.
Pada konferensi GTC 2025 yang baru saja berakhir, seorang eksekutif terkenal dari perusahaan teknologi memberikan pujian tinggi kepada DeepSeek. Ia menekankan bahwa pandangan pasar sebelumnya yang beranggapan bahwa model efisien DeepSeek akan mengurangi permintaan terhadap chip berkinerja tinggi adalah salah. Ia memperkirakan bahwa kebutuhan komputasi di masa depan hanya akan meningkat, bukan berkurang.
Sebagai produk perwakilan dari terobosan algoritme, hubungan antara DeepSeek dan penyedia perangkat keras komputasi berkinerja tinggi telah memicu diskusi luas di industri. Mari kita menggali lebih dalam tentang arti daya komputasi dan algoritme bagi perkembangan industri AI.
Evolusi Simbiosis Antara Daya Komputasi dan Algoritme
Dalam bidang AI, peningkatan kekuatan 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 kekuatan komputasi dengan lebih efisien, meningkatkan efisiensi penggunaan sumber daya komputasi.
Hubungan simbiosis antara daya komputasi dan algoritme sedang membentuk kembali pola industri AI:
Diferensiasi Rute Teknologi: Beberapa perusahaan mengejar pembangunan kluster daya komputasi super besar, sementara yang lain fokus pada optimasi efisiensi algoritme, membentuk aliran teknologi yang berbeda.
Rekonstruksi rantai industri: Beberapa produsen perangkat keras menjadi pemimpin dalam 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, 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 poin-poin inovasinya yang utama:
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 sebuah tim super, di mana Transformer bertanggung jawab untuk menangani tugas-tugas reguler, sedangkan MOE seperti kelompok ahli dalam tim, di mana setiap ahli memiliki bidang keahlian masing-masing. Ketika menghadapi masalah tertentu, ahli yang paling terampil akan menangani, sehingga dapat 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 mengajukan kerangka pelatihan presisi campuran FP8. Kerangka ini seperti pengatur sumber daya yang cerdas, yang dapat memilih presisi perhitungan yang sesuai secara dinamis berdasarkan kebutuhan pada berbagai tahap selama pelatihan. Ketika diperlukan perhitungan presisi tinggi, ia menggunakan presisi yang lebih tinggi untuk memastikan akurasi model; dan ketika presisi yang lebih rendah dapat diterima, ia akan menurunkan presisi, sehingga menghemat sumber 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. Sedangkan 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 pelatih, yang membimbing model untuk belajar perilaku yang lebih baik melalui hadiah dan hukuman. Algoritme pembelajaran penguatan tradisional mungkin menghabiskan banyak sumber daya komputasi dalam proses ini, sementara algoritme baru dari DeepSeek lebih efisien, mampu mengurangi perhitungan yang tidak perlu sambil memastikan peningkatan kinerja model, sehingga 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 berpartisipasi dalam inovasi AI.
Pengaruh terhadap produsen perangkat keras komputasi berkinerja tinggi
Banyak orang berpendapat bahwa DeepSeek menghindari beberapa lapisan perangkat keras, sehingga terlepas dari ketergantungan pada vendor tertentu. Sebenarnya, DeepSeek secara langsung melakukan optimisasi algoritme melalui himpunan instruksi dasar. Metode ini mampu mencapai penyesuaian kinerja yang lebih halus.
Dampak ini bagi produsen perangkat keras komputasi berkinerja tinggi bersifat ganda. Di satu sisi, DeepSeek sebenarnya lebih terikat dengan produk dan ekosistem produsen perangkat keras, penurunan ambang masuk aplikasi AI mungkin akan memperluas skala pasar secara keseluruhan; di sisi lain, optimisasi algoritme DeepSeek mungkin mengubah struktur permintaan pasar terhadap chip kelas atas, beberapa model AI yang sebelumnya hanya dapat dijalankan dengan GPU kelas atas, kini mungkin dapat berjalan secara efisien pada kartu grafis kelas menengah bahkan entry-level.
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 terkemuka.
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 tingkat pengembalian investasi. Di hilir, model sumber terbuka yang telah dioptimalkan menurunkan ambang batas pengembangan aplikasi AI. Banyak perusahaan kecil dan menengah dapat mengembangkan aplikasi yang kompetitif berdasarkan model DeepSeek tanpa memerlukan banyak sumber daya komputasi, yang akan melahirkan lebih banyak solusi AI di bidang vertikal.
Dampak Jauh Web3+AI
Infrastruktur AI terdesentralisasi
Optimasi algoritme DeepSeek memberikan dorongan baru bagi infrastruktur AI Web3, arsitektur inovatif, algoritme yang efisien, dan kebutuhan daya komputasi yang lebih rendah membuat inferensi AI terdesentralisasi menjadi mungkin. 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 kelas atas, sehingga lebih banyak sumber daya komputasi dapat bergabung ke dalam jaringan node. Ini tidak hanya menurunkan batasan untuk berpartisipasi 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 on-chain, dan pengawasan hasil perdagangan, berbagai agen cerdas beroperasi secara kolaboratif untuk membantu pengguna mendapatkan hasil yang lebih tinggi.
Eksekusi otomatis dari kontrak pintar: Pemantauan kontrak pintar, eksekusi kontrak pintar, pengawasan hasil eksekusi, dan kolaborasi agen cerdas lainnya untuk mewujudkan otomatisasi logika bisnis yang lebih kompleks.
Manajemen portofolio investasi 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 adalah pencarian terobosan melalui inovasi algoritme di bawah batasan daya komputasi, membuka jalur pengembangan diferensiasi untuk industri AI China. Menurunkan ambang aplikasi, mendorong integrasi Web3 dan AI, mengurangi ketergantungan pada chip canggih, serta memberdayakan inovasi keuangan, dampak-dampak ini sedang membentuk kembali pola ekonomi digital. Di masa depan, perkembangan AI tidak lagi hanya merupakan kompetisi daya komputasi, tetapi merupakan kompetisi pengoptimalan kolaboratif antara daya komputasi dan algoritme. Di jalur baru ini, inovator seperti DeepSeek sedang mendefinisikan ulang 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.
7 Suka
Hadiah
7
4
Bagikan
Komentar
0/400
LiquidationWatcher
· 07-31 14:38
Permintaan chip bullish banyak
Lihat AsliBalas0
WalletsWatcher
· 07-31 14:34
Daya Komputasi yang dibutuhkan memang tidak rendah
Lihat AsliBalas0
fomo_fighter
· 07-31 14:31
naik naik naik semua adalah Informasi menguntungkan
Lihat AsliBalas0
metaverse_hermit
· 07-31 14:22
Semakin dioptimalkan semakin banyak Daya Komputasi yang diperlukan
Pembaruan model DeepSeek memimpin inovasi algoritme AI dan membentuk kembali pola industri.
DeepSeek memimpin inovasi algoritme, membentuk kembali lanskap industri AI
Baru-baru ini, DeepSeek merilis pembaruan versi V3 terbaru - DeepSeek-V3-0324 di platform berbagi model AI yang terkenal. Model dengan 6850 miliar parameter ini memiliki peningkatan signifikan dalam kemampuan kode, desain UI, dan kemampuan inferensi.
Pada konferensi GTC 2025 yang baru saja berakhir, seorang eksekutif terkenal dari perusahaan teknologi memberikan pujian tinggi kepada DeepSeek. Ia menekankan bahwa pandangan pasar sebelumnya yang beranggapan bahwa model efisien DeepSeek akan mengurangi permintaan terhadap chip berkinerja tinggi adalah salah. Ia memperkirakan bahwa kebutuhan komputasi di masa depan hanya akan meningkat, bukan berkurang.
Sebagai produk perwakilan dari terobosan algoritme, hubungan antara DeepSeek dan penyedia perangkat keras komputasi berkinerja tinggi telah memicu diskusi luas di industri. Mari kita menggali lebih dalam tentang arti daya komputasi dan algoritme bagi perkembangan industri AI.
Evolusi Simbiosis Antara Daya Komputasi dan Algoritme
Dalam bidang AI, peningkatan kekuatan 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 kekuatan komputasi dengan lebih efisien, meningkatkan efisiensi penggunaan sumber daya komputasi.
Hubungan simbiosis antara daya komputasi dan algoritme sedang membentuk kembali pola industri AI:
Diferensiasi Rute Teknologi: Beberapa perusahaan mengejar pembangunan kluster daya komputasi super besar, sementara yang lain fokus pada optimasi efisiensi algoritme, membentuk aliran teknologi yang berbeda.
Rekonstruksi rantai industri: Beberapa produsen perangkat keras menjadi pemimpin dalam 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, 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 poin-poin inovasinya yang utama:
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 sebuah tim super, di mana Transformer bertanggung jawab untuk menangani tugas-tugas reguler, sedangkan MOE seperti kelompok ahli dalam tim, di mana setiap ahli memiliki bidang keahlian masing-masing. Ketika menghadapi masalah tertentu, ahli yang paling terampil akan menangani, sehingga dapat 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 mengajukan kerangka pelatihan presisi campuran FP8. Kerangka ini seperti pengatur sumber daya yang cerdas, yang dapat memilih presisi perhitungan yang sesuai secara dinamis berdasarkan kebutuhan pada berbagai tahap selama pelatihan. Ketika diperlukan perhitungan presisi tinggi, ia menggunakan presisi yang lebih tinggi untuk memastikan akurasi model; dan ketika presisi yang lebih rendah dapat diterima, ia akan menurunkan presisi, sehingga menghemat sumber 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. Sedangkan 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 pelatih, yang membimbing model untuk belajar perilaku yang lebih baik melalui hadiah dan hukuman. Algoritme pembelajaran penguatan tradisional mungkin menghabiskan banyak sumber daya komputasi dalam proses ini, sementara algoritme baru dari DeepSeek lebih efisien, mampu mengurangi perhitungan yang tidak perlu sambil memastikan peningkatan kinerja model, sehingga 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 berpartisipasi dalam inovasi AI.
Pengaruh terhadap produsen perangkat keras komputasi berkinerja tinggi
Banyak orang berpendapat bahwa DeepSeek menghindari beberapa lapisan perangkat keras, sehingga terlepas dari ketergantungan pada vendor tertentu. Sebenarnya, DeepSeek secara langsung melakukan optimisasi algoritme melalui himpunan instruksi dasar. Metode ini mampu mencapai penyesuaian kinerja yang lebih halus.
Dampak ini bagi produsen perangkat keras komputasi berkinerja tinggi bersifat ganda. Di satu sisi, DeepSeek sebenarnya lebih terikat dengan produk dan ekosistem produsen perangkat keras, penurunan ambang masuk aplikasi AI mungkin akan memperluas skala pasar secara keseluruhan; di sisi lain, optimisasi algoritme DeepSeek mungkin mengubah struktur permintaan pasar terhadap chip kelas atas, beberapa model AI yang sebelumnya hanya dapat dijalankan dengan GPU kelas atas, kini mungkin dapat berjalan secara efisien pada kartu grafis kelas menengah bahkan entry-level.
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 terkemuka.
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 tingkat pengembalian investasi. Di hilir, model sumber terbuka yang telah dioptimalkan menurunkan ambang batas pengembangan aplikasi AI. Banyak perusahaan kecil dan menengah dapat mengembangkan aplikasi yang kompetitif berdasarkan model DeepSeek tanpa memerlukan banyak sumber daya komputasi, yang akan melahirkan lebih banyak solusi AI di bidang vertikal.
Dampak Jauh Web3+AI
Infrastruktur AI terdesentralisasi
Optimasi algoritme DeepSeek memberikan dorongan baru bagi infrastruktur AI Web3, arsitektur inovatif, algoritme yang efisien, dan kebutuhan daya komputasi yang lebih rendah membuat inferensi AI terdesentralisasi menjadi mungkin. 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 kelas atas, sehingga lebih banyak sumber daya komputasi dapat bergabung ke dalam jaringan node. Ini tidak hanya menurunkan batasan untuk berpartisipasi 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 on-chain, dan pengawasan hasil perdagangan, berbagai agen cerdas beroperasi secara kolaboratif untuk membantu pengguna mendapatkan hasil yang lebih tinggi.
Eksekusi otomatis dari kontrak pintar: Pemantauan kontrak pintar, eksekusi kontrak pintar, pengawasan hasil eksekusi, dan kolaborasi agen cerdas lainnya untuk mewujudkan otomatisasi logika bisnis yang lebih kompleks.
Manajemen portofolio investasi 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 adalah pencarian terobosan melalui inovasi algoritme di bawah batasan daya komputasi, membuka jalur pengembangan diferensiasi untuk industri AI China. Menurunkan ambang aplikasi, mendorong integrasi Web3 dan AI, mengurangi ketergantungan pada chip canggih, serta memberdayakan inovasi keuangan, dampak-dampak ini sedang membentuk kembali pola ekonomi digital. Di masa depan, perkembangan AI tidak lagi hanya merupakan kompetisi daya komputasi, tetapi merupakan kompetisi pengoptimalan kolaboratif antara daya komputasi dan algoritme. Di jalur baru ini, inovator seperti DeepSeek sedang mendefinisikan ulang aturan permainan dengan kebijaksanaan China.