Pembaruan Model DeepSeek V3: Inovasi Algoritme Memimpin Paradigma Baru AI
Baru-baru ini, DeepSeek merilis pembaruan versi V3 - DeepSeek-V3-0324, dengan parameter model mencapai 685 miliar, ada peningkatan signifikan dalam kemampuan kode, desain UI, dan kemampuan inferensi.
Pada konferensi GTC 2025 yang baru saja berakhir, para eksekutif memberikan penilaian tinggi terhadap DeepSeek, sambil menunjukkan bahwa pemahaman pasar sebelumnya yang menganggap model efisien DeepSeek akan mengurangi permintaan terhadap chip adalah salah, dan kebutuhan komputasi di masa depan hanya akan semakin banyak, bukan semakin sedikit.
DeepSeek sebagai produk perwakilan terobosan algoritme, hubungan antara pasokan chip telah memicu pemikiran orang tentang peran kekuatan komputasi dan algoritme dalam perkembangan industri.
Evolusi Simbiosis Antara Kekuatan Komputasi dan Algoritme
Di 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 kompleks; sedangkan optimasi algoritme dapat memanfaatkan kekuatan komputasi dengan lebih efisien, meningkatkan efisiensi penggunaan sumber daya komputasi.
Keterkaitan simbiosis antara kekuatan komputasi dan algoritme sedang membentuk kembali pola industri AI:
Diferensiasi jalur teknologi: Beberapa perusahaan berusaha membangun kluster kekuatan komputasi besar-besaran, sementara yang lain fokus pada optimasi efisiensi algoritme, membentuk aliran teknologi yang berbeda.
Rekonstruksi rantai industri: Beberapa perusahaan menjadi pemimpin dalam kekuatan komputasi AI melalui ekosistem, sementara penyedia layanan cloud menurunkan ambang batas penerapan melalui layanan kekuatan 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 inovasinya yang utama:
Optimisasi Arsitektur Model
DeepSeek menggunakan arsitektur gabungan 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 tugas rutin, sementara MOE berfungsi seperti kelompok ahli, di mana setiap ahli memiliki bidang keahlian masing-masing. Ketika menghadapi masalah tertentu, masalah tersebut ditangani oleh ahli yang paling ahli, yang secara signifikan meningkatkan efisiensi dan akurasi model. Mekanisme MLA memungkinkan model untuk lebih fleksibel dalam memperhatikan detail-detail penting yang berbeda saat memproses informasi, lebih lanjut meningkatkan kinerja.
Inovasi Metode Pelatihan
DeepSeek mengusulkan kerangka pelatihan presisi campuran FP8. Kerangka ini seperti pengatur sumber daya cerdas, yang secara dinamis memilih presisi perhitungan yang sesuai berdasarkan kebutuhan pada berbagai tahap selama proses pelatihan. Saat diperlukan presisi tinggi, digunakan presisi yang lebih tinggi untuk memastikan akurasi model; saat presisi yang lebih rendah dapat diterima, presisi dikurangi untuk 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 hanya memprediksi satu Token setiap langkah, sedangkan teknologi MTP dapat memprediksi beberapa Token sekaligus, yang secara signifikan mempercepat kecepatan inferensi dan sekaligus 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, memandu model untuk belajar perilaku yang lebih baik melalui hadiah dan hukuman. Algoritme baru dari DeepSeek lebih efisien, menjaga peningkatan kinerja model sambil mengurangi perhitungan yang tidak perlu, mencapai keseimbangan antara kinerja dan biaya.
Inovasi ini membentuk sistem teknologi yang lengkap, mengurangi kebutuhan komputasi dari pelatihan hingga inferensi. 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.
Dampak terhadap Pemasok Chip
Banyak orang percaya bahwa DeepSeek telah melewati beberapa lapisan perantara, sehingga terbebas dari ketergantungan pada penyedia tertentu. Sebenarnya, DeepSeek melakukan optimasi algoritme langsung melalui lapisan PTX (Parallel Thread Execution). PTX adalah bahasa representasi perantara yang berada di antara kode tingkat tinggi dan instruksi GPU yang sebenarnya, dengan mengoperasikan lapisan ini, DeepSeek dapat mencapai penyesuaian kinerja yang lebih halus.
Dampak ini bagi pemasok 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 mungkin mengubah struktur permintaan pasar terhadap chip kelas atas, beberapa model AI yang sebelumnya memerlukan GPU kelas atas untuk dijalankan, sekarang mungkin dapat berjalan dengan efisien pada kartu grafis kelas menengah bahkan konsumen.
Arti untuk Industri AI
Optimisasi algoritme DeepSeek menyediakan jalur terobosan teknologi bagi industri AI. 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 daya 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 usaha kecil dan menengah yang tidak memerlukan sumber daya daya komputasi besar, juga dapat mengembangkan aplikasi kompetitif berdasarkan model DeepSeek, yang akan melahirkan lebih banyak solusi AI di berbagai bidang vertikal.
Dampak Mendalam Web3+AI
Infrastruktur AI terdesentralisasi
Optimasi algoritme DeepSeek memberikan dorongan baru bagi infrastruktur AI Web3. Arsitektur inovatif, algoritme efisien, dan kebutuhan daya komputasi yang lebih rendah memungkinkan inferensi AI terdesentralisasi. Arsitektur MoE secara alami cocok untuk penerapan terdistribusi, di mana berbagai node dapat memiliki jaringan ahli yang berbeda, tanpa perlu satu node menyimpan model lengkap, secara signifikan mengurangi kebutuhan penyimpanan dan komputasi satu node, serta meningkatkan fleksibilitas dan efisiensi model.
Kerangka pelatihan FP8 lebih lanjut mengurangi kebutuhan akan sumber daya komputasi kelas atas, memungkinkan lebih banyak sumber daya komputasi untuk bergabung dengan 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, pelaksanaan perdagangan di blockchain, dan pengawasan hasil perdagangan, kolaborasi agen ini membantu pengguna mendapatkan hasil yang lebih tinggi.
Eksekusi otomatis kontrak pintar: kolaborasi agen untuk pemantauan kontrak pintar, eksekusi, dan pengawasan hasil, untuk mencapai otomatisasi logika bisnis yang lebih kompleks.
Pengelolaan 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 mencari terobosan melalui inovasi algoritme di bawah batasan daya komputasi, membuka jalur pengembangan diferensiasi untuk industri AI. Mengurangi hambatan aplikasi, mendorong penggabungan Web3 dan AI, mengurangi ketergantungan pada chip kelas atas, dan memberdayakan inovasi keuangan, dampak-dampak ini sedang membentuk kembali pola ekonomi digital. Di masa depan, perkembangan AI tidak lagi hanya menjadi 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 kecerdasan.
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.
13 Suka
Hadiah
13
7
Bagikan
Komentar
0/400
ApeWithNoFear
· 6jam yang lalu
Daya Komputasi membengkak hingga langit.
Lihat AsliBalas0
ParanoiaKing
· 08-05 09:24
6850 miliar parameter? Seriusan?
Lihat AsliBalas0
LiquidityNinja
· 08-05 09:20
6850 miliar parameter... tidak bisa dipungkiri bahwa kartu N menang besar
Lihat AsliBalas0
liquidation_surfer
· 08-05 09:18
Baiklah, ini dia lagi orang yang membakar kartu grafis.
Lihat AsliBalas0
GasFeeCry
· 08-05 09:02
Pabrikan chip tertawa
Lihat AsliBalas0
MidnightGenesis
· 08-05 08:57
Monitoring menunjukkan bahwa konsumsi sumber daya v3 naik. Sepertinya produsen chip akan menghasilkan banyak uang.
Lihat AsliBalas0
LidoStakeAddict
· 08-05 08:54
Perusahaan chip pasti akan mendapatkan banyak keuntungan lagi.
Pembaruan DeepSeek V3: Model 6850 miliar parameter memimpin inovasi algoritme dan membentuk kembali lanskap industri AI
Pembaruan Model DeepSeek V3: Inovasi Algoritme Memimpin Paradigma Baru AI
Baru-baru ini, DeepSeek merilis pembaruan versi V3 - DeepSeek-V3-0324, dengan parameter model mencapai 685 miliar, ada peningkatan signifikan dalam kemampuan kode, desain UI, dan kemampuan inferensi.
Pada konferensi GTC 2025 yang baru saja berakhir, para eksekutif memberikan penilaian tinggi terhadap DeepSeek, sambil menunjukkan bahwa pemahaman pasar sebelumnya yang menganggap model efisien DeepSeek akan mengurangi permintaan terhadap chip adalah salah, dan kebutuhan komputasi di masa depan hanya akan semakin banyak, bukan semakin sedikit.
DeepSeek sebagai produk perwakilan terobosan algoritme, hubungan antara pasokan chip telah memicu pemikiran orang tentang peran kekuatan komputasi dan algoritme dalam perkembangan industri.
Evolusi Simbiosis Antara Kekuatan Komputasi dan Algoritme
Di 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 kompleks; sedangkan optimasi algoritme dapat memanfaatkan kekuatan komputasi dengan lebih efisien, meningkatkan efisiensi penggunaan sumber daya komputasi.
Keterkaitan simbiosis antara kekuatan komputasi dan algoritme sedang membentuk kembali pola industri AI:
Diferensiasi jalur teknologi: Beberapa perusahaan berusaha membangun kluster kekuatan komputasi besar-besaran, sementara yang lain fokus pada optimasi efisiensi algoritme, membentuk aliran teknologi yang berbeda.
Rekonstruksi rantai industri: Beberapa perusahaan menjadi pemimpin dalam kekuatan komputasi AI melalui ekosistem, sementara penyedia layanan cloud menurunkan ambang batas penerapan melalui layanan kekuatan 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 inovasinya yang utama:
Optimisasi Arsitektur Model
DeepSeek menggunakan arsitektur gabungan 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 tugas rutin, sementara MOE berfungsi seperti kelompok ahli, di mana setiap ahli memiliki bidang keahlian masing-masing. Ketika menghadapi masalah tertentu, masalah tersebut ditangani oleh ahli yang paling ahli, yang secara signifikan meningkatkan efisiensi dan akurasi model. Mekanisme MLA memungkinkan model untuk lebih fleksibel dalam memperhatikan detail-detail penting yang berbeda saat memproses informasi, lebih lanjut meningkatkan kinerja.
Inovasi Metode Pelatihan
DeepSeek mengusulkan kerangka pelatihan presisi campuran FP8. Kerangka ini seperti pengatur sumber daya cerdas, yang secara dinamis memilih presisi perhitungan yang sesuai berdasarkan kebutuhan pada berbagai tahap selama proses pelatihan. Saat diperlukan presisi tinggi, digunakan presisi yang lebih tinggi untuk memastikan akurasi model; saat presisi yang lebih rendah dapat diterima, presisi dikurangi untuk 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 hanya memprediksi satu Token setiap langkah, sedangkan teknologi MTP dapat memprediksi beberapa Token sekaligus, yang secara signifikan mempercepat kecepatan inferensi dan sekaligus 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, memandu model untuk belajar perilaku yang lebih baik melalui hadiah dan hukuman. Algoritme baru dari DeepSeek lebih efisien, menjaga peningkatan kinerja model sambil mengurangi perhitungan yang tidak perlu, mencapai keseimbangan antara kinerja dan biaya.
Inovasi ini membentuk sistem teknologi yang lengkap, mengurangi kebutuhan komputasi dari pelatihan hingga inferensi. 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.
Dampak terhadap Pemasok Chip
Banyak orang percaya bahwa DeepSeek telah melewati beberapa lapisan perantara, sehingga terbebas dari ketergantungan pada penyedia tertentu. Sebenarnya, DeepSeek melakukan optimasi algoritme langsung melalui lapisan PTX (Parallel Thread Execution). PTX adalah bahasa representasi perantara yang berada di antara kode tingkat tinggi dan instruksi GPU yang sebenarnya, dengan mengoperasikan lapisan ini, DeepSeek dapat mencapai penyesuaian kinerja yang lebih halus.
Dampak ini bagi pemasok 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 mungkin mengubah struktur permintaan pasar terhadap chip kelas atas, beberapa model AI yang sebelumnya memerlukan GPU kelas atas untuk dijalankan, sekarang mungkin dapat berjalan dengan efisien pada kartu grafis kelas menengah bahkan konsumen.
Arti untuk Industri AI
Optimisasi algoritme DeepSeek menyediakan jalur terobosan teknologi bagi industri AI. 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 daya 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 usaha kecil dan menengah yang tidak memerlukan sumber daya daya komputasi besar, juga dapat mengembangkan aplikasi kompetitif berdasarkan model DeepSeek, yang akan melahirkan lebih banyak solusi AI di berbagai bidang vertikal.
Dampak Mendalam Web3+AI
Infrastruktur AI terdesentralisasi
Optimasi algoritme DeepSeek memberikan dorongan baru bagi infrastruktur AI Web3. Arsitektur inovatif, algoritme efisien, dan kebutuhan daya komputasi yang lebih rendah memungkinkan inferensi AI terdesentralisasi. Arsitektur MoE secara alami cocok untuk penerapan terdistribusi, di mana berbagai node dapat memiliki jaringan ahli yang berbeda, tanpa perlu satu node menyimpan model lengkap, secara signifikan mengurangi kebutuhan penyimpanan dan komputasi satu node, serta meningkatkan fleksibilitas dan efisiensi model.
Kerangka pelatihan FP8 lebih lanjut mengurangi kebutuhan akan sumber daya komputasi kelas atas, memungkinkan lebih banyak sumber daya komputasi untuk bergabung dengan 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, pelaksanaan perdagangan di blockchain, dan pengawasan hasil perdagangan, kolaborasi agen ini membantu pengguna mendapatkan hasil yang lebih tinggi.
Eksekusi otomatis kontrak pintar: kolaborasi agen untuk pemantauan kontrak pintar, eksekusi, dan pengawasan hasil, untuk mencapai otomatisasi logika bisnis yang lebih kompleks.
Pengelolaan 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 mencari terobosan melalui inovasi algoritme di bawah batasan daya komputasi, membuka jalur pengembangan diferensiasi untuk industri AI. Mengurangi hambatan aplikasi, mendorong penggabungan Web3 dan AI, mengurangi ketergantungan pada chip kelas atas, dan memberdayakan inovasi keuangan, dampak-dampak ini sedang membentuk kembali pola ekonomi digital. Di masa depan, perkembangan AI tidak lagi hanya menjadi 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 kecerdasan.