DeepSeek meluncurkan model versi V3, menonjolkan pentingnya inovasi algoritme di bidang AI

Baru-baru ini, DeepSeek mencapai terobosan besar di bidang model kecerdasan buatan, meluncurkan versi DeepSeek-V3-0324 dengan jumlah parameter mencapai 6850 miliar. Pembaruan ini secara signifikan meningkatkan kinerja model dalam kemampuan kode, desain UI, dan kemampuan inferensi.

Pada konferensi GTC 2025 yang baru saja berakhir, para pemimpin industri memuji pencapaian DeepSeek. Mereka menunjukkan bahwa pandangan pasar sebelumnya yang menganggap model efisien DeepSeek akan mengurangi permintaan akan chip berkinerja tinggi adalah salah. Faktanya, permintaan komputasi di masa depan hanya akan terus meningkat.

DeepSeek sebagai karya inovasi algoritme, hubungan antara penyediaan daya komputasi memicu pemikiran mendalam tentang peran daya komputasi dan algoritme dalam mendorong perkembangan industri.

Dalam bidang kecerdasan buatan, peningkatan kekuatan komputasi menyediakan dasar untuk menjalankan algoritme yang lebih kompleks, memungkinkan model untuk menangani data dalam skala yang lebih besar dan mempelajari pola yang lebih rumit. Pada saat yang sama, optimasi algoritme dapat memanfaatkan kekuatan komputasi dengan lebih efisien, meningkatkan efisiensi penggunaan sumber daya komputasi. Hubungan saling mempromosikan ini sedang membentuk kembali lanskap industri AI.

Berbagai perusahaan mengambil jalur teknologi yang berbeda: beberapa perusahaan berkomitmen untuk membangun kluster daya komputasi besar, sementara yang lainnya fokus pada optimasi efisiensi algoritme. Diferensiasi ini menyebabkan restrukturisasi rantai industri, di mana beberapa perusahaan menjadi pemimpin dalam daya komputasi AI melalui ekosistem, sementara penyedia layanan cloud mengurangi hambatan penerapan melalui layanan daya komputasi elastis.

Perusahaan mencari keseimbangan antara investasi infrastruktur perangkat keras dan penelitian algoritme yang efisien, menyesuaikan alokasi sumber daya. Sementara itu, munculnya komunitas sumber terbuka, seperti model sumber terbuka DeepSeek dan LLaMA, telah mendorong inovasi algoritme dan berbagi hasil optimasi daya komputasi, mempercepat iterasi dan penyebaran teknologi.

Inovasi teknologi DeepSeek terutama terletak pada beberapa aspek berikut:

1. Optimasi arsitektur model: Menggunakan kombinasi arsitektur Transformer dan MOE (Mixture of Experts), serta memperkenalkan mekanisme perhatian potensial multi-kepala, meningkatkan efisiensi dan akurasi model.

2. Inovasi Metode Pelatihan: Mengusulkan kerangka pelatihan presisi campuran FP8, memilih presisi komputasi yang sesuai secara dinamis sesuai dengan kebutuhan pelatihan, memastikan akurasi model, sekaligus meningkatkan kecepatan pelatihan dan mengurangi penggunaan memori.

3. Peningkatan efisiensi inferensi: Memperkenalkan teknologi prediksi multi-Token, secara signifikan meningkatkan kecepatan inferensi dan mengurangi biaya.

4. Terobosan algoritme pembelajaran penguatan: algoritme GRPO (Generalized Reward-Penalized Optimization) yang baru mengoptimalkan proses pelatihan model, mengurangi konsumsi sumber daya komputasi sambil memastikan peningkatan kinerja.

Inovasi-inovasi ini membentuk sistem teknologi yang lengkap, dari pelatihan hingga inferensi secara keseluruhan mengurangi kebutuhan daya komputasi, sehingga kartu grafis kelas konsumen biasa juga dapat menjalankan model AI yang kuat, sangat menurunkan ambang batas aplikasi AI.

Dampak terobosan teknologi DeepSeek terhadap produsen chip berkinerja tinggi bersifat ganda. Di satu sisi, keterikatan DeepSeek dengan perangkat keras dan ekosistemnya menjadi semakin erat, dan penurunan ambang masuk untuk aplikasi AI dapat memperluas ukuran pasar secara keseluruhan. Di sisi lain, optimasi algoritme DeepSeek dapat mengubah struktur permintaan pasar untuk chip kelas atas, di mana beberapa model AI yang sebelumnya hanya dapat dijalankan dengan GPU kelas atas, kini mungkin dapat berjalan secara efisien pada kartu grafis kelas menengah bahkan kelas konsumen.

Bagi industri AI di China, optimasi algoritme DeepSeek menyediakan jalur terobosan teknologi. Dalam konteks terbatasnya chip kelas atas, pemikiran "perangkat lunak menggantikan perangkat keras" mengurangi ketergantungan pada chip impor kelas atas. Di hulu rantai industri, algoritme yang efisien mengurangi tekanan permintaan daya komputasi, memungkinkan penyedia layanan daya komputasi untuk memperpanjang masa pakai perangkat keras melalui optimasi perangkat lunak, meningkatkan pengembalian investasi. Di hilir, model open-source yang dioptimalkan menurunkan ambang pengembangan aplikasi AI, memungkinkan banyak perusahaan kecil dan menengah untuk mengembangkan aplikasi yang kompetitif tanpa memerlukan sumber daya daya komputasi yang besar.

Dalam penggabungan Web3 dan AI, inovasi DeepSeek memberikan dorongan baru untuk infrastruktur AI terdesentralisasi. Arsitektur inovatif, algoritme yang efisien, dan kebutuhan daya komputasi yang lebih rendah membuat inferensi AI terdesentralisasi menjadi mungkin. Arsitektur MoE cocok untuk penerapan 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. Kerangka pelatihan FP8 lebih lanjut mengurangi kebutuhan akan sumber daya komputasi kelas atas, memungkinkan lebih banyak sumber daya komputasi untuk bergabung dalam jaringan node.

Dalam sistem multi-agen, teknologi DeepSeek dapat diterapkan dalam bidang optimisasi strategi perdagangan cerdas, pelaksanaan otomatis kontrak pintar, manajemen portofolio yang dipersonalisasi, dan lain-lain, untuk memberikan layanan yang lebih efisien dan lebih dipersonalisasi bagi pengguna.

DeepSeek melalui inovasi algoritme mencari terobosan dalam batasan daya komputasi, membuka jalur pengembangan yang berbeda untuk industri AI di Tiongkok. Ini menurunkan ambang aplikasi, mendorong penggabungan Web3 dan AI, mengurangi ketergantungan pada chip kelas atas, dan memberdayakan inovasi finansial, 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, para inovator sedang mendefinisikan kembali aturan permainan dengan kecerdasan.