DeepSeek V3: Algoritme inovatif memimpin paradigma baru AI
Tadi malam, DeepSeek meluncurkan pembaruan versi V3 terbaru di platform online——DeepSeek-V3-0324. Model versi baru ini memiliki 6850 miliar parameter, dengan peningkatan signifikan dalam kemampuan kode, desain UI, dan kemampuan inferensi.
Pada konferensi GTC 2025 yang diadakan baru-baru ini, seorang eksekutif dari perusahaan teknologi memberikan penilaian tinggi terhadap DeepSeek. Dia menekankan bahwa pandangan pasar yang sebelumnya menganggap model efisien DeepSeek akan mengurangi permintaan terhadap chip adalah salah, dan bahwa permintaan komputasi di masa depan hanya akan meningkat, bukan menurun.
Sebagai karya representatif dari terobosan algoritme, hubungan antara DeepSeek dan penyedia chip layak untuk dibahas lebih dalam. Mari kita mulai dengan menganalisis arti dari kekuatan komputasi dan algoritme terhadap perkembangan industri AI.
Evolusi Simbiotik Antara Kekuatan Komputasi dan Algoritme
Dalam bidang AI, peningkatan kekuatan komputasi menyediakan dasar untuk menjalankan algoritme yang lebih kompleks, memungkinkan model untuk menangani lebih banyak data dan mempelajari pola yang lebih kompleks; sementara optimasi algoritme dapat memanfaatkan kekuatan komputasi dengan lebih efisien, meningkatkan efisiensi penggunaan sumber daya komputasi.
Hubungan simbiosis antara kekuatan komputasi dan algoritme sedang membentuk kembali pola industri AI:
Diferensiasi jalur teknologi: Beberapa perusahaan mengejar pembangunan kumpulan kekuatan komputasi yang sangat besar, sementara DeepSeek dan lainnya fokus pada optimasi efisiensi algoritme, membentuk aliran teknologi yang berbeda.
Rekonstruksi rantai industri: Produsen chip menjadi penguasa kekuatan AI melalui ekosistem, sementara penyedia layanan cloud menurunkan ambang 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 kekuatan komputasi untuk dibagikan, mempercepat iterasi dan penyebaran teknologi.
Inovasi Teknologi DeepSeek
Kenaikan cepat DeepSeek tidak dapat dipisahkan dari inovasi teknologinya. Berikut adalah penjelasan singkat tentang inovasi utamanya:
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 rutin, sementara MOE seperti kelompok ahli di dalam tim, di mana setiap ahli memiliki bidang keahlian masing-masing. Ketika menghadapi masalah tertentu, ahli yang paling mahir akan menangani masalah tersebut, 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 mengusulkan kerangka pelatihan presisi campuran FP8. Kerangka ini berfungsi sebagai pengatur sumber daya yang cerdas, yang dapat secara dinamis memilih presisi perhitungan yang sesuai berdasarkan kebutuhan pada berbagai tahap dalam proses pelatihan. Ketika diperlukan perhitungan presisi tinggi, ia menggunakan presisi yang lebih tinggi untuk memastikan akurasi model; sedangkan ketika dapat menerima presisi yang lebih rendah, ia 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. Namun, teknologi MTP dapat memprediksi beberapa Token sekaligus, sehingga secara signifikan meningkatkan kecepatan inferensi 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 model seorang pelatih, yang mengarahkan model untuk belajar perilaku yang lebih baik melalui penghargaan dan hukuman. Algoritme pembelajaran penguatan tradisional dalam proses ini dapat menghabiskan banyak sumber daya komputasi, 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 bukanlah titik teknologi yang terisolasi, melainkan membentuk sistem teknologi yang lengkap, dari pelatihan hingga inferensi, yang secara keseluruhan mengurangi kebutuhan daya komputasi. Kartu grafis konsumen biasa sekarang juga dapat menjalankan model AI yang kuat, secara signifikan mengurangi ambang batas aplikasi AI, sehingga lebih banyak pengembang dan perusahaan dapat berpartisipasi dalam inovasi AI.
Dampak terhadap produsen chip
Ada pendapat yang menyatakan bahwa DeepSeek menghindari antarmuka pemrograman GPU tradisional, sehingga mengurangi ketergantungan pada produsen chip tertentu. Sebenarnya, DeepSeek melakukan optimasi algoritme dengan langsung mengoperasikan set instruksi dasar. Metode ini memungkinkan penyetelan kinerja yang lebih halus.
Dampak ini bagi produsen chip bersifat dua arah. Di satu sisi, DeepSeek terikat lebih dalam dengan ekosistem produsen perangkat keras, dan penurunan ambang batas aplikasi AI dapat memperluas skala pasar secara keseluruhan; di sisi lain, optimasi algoritme DeepSeek dapat mengubah struktur permintaan pasar terhadap chip kelas atas, di mana beberapa model AI yang awalnya membutuhkan GPU tingkat atas untuk dijalankan, sekarang mungkin dapat berjalan secara efisien di kartu grafis kelas menengah bahkan entry-level.
Makna untuk Industri AI di Tiongkok
Optimisasi algoritme DeepSeek memberikan jalur terobosan teknologi untuk industri AI China. Dalam konteks terbatasnya 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, sehingga penyedia layanan daya komputasi dapat memperpanjang siklus penggunaan perangkat keras melalui optimasi perangkat lunak, meningkatkan tingkat pengembalian investasi. Di hilir, model sumber terbuka yang telah dioptimalkan mengurangi ambang batas pengembangan aplikasi AI. Banyak usaha kecil dan menengah yang tidak memerlukan sumber daya daya komputasi yang besar, juga dapat mengembangkan aplikasi yang kompetitif berdasarkan model DeepSeek, yang akan memunculkan lebih banyak solusi AI di berbagai bidang vertikal.
Dampak Mendalam pada 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, menjadikan inferensi AI terdesentralisasi mungkin. Arsitektur MoE secara alami 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 perhitungan pada satu node, sehingga meningkatkan fleksibilitas dan efisiensi model.
Kerangka pelatihan FP8 lebih lanjut mengurangi kebutuhan akan sumber daya komputasi tinggi, sehingga lebih banyak sumber daya komputasi dapat bergabung ke dalam 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, eksekusi perdagangan di blockchain, dan pengawasan hasil perdagangan, kolaborasi beberapa agen cerdas membantu pengguna mendapatkan keuntungan yang lebih tinggi.
Eksekusi otomatis kontrak pintar: pemantauan kontrak pintar, eksekusi kontrak pintar, pengawasan hasil eksekusi, dan kolaborasi agen 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 keadaan keuangan pengguna.
DeepSeek adalah inovator yang mencari terobosan melalui inovasi algoritme di bawah batasan kekuatan komputasi, membuka jalur perkembangan yang berbeda untuk industri AI China. Mengurangi ambang aplikasi, 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 perlombaan kekuatan komputasi, tetapi merupakan perlombaan optimalisasi kolaboratif antara kekuatan komputasi dan algoritme. Di lintasan 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.
DeepSeek V3 Algoritme inovasi memimpin paradigma baru AI Drop Daya Komputasi kebutuhan membentuk kembali pola industri
DeepSeek V3: Algoritme inovatif memimpin paradigma baru AI
Tadi malam, DeepSeek meluncurkan pembaruan versi V3 terbaru di platform online——DeepSeek-V3-0324. Model versi baru ini memiliki 6850 miliar parameter, dengan peningkatan signifikan dalam kemampuan kode, desain UI, dan kemampuan inferensi.
Pada konferensi GTC 2025 yang diadakan baru-baru ini, seorang eksekutif dari perusahaan teknologi memberikan penilaian tinggi terhadap DeepSeek. Dia menekankan bahwa pandangan pasar yang sebelumnya menganggap model efisien DeepSeek akan mengurangi permintaan terhadap chip adalah salah, dan bahwa permintaan komputasi di masa depan hanya akan meningkat, bukan menurun.
Sebagai karya representatif dari terobosan algoritme, hubungan antara DeepSeek dan penyedia chip layak untuk dibahas lebih dalam. Mari kita mulai dengan menganalisis arti dari kekuatan komputasi dan algoritme terhadap perkembangan industri AI.
Evolusi Simbiotik Antara Kekuatan Komputasi dan Algoritme
Dalam bidang AI, peningkatan kekuatan komputasi menyediakan dasar untuk menjalankan algoritme yang lebih kompleks, memungkinkan model untuk menangani lebih banyak data dan mempelajari pola yang lebih kompleks; sementara optimasi algoritme dapat memanfaatkan kekuatan komputasi dengan lebih efisien, meningkatkan efisiensi penggunaan sumber daya komputasi.
Hubungan simbiosis antara kekuatan komputasi dan algoritme sedang membentuk kembali pola industri AI:
Diferensiasi jalur teknologi: Beberapa perusahaan mengejar pembangunan kumpulan kekuatan komputasi yang sangat besar, sementara DeepSeek dan lainnya fokus pada optimasi efisiensi algoritme, membentuk aliran teknologi yang berbeda.
Rekonstruksi rantai industri: Produsen chip menjadi penguasa kekuatan AI melalui ekosistem, sementara penyedia layanan cloud menurunkan ambang 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 kekuatan komputasi untuk dibagikan, mempercepat iterasi dan penyebaran teknologi.
Inovasi Teknologi DeepSeek
Kenaikan cepat DeepSeek tidak dapat dipisahkan dari inovasi teknologinya. Berikut adalah penjelasan singkat tentang inovasi utamanya:
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 rutin, sementara MOE seperti kelompok ahli di dalam tim, di mana setiap ahli memiliki bidang keahlian masing-masing. Ketika menghadapi masalah tertentu, ahli yang paling mahir akan menangani masalah tersebut, 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 mengusulkan kerangka pelatihan presisi campuran FP8. Kerangka ini berfungsi sebagai pengatur sumber daya yang cerdas, yang dapat secara dinamis memilih presisi perhitungan yang sesuai berdasarkan kebutuhan pada berbagai tahap dalam proses pelatihan. Ketika diperlukan perhitungan presisi tinggi, ia menggunakan presisi yang lebih tinggi untuk memastikan akurasi model; sedangkan ketika dapat menerima presisi yang lebih rendah, ia 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. Namun, teknologi MTP dapat memprediksi beberapa Token sekaligus, sehingga secara signifikan meningkatkan kecepatan inferensi 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 model seorang pelatih, yang mengarahkan model untuk belajar perilaku yang lebih baik melalui penghargaan dan hukuman. Algoritme pembelajaran penguatan tradisional dalam proses ini dapat menghabiskan banyak sumber daya komputasi, 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 bukanlah titik teknologi yang terisolasi, melainkan membentuk sistem teknologi yang lengkap, dari pelatihan hingga inferensi, yang secara keseluruhan mengurangi kebutuhan daya komputasi. Kartu grafis konsumen biasa sekarang juga dapat menjalankan model AI yang kuat, secara signifikan mengurangi ambang batas aplikasi AI, sehingga lebih banyak pengembang dan perusahaan dapat berpartisipasi dalam inovasi AI.
Dampak terhadap produsen chip
Ada pendapat yang menyatakan bahwa DeepSeek menghindari antarmuka pemrograman GPU tradisional, sehingga mengurangi ketergantungan pada produsen chip tertentu. Sebenarnya, DeepSeek melakukan optimasi algoritme dengan langsung mengoperasikan set instruksi dasar. Metode ini memungkinkan penyetelan kinerja yang lebih halus.
Dampak ini bagi produsen chip bersifat dua arah. Di satu sisi, DeepSeek terikat lebih dalam dengan ekosistem produsen perangkat keras, dan penurunan ambang batas aplikasi AI dapat memperluas skala pasar secara keseluruhan; di sisi lain, optimasi algoritme DeepSeek dapat mengubah struktur permintaan pasar terhadap chip kelas atas, di mana beberapa model AI yang awalnya membutuhkan GPU tingkat atas untuk dijalankan, sekarang mungkin dapat berjalan secara efisien di kartu grafis kelas menengah bahkan entry-level.
Makna untuk Industri AI di Tiongkok
Optimisasi algoritme DeepSeek memberikan jalur terobosan teknologi untuk industri AI China. Dalam konteks terbatasnya 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, sehingga penyedia layanan daya komputasi dapat memperpanjang siklus penggunaan perangkat keras melalui optimasi perangkat lunak, meningkatkan tingkat pengembalian investasi. Di hilir, model sumber terbuka yang telah dioptimalkan mengurangi ambang batas pengembangan aplikasi AI. Banyak usaha kecil dan menengah yang tidak memerlukan sumber daya daya komputasi yang besar, juga dapat mengembangkan aplikasi yang kompetitif berdasarkan model DeepSeek, yang akan memunculkan lebih banyak solusi AI di berbagai bidang vertikal.
Dampak Mendalam pada 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, menjadikan inferensi AI terdesentralisasi mungkin. Arsitektur MoE secara alami 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 perhitungan pada satu node, sehingga meningkatkan fleksibilitas dan efisiensi model.
Kerangka pelatihan FP8 lebih lanjut mengurangi kebutuhan akan sumber daya komputasi tinggi, sehingga lebih banyak sumber daya komputasi dapat bergabung ke dalam 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, eksekusi perdagangan di blockchain, dan pengawasan hasil perdagangan, kolaborasi beberapa agen cerdas membantu pengguna mendapatkan keuntungan yang lebih tinggi.
Eksekusi otomatis kontrak pintar: pemantauan kontrak pintar, eksekusi kontrak pintar, pengawasan hasil eksekusi, dan kolaborasi agen 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 keadaan keuangan pengguna.
DeepSeek adalah inovator yang mencari terobosan melalui inovasi algoritme di bawah batasan kekuatan komputasi, membuka jalur perkembangan yang berbeda untuk industri AI China. Mengurangi ambang aplikasi, 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 perlombaan kekuatan komputasi, tetapi merupakan perlombaan optimalisasi kolaboratif antara kekuatan komputasi dan algoritme. Di lintasan baru ini, inovator seperti DeepSeek sedang mendefinisikan kembali aturan permainan dengan kebijaksanaan China.