DeepSeek V3 Diluncurkan: Algoritme Efisien Memimpin Arah Baru AI
Baru-baru ini, DeepSeek merilis pembaruan versi V3, dengan parameter model mencapai 6850 miliar, terdapat peningkatan signifikan dalam kemampuan kode, desain UI, dan kemampuan inferensi. Pembaruan ini memicu diskusi luas di industri tentang hubungan antara daya komputasi dan algoritme.
Pada konferensi 2025 GTC yang baru saja berakhir, para pemimpin industri memberikan penilaian tinggi terhadap DeepSeek. Mereka menunjukkan bahwa pandangan sebelumnya di pasar yang menganggap bahwa model efisien DeepSeek akan mengurangi kebutuhan chip adalah salah, dan kebutuhan komputasi di masa depan hanya akan semakin banyak, bukan semakin sedikit.
DeepSeek sebagai produk perwakilan dari terobosan algoritme, hubungan antara penyedia perangkat keras telah memicu pemikiran tentang peran daya komputasi dan algoritme dalam perkembangan industri AI.
Evolusi Simbiotik 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 optimisasi algoritme dapat memanfaatkan daya komputasi dengan lebih efisien, meningkatkan efisiensi penggunaan sumber daya komputasi.
Hubungan simbiosis antara daya komputasi dan algoritme sedang membentuk kembali pola industri AI:
Diferensiasi jalur teknologi: Beberapa perusahaan mengejar pembangunan kumpulan daya komputasi yang sangat besar, sementara DeepSeek dan lainnya fokus pada optimisasi efisiensi algoritme, membentuk aliran teknologi yang berbeda.
Rekonstruksi rantai industri: Produsen perangkat keras menjadi penguasa komputasi AI melalui ekosistem, sementara penyedia layanan cloud menurunkan hambatan penerapan melalui layanan 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, dll. 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 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 bertanggung jawab untuk menangani tugas-tugas rutin, sementara MOE berfungsi sebagai kelompok ahli dalam tim, di mana setiap ahli memiliki bidang keahlian masing-masing. Ketika menghadapi masalah tertentu, ahli yang paling berpengalaman dalam bidangnya akan menangani masalah tersebut, sehingga 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 mengusulkan kerangka pelatihan presisi campuran FP8. Kerangka ini seperti pengatur sumber daya cerdas yang dapat secara dinamis memilih presisi perhitungan yang tepat berdasarkan kebutuhan tahap yang berbeda selama proses pelatihan. Ketika perhitungan presisi tinggi diperlukan, presisi yang lebih tinggi digunakan untuk memastikan akurasi model; dan ketika 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 dilakukan secara bertahap, di mana setiap langkah hanya memprediksi satu Token. Sementara itu, teknologi MTP dapat memprediksi beberapa Token sekaligus, sehingga secara signifikan mempercepat kecepatan inferensi dan juga mengurangi biaya inferensi.
Terobosan algoritme pembelajaran penguatan
Algoritme pembelajaran mendalam baru GRPO (Generalized Reward-Penalized Optimization) dari DeepSeek mengoptimalkan proses pelatihan model. Pembelajaran mendalam seperti memberikan model seorang pelatih, yang mengarahkan model untuk belajar perilaku yang lebih baik melalui hadiah dan hukuman. Algoritme baru dari DeepSeek lebih efisien, dapat meningkatkan kinerja model sambil mengurangi perhitungan yang tidak perlu, sehingga mencapai keseimbangan antara kinerja dan biaya.
Inovasi-inovasi ini membentuk sistem teknologi yang lengkap, mengurangi kebutuhan daya komputasi sepanjang rantai dari pelatihan hingga inferensi. Kartu grafis kelas konsumen biasa kini dapat menjalankan model AI yang kuat, secara signifikan menurunkan ambang batas aplikasi AI, memungkinkan lebih banyak pengembang dan perusahaan untuk terlibat dalam inovasi AI.
Pengaruh terhadap produsen perangkat keras
DeepSeek melakukan optimisasi algoritme langsung melalui lapisan PTX (Parallel Thread Execution) dari produsen perangkat keras. PTX adalah bahasa representasi menengah 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 produsen perangkat keras bersifat dua arah, di satu sisi, DeepSeek terikat lebih dalam dengan perangkat keras dan ekosistem, penurunan ambang aplikasi AI mungkin memperluas ukuran pasar secara keseluruhan; di sisi lain, optimisasi algoritme DeepSeek mungkin mengubah struktur permintaan pasar untuk chip high-end, beberapa model AI yang sebelumnya hanya dapat berjalan di GPU high-end, kini mungkin dapat berjalan secara efisien di kartu grafis kelas menengah bahkan konsumer.
Arti untuk industri AI China
Optimalisasi Algoritme DeepSeek memberikan jalur terobosan teknologi bagi industri AI di Tiongkok. Dalam konteks keterbatasan chip kelas atas, pendekatan "perangkat lunak menggantikan perangkat keras" mengurangi ketergantungan pada chip impor kelas atas.
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 telah dioptimalkan mengurangi hambatan dalam pengembangan aplikasi AI. Banyak usaha kecil dan menengah, tanpa memerlukan sumber daya daya komputasi yang besar, dapat mengembangkan aplikasi kompetitif berdasarkan model DeepSeek, yang akan memunculkan lebih banyak solusi AI di berbagai bidang vertikal.
Dampak Mendalam Web3+AI
Infrastruktur AI terdesentralisasi
Optimasi algoritme DeepSeek memberikan dorongan baru untuk 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, node yang berbeda dapat memiliki jaringan ahli yang berbeda, tanpa perlu menyimpan model lengkap di satu node, yang secara signifikan mengurangi kebutuhan penyimpanan dan komputasi dari satu node, sehingga meningkatkan fleksibilitas dan efisiensi model.
Kerangka pelatihan FP8 selanjutnya mengurangi kebutuhan akan sumber daya komputasi kelas atas, sehingga lebih banyak sumber daya komputasi dapat ditambahkan ke jaringan node. Ini tidak hanya menurunkan ambang partisipasi dalam komputasi AI terdesentralisasi, tetapi juga meningkatkan kemampuan dan efisiensi komputasi seluruh jaringan.
Sistem Multi-Proxy
Optimasi Strategi Perdagangan Cerdas: Melalui kolaborasi antara agen analisis data pasar waktu nyata, agen prediksi fluktuasi harga jangka pendek, agen eksekusi perdagangan on-chain, dan agen pengawasan hasil perdagangan, membantu pengguna memperoleh keuntungan 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 yang berbeda untuk industri AI di China. Mengurangi ambang aplikasi, mendorong integrasi Web3 dan AI, mengurangi ketergantungan pada chip kelas atas, dan memberdayakan inovasi finansial, dampak-dampak ini sedang membentuk kembali pola ekonomi digital. Di masa depan, perkembangan AI tidak lagi hanya perlombaan daya komputasi, tetapi juga perlombaan kolaborasi dan optimalisasi antara daya komputasi dan algoritme. Di jalur baru ini, inovator seperti DeepSeek sedang mendefinisikan kembali 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.
23 Suka
Hadiah
23
7
Bagikan
Komentar
0/400
MetaverseVagabond
· 07-25 01:57
Lagi datang pancake, baru saja mulai sudah turun.
Lihat AsliBalas0
SmartContractWorker
· 07-23 22:18
Akhirnya tidak lag lagi
Lihat AsliBalas0
GateUser-a180694b
· 07-22 19:04
Siapa lagi yang bisa mengangkatnya?
Lihat AsliBalas0
wrekt_but_learning
· 07-22 04:23
Lakukan Daya Komputasi Investor Luas
Lihat AsliBalas0
ForkTongue
· 07-22 04:22
Apa yang terjadi, lebih baik gunakan Quark.
Lihat AsliBalas0
GasWaster
· 07-22 04:17
Satu lagi yang berteriak untuk menurunkan biaya, tetapi tidak mampu membelinya.
DeepSeek V3 inovasi Algoritme AI memimpin era komputasi efisien
DeepSeek V3 Diluncurkan: Algoritme Efisien Memimpin Arah Baru AI
Baru-baru ini, DeepSeek merilis pembaruan versi V3, dengan parameter model mencapai 6850 miliar, terdapat peningkatan signifikan dalam kemampuan kode, desain UI, dan kemampuan inferensi. Pembaruan ini memicu diskusi luas di industri tentang hubungan antara daya komputasi dan algoritme.
Pada konferensi 2025 GTC yang baru saja berakhir, para pemimpin industri memberikan penilaian tinggi terhadap DeepSeek. Mereka menunjukkan bahwa pandangan sebelumnya di pasar yang menganggap bahwa model efisien DeepSeek akan mengurangi kebutuhan chip adalah salah, dan kebutuhan komputasi di masa depan hanya akan semakin banyak, bukan semakin sedikit.
DeepSeek sebagai produk perwakilan dari terobosan algoritme, hubungan antara penyedia perangkat keras telah memicu pemikiran tentang peran daya komputasi dan algoritme dalam perkembangan industri AI.
Evolusi Simbiotik 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 optimisasi algoritme dapat memanfaatkan daya komputasi dengan lebih efisien, meningkatkan efisiensi penggunaan sumber daya komputasi.
Hubungan simbiosis antara daya komputasi dan algoritme sedang membentuk kembali pola industri AI:
Diferensiasi jalur teknologi: Beberapa perusahaan mengejar pembangunan kumpulan daya komputasi yang sangat besar, sementara DeepSeek dan lainnya fokus pada optimisasi efisiensi algoritme, membentuk aliran teknologi yang berbeda.
Rekonstruksi rantai industri: Produsen perangkat keras menjadi penguasa komputasi AI melalui ekosistem, sementara penyedia layanan cloud menurunkan hambatan penerapan melalui layanan 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, dll. 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 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 bertanggung jawab untuk menangani tugas-tugas rutin, sementara MOE berfungsi sebagai kelompok ahli dalam tim, di mana setiap ahli memiliki bidang keahlian masing-masing. Ketika menghadapi masalah tertentu, ahli yang paling berpengalaman dalam bidangnya akan menangani masalah tersebut, sehingga 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 mengusulkan kerangka pelatihan presisi campuran FP8. Kerangka ini seperti pengatur sumber daya cerdas yang dapat secara dinamis memilih presisi perhitungan yang tepat berdasarkan kebutuhan tahap yang berbeda selama proses pelatihan. Ketika perhitungan presisi tinggi diperlukan, presisi yang lebih tinggi digunakan untuk memastikan akurasi model; dan ketika 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 dilakukan secara bertahap, di mana setiap langkah hanya memprediksi satu Token. Sementara itu, teknologi MTP dapat memprediksi beberapa Token sekaligus, sehingga secara signifikan mempercepat kecepatan inferensi dan juga mengurangi biaya inferensi.
Terobosan algoritme pembelajaran penguatan
Algoritme pembelajaran mendalam baru GRPO (Generalized Reward-Penalized Optimization) dari DeepSeek mengoptimalkan proses pelatihan model. Pembelajaran mendalam seperti memberikan model seorang pelatih, yang mengarahkan model untuk belajar perilaku yang lebih baik melalui hadiah dan hukuman. Algoritme baru dari DeepSeek lebih efisien, dapat meningkatkan kinerja model sambil mengurangi perhitungan yang tidak perlu, sehingga mencapai keseimbangan antara kinerja dan biaya.
Inovasi-inovasi ini membentuk sistem teknologi yang lengkap, mengurangi kebutuhan daya komputasi sepanjang rantai dari pelatihan hingga inferensi. Kartu grafis kelas konsumen biasa kini dapat menjalankan model AI yang kuat, secara signifikan menurunkan ambang batas aplikasi AI, memungkinkan lebih banyak pengembang dan perusahaan untuk terlibat dalam inovasi AI.
Pengaruh terhadap produsen perangkat keras
DeepSeek melakukan optimisasi algoritme langsung melalui lapisan PTX (Parallel Thread Execution) dari produsen perangkat keras. PTX adalah bahasa representasi menengah 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 produsen perangkat keras bersifat dua arah, di satu sisi, DeepSeek terikat lebih dalam dengan perangkat keras dan ekosistem, penurunan ambang aplikasi AI mungkin memperluas ukuran pasar secara keseluruhan; di sisi lain, optimisasi algoritme DeepSeek mungkin mengubah struktur permintaan pasar untuk chip high-end, beberapa model AI yang sebelumnya hanya dapat berjalan di GPU high-end, kini mungkin dapat berjalan secara efisien di kartu grafis kelas menengah bahkan konsumer.
Arti untuk industri AI China
Optimalisasi Algoritme DeepSeek memberikan jalur terobosan teknologi bagi industri AI di Tiongkok. Dalam konteks keterbatasan chip kelas atas, pendekatan "perangkat lunak menggantikan perangkat keras" mengurangi ketergantungan pada chip impor kelas atas.
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 telah dioptimalkan mengurangi hambatan dalam pengembangan aplikasi AI. Banyak usaha kecil dan menengah, tanpa memerlukan sumber daya daya komputasi yang besar, dapat mengembangkan aplikasi kompetitif berdasarkan model DeepSeek, yang akan memunculkan lebih banyak solusi AI di berbagai bidang vertikal.
Dampak Mendalam Web3+AI
Infrastruktur AI terdesentralisasi
Optimasi algoritme DeepSeek memberikan dorongan baru untuk 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, node yang berbeda dapat memiliki jaringan ahli yang berbeda, tanpa perlu menyimpan model lengkap di satu node, yang secara signifikan mengurangi kebutuhan penyimpanan dan komputasi dari satu node, sehingga meningkatkan fleksibilitas dan efisiensi model.
Kerangka pelatihan FP8 selanjutnya mengurangi kebutuhan akan sumber daya komputasi kelas atas, sehingga lebih banyak sumber daya komputasi dapat ditambahkan ke jaringan node. Ini tidak hanya menurunkan ambang partisipasi dalam komputasi AI terdesentralisasi, tetapi juga meningkatkan kemampuan dan efisiensi komputasi seluruh jaringan.
Sistem Multi-Proxy
Optimasi Strategi Perdagangan Cerdas: Melalui kolaborasi antara agen analisis data pasar waktu nyata, agen prediksi fluktuasi harga jangka pendek, agen eksekusi perdagangan on-chain, dan agen pengawasan hasil perdagangan, membantu pengguna memperoleh keuntungan 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 yang berbeda untuk industri AI di China. Mengurangi ambang aplikasi, mendorong integrasi Web3 dan AI, mengurangi ketergantungan pada chip kelas atas, dan memberdayakan inovasi finansial, dampak-dampak ini sedang membentuk kembali pola ekonomi digital. Di masa depan, perkembangan AI tidak lagi hanya perlombaan daya komputasi, tetapi juga perlombaan kolaborasi dan optimalisasi antara daya komputasi dan algoritme. Di jalur baru ini, inovator seperti DeepSeek sedang mendefinisikan kembali aturan permainan dengan kebijaksanaan China.