Pembaruan DeepSeek V3: Terobosan algoritme AI dan dampak industri
Baru-baru ini, DeepSeek merilis pembaruan versi V3, dengan parameter model mencapai 685 miliar, ada peningkatan signifikan dalam kemampuan kode, desain UI, dan kemampuan inferensi. Dalam konferensi GTC 2025 yang baru saja selesai, CEO Nvidia memberikan pujian tinggi kepada DeepSeek dan menunjukkan bahwa pemahaman sebelumnya di pasar yang menganggap model efisien akan mengurangi permintaan chip adalah salah, dan permintaan komputasi di masa depan hanya akan meningkat, bukan menurun.
DeepSeek sebagai produk perwakilan dari terobosan algoritme, hubungan antara pasokan chip telah memicu pemikiran orang tentang peran kekuatan komputasi dan algoritme dalam perkembangan industri AI.
Keterkaitan dan Evolusi Simbiosis antara Kekuatan Komputasi dan 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 kompleks; sementara optimasi algoritme dapat memanfaatkan daya komputasi dengan lebih efisien, meningkatkan efisiensi penggunaan sumber daya komputasi.
Hubungan simbiosis antara daya komputasi dan algoritme sedang membentuk kembali lanskap industri AI:
Diferensiasi jalur teknologi: Beberapa perusahaan mengejar pembangunan kumpulan daya komputasi super besar, sementara yang lain fokus pada optimasi efisiensi algoritme, membentuk aliran teknologi yang berbeda.
Rekonstruksi Rantai Industri: Sebuah produsen chip menjadi pemimpin kekuatan AI melalui ekosistem, sementara penyedia layanan cloud menurunkan hambatan penerapan melalui layanan kekuatan 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 difusi teknologi.
Inovasi Teknologi DeepSeek
Perkembangan terobosan DeepSeek tidak dapat dipisahkan dari inovasi teknologinya. Berikut adalah penjelasan sederhana tentang poin-poin inovasinya yang utama:
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 super, di mana Transformer bertugas menangani tugas-tugas biasa, sementara MOE berfungsi sebagai kelompok ahli dalam tim, di mana setiap ahli memiliki bidang keahlian masing-masing. Ketika menghadapi masalah tertentu, ahli yang paling kompeten akan menangani masalah tersebut, sehingga dapat meningkatkan efisiensi dan akurasi model secara signifikan. 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 mengusulkan kerangka pelatihan presisi campuran FP8. Kerangka ini seperti pengatur sumber daya cerdas, yang dapat secara dinamis memilih presisi perhitungan yang sesuai berdasarkan kebutuhan tahap yang berbeda selama proses pelatihan. Ketika diperlukan perhitungan presisi tinggi, ia menggunakan presisi yang lebih tinggi untuk memastikan akurasi model; sementara ketika dapat menerima presisi yang lebih rendah, ia menurunkan presisi untuk menghemat sumber daya perhitungan, 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 langkah demi langkah, di mana setiap langkah hanya memprediksi satu Token. Sedangkan teknologi MTP dapat memprediksi beberapa Token sekaligus, sehingga 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, di mana pelatih tersebut mengarahkan model untuk belajar perilaku yang lebih baik melalui penghargaan dan hukuman. Algoritme pembelajaran penguatan tradisional dalam proses ini mungkin menghabiskan banyak sumber daya komputasi, sementara algoritme baru dari DeepSeek lebih efisien, dapat mengurangi komputasi yang tidak perlu sambil memastikan peningkatan kinerja model, sehingga mencapai keseimbangan antara kinerja dan biaya.
Inovasi-inovasi ini bukanlah titik teknologi yang terisolasi, melainkan membentuk sistem teknologi yang lengkap, mengurangi kebutuhan daya komputasi dari pelatihan hingga inferensi dalam 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 terlibat dalam inovasi AI.
Pengaruh terhadap produsen chip
Ada pendapat bahwa DeepSeek melewati beberapa lapisan perantara, sehingga terlepas dari ketergantungan pada produsen chip tertentu. Sebenarnya, DeepSeek melakukan optimasi algoritme langsung melalui lapisan PTX (Parallel Thread Execution). PTX adalah bahasa representasi menengah yang berada di antara kode tingkat tinggi dan instruksi GPU yang sebenarnya, dengan memanipulasi lapisan ini, DeepSeek dapat mencapai penyetelan kinerja yang lebih halus.
Dampak ini bagi produsen chip bersifat dua sisi. Di satu sisi, DeepSeek sebenarnya terikat lebih dalam dengan perangkat keras dan ekosistem terkait, sementara penurunan ambang batas aplikasi AI mungkin memperluas skala pasar secara keseluruhan; di sisi lain, optimasi algoritme DeepSeek mungkin mengubah struktur permintaan pasar terhadap chip kelas atas, di mana beberapa model AI yang sebelumnya memerlukan GPU kelas atas untuk dijalankan, sekarang mungkin dapat berjalan dengan efisien pada kartu grafis kelas menengah bahkan kelas konsumen.
Arti untuk industri AI di China
Optimasi algoritme DeepSeek memberikan jalur terobosan teknologi untuk industri AI China. Dalam konteks keterbatasan chip kelas atas, pemikiran "perangkat lunak melengkapi perangkat keras" mengurangi ketergantungan pada chip impor terkemuka.
Di hulu, algoritme efisien mengurangi tekanan pada 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 telah dioptimalkan mengurangi batasan dalam pengembangan aplikasi AI. Banyak usaha kecil dan menengah tidak memerlukan sumber daya daya komputasi yang besar, 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, dengan arsitektur inovatif, algoritme yang efisien, dan kebutuhan daya komputasi yang lebih rendah, sehingga 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 kelas atas, sehingga lebih banyak sumber daya komputasi dapat bergabung ke dalam jaringan node. Ini tidak hanya menurunkan ambang batas partisipasi dalam komputasi AI terdesentralisasi, tetapi juga meningkatkan kapasitas dan efisiensi komputasi seluruh jaringan.
Sistem Multi-agen
Optimasi Strategi Perdagangan Cerdas: Melalui analisis data pasar secara real-time oleh agen, prediksi fluktuasi harga jangka pendek oleh agen, eksekusi perdagangan on-chain oleh agen, dan pengawasan hasil perdagangan oleh agen, membantu pengguna mendapatkan hasil yang lebih tinggi.
Eksekusi otomatis kontrak pintar: agen pemantauan kontrak pintar, agen eksekusi kontrak pintar, agen pengawasan hasil eksekusi, dan lain-lain beroperasi secara kolaboratif untuk mewujudkan otomatisasi logika bisnis yang lebih kompleks.
Manajemen portofolio investasi yang dipersonalisasi: AI membantu pengguna mencari peluang staking atau penyediaan likuiditas terbaik secara real-time 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 diferensiasi untuk industri AI China. Mengurangi ambang penggunaan, mendorong integrasi Web3 dan AI, mengurangi ketergantungan pada chip kelas atas, dan memberdayakan inovasi keuangan, 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, innovator 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.
DeepSeek V3 memimpin era baru AI: Terobosan algoritme dan restrukturisasi industri
Pembaruan DeepSeek V3: Terobosan algoritme AI dan dampak industri
Baru-baru ini, DeepSeek merilis pembaruan versi V3, dengan parameter model mencapai 685 miliar, ada peningkatan signifikan dalam kemampuan kode, desain UI, dan kemampuan inferensi. Dalam konferensi GTC 2025 yang baru saja selesai, CEO Nvidia memberikan pujian tinggi kepada DeepSeek dan menunjukkan bahwa pemahaman sebelumnya di pasar yang menganggap model efisien akan mengurangi permintaan chip adalah salah, dan permintaan komputasi di masa depan hanya akan meningkat, bukan menurun.
DeepSeek sebagai produk perwakilan dari terobosan algoritme, hubungan antara pasokan chip telah memicu pemikiran orang tentang peran kekuatan komputasi dan algoritme dalam perkembangan industri AI.
Keterkaitan dan Evolusi Simbiosis antara Kekuatan Komputasi dan 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 kompleks; sementara optimasi algoritme dapat memanfaatkan daya komputasi dengan lebih efisien, meningkatkan efisiensi penggunaan sumber daya komputasi.
Hubungan simbiosis antara daya komputasi dan algoritme sedang membentuk kembali lanskap industri AI:
Diferensiasi jalur teknologi: Beberapa perusahaan mengejar pembangunan kumpulan daya komputasi super besar, sementara yang lain fokus pada optimasi efisiensi algoritme, membentuk aliran teknologi yang berbeda.
Rekonstruksi Rantai Industri: Sebuah produsen chip menjadi pemimpin kekuatan AI melalui ekosistem, sementara penyedia layanan cloud menurunkan hambatan penerapan melalui layanan kekuatan 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 difusi teknologi.
Inovasi Teknologi DeepSeek
Perkembangan terobosan DeepSeek tidak dapat dipisahkan dari inovasi teknologinya. Berikut adalah penjelasan sederhana tentang poin-poin inovasinya yang utama:
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 super, di mana Transformer bertugas menangani tugas-tugas biasa, sementara MOE berfungsi sebagai kelompok ahli dalam tim, di mana setiap ahli memiliki bidang keahlian masing-masing. Ketika menghadapi masalah tertentu, ahli yang paling kompeten akan menangani masalah tersebut, sehingga dapat meningkatkan efisiensi dan akurasi model secara signifikan. 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 mengusulkan kerangka pelatihan presisi campuran FP8. Kerangka ini seperti pengatur sumber daya cerdas, yang dapat secara dinamis memilih presisi perhitungan yang sesuai berdasarkan kebutuhan tahap yang berbeda selama proses pelatihan. Ketika diperlukan perhitungan presisi tinggi, ia menggunakan presisi yang lebih tinggi untuk memastikan akurasi model; sementara ketika dapat menerima presisi yang lebih rendah, ia menurunkan presisi untuk menghemat sumber daya perhitungan, 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 langkah demi langkah, di mana setiap langkah hanya memprediksi satu Token. Sedangkan teknologi MTP dapat memprediksi beberapa Token sekaligus, sehingga 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, di mana pelatih tersebut mengarahkan model untuk belajar perilaku yang lebih baik melalui penghargaan dan hukuman. Algoritme pembelajaran penguatan tradisional dalam proses ini mungkin menghabiskan banyak sumber daya komputasi, sementara algoritme baru dari DeepSeek lebih efisien, dapat mengurangi komputasi yang tidak perlu sambil memastikan peningkatan kinerja model, sehingga mencapai keseimbangan antara kinerja dan biaya.
Inovasi-inovasi ini bukanlah titik teknologi yang terisolasi, melainkan membentuk sistem teknologi yang lengkap, mengurangi kebutuhan daya komputasi dari pelatihan hingga inferensi dalam 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 terlibat dalam inovasi AI.
Pengaruh terhadap produsen chip
Ada pendapat bahwa DeepSeek melewati beberapa lapisan perantara, sehingga terlepas dari ketergantungan pada produsen chip tertentu. Sebenarnya, DeepSeek melakukan optimasi algoritme langsung melalui lapisan PTX (Parallel Thread Execution). PTX adalah bahasa representasi menengah yang berada di antara kode tingkat tinggi dan instruksi GPU yang sebenarnya, dengan memanipulasi lapisan ini, DeepSeek dapat mencapai penyetelan kinerja yang lebih halus.
Dampak ini bagi produsen chip bersifat dua sisi. Di satu sisi, DeepSeek sebenarnya terikat lebih dalam dengan perangkat keras dan ekosistem terkait, sementara penurunan ambang batas aplikasi AI mungkin memperluas skala pasar secara keseluruhan; di sisi lain, optimasi algoritme DeepSeek mungkin mengubah struktur permintaan pasar terhadap chip kelas atas, di mana beberapa model AI yang sebelumnya memerlukan GPU kelas atas untuk dijalankan, sekarang mungkin dapat berjalan dengan efisien pada kartu grafis kelas menengah bahkan kelas konsumen.
Arti untuk industri AI di China
Optimasi algoritme DeepSeek memberikan jalur terobosan teknologi untuk industri AI China. Dalam konteks keterbatasan chip kelas atas, pemikiran "perangkat lunak melengkapi perangkat keras" mengurangi ketergantungan pada chip impor terkemuka.
Di hulu, algoritme efisien mengurangi tekanan pada 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 telah dioptimalkan mengurangi batasan dalam pengembangan aplikasi AI. Banyak usaha kecil dan menengah tidak memerlukan sumber daya daya komputasi yang besar, 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, dengan arsitektur inovatif, algoritme yang efisien, dan kebutuhan daya komputasi yang lebih rendah, sehingga 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 kelas atas, sehingga lebih banyak sumber daya komputasi dapat bergabung ke dalam jaringan node. Ini tidak hanya menurunkan ambang batas partisipasi dalam komputasi AI terdesentralisasi, tetapi juga meningkatkan kapasitas dan efisiensi komputasi seluruh jaringan.
Sistem Multi-agen
Optimasi Strategi Perdagangan Cerdas: Melalui analisis data pasar secara real-time oleh agen, prediksi fluktuasi harga jangka pendek oleh agen, eksekusi perdagangan on-chain oleh agen, dan pengawasan hasil perdagangan oleh agen, membantu pengguna mendapatkan hasil yang lebih tinggi.
Eksekusi otomatis kontrak pintar: agen pemantauan kontrak pintar, agen eksekusi kontrak pintar, agen pengawasan hasil eksekusi, dan lain-lain beroperasi secara kolaboratif untuk mewujudkan otomatisasi logika bisnis yang lebih kompleks.
Manajemen portofolio investasi yang dipersonalisasi: AI membantu pengguna mencari peluang staking atau penyediaan likuiditas terbaik secara real-time 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 diferensiasi untuk industri AI China. Mengurangi ambang penggunaan, mendorong integrasi Web3 dan AI, mengurangi ketergantungan pada chip kelas atas, dan memberdayakan inovasi keuangan, 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, innovator seperti DeepSeek sedang mendefinisikan ulang aturan permainan dengan kebijaksanaan China.