DeepSeek V3 diluncurkan: inovasi algoritme mendorong paradigma baru AI

Baru-baru ini, DeepSeek meluncurkan model versi V3 terbaru, dengan skala parameter mencapai 6850 miliar, yang menunjukkan peningkatan signifikan dalam kemampuan kode, desain UI, dan kemampuan inferensi. Berita ini menarik perhatian luas di industri, terutama di konferensi 2025 GTC yang baru saja berlangsung, di mana CEO Nvidia, Huang Renxun, memberikan penilaian tinggi terhadap DeepSeek. Ia menekankan bahwa pandangan pasar sebelumnya yang menganggap model efisien akan mengurangi permintaan chip adalah salah, dan permintaan komputasi di masa depan hanya akan meningkat, bukan berkurang.

DeepSeek sebagai produk unggulan dari algoritme, hubungan antara produk ini dan penyediaan daya komputasi layak untuk diteliti lebih dalam. Artikel ini akan menganalisis dampaknya terhadap perkembangan industri AI dari sudut pandang daya komputasi dan algoritme.

Keterkaitan Evolusi Daya Komputasi dan Algoritme

Di bidang AI, peningkatan daya komputasi menyediakan dasar operasional bagi algoritme yang kompleks, memungkinkan model untuk memproses data dalam skala yang lebih besar dan mempelajari pola yang lebih rumit. Sementara itu, optimasi algoritme dapat memanfaatkan daya komputasi dengan lebih efisien, meningkatkan efisiensi penggunaan sumber daya komputasi. Hubungan kolaboratif ini sedang mengubah lanskap industri AI:

1. Diferensiasi Jalur Teknologi: Beberapa perusahaan berfokus pada pembangunan kluster daya komputasi besar-besaran, sementara yang lain fokus pada pengoptimalan efisiensi algoritme, membentuk aliran teknologi yang berbeda.

2. Rekonstruksi rantai industri: Sebuah produsen chip menjadi pemimpin dalam kekuatan AI melalui ekosistemnya, sementara penyedia layanan cloud mengurangi hambatan penerapan melalui layanan kekuatan elastis.

3. Penyesuaian alokasi sumber daya: Perusahaan mencari keseimbangan antara investasi infrastruktur perangkat keras dan pengembangan algoritme yang efisien.

4. Kebangkitan komunitas sumber terbuka: Model sumber terbuka memungkinkan inovasi algoritme dan hasil optimasi daya komputasi untuk dibagikan, mempercepat iterasi dan penyebaran teknologi.

Inovasi Teknologi DeepSeek

Keberhasilan DeepSeek tidak terlepas dari inovasinya dalam teknologi. Berikut adalah penjelasan singkat tentang terobosan teknologinya yang utama:

Optimasi Arsitektur Model

DeepSeek menggunakan arsitektur kombinasi Transformer+MOE (Mixture of Experts) dan memperkenalkan mekanisme perhatian laten multi-kepala (Multi-Head Latent Attention, MLA). Arsitektur ini seperti tim yang efisien, di mana Transformer menangani tugas-tugas umum, dan MOE berfungsi seperti kelompok ahli, yang memanggil ahli yang paling cocok untuk masalah tertentu. Mekanisme MLA memungkinkan model untuk lebih fleksibel dalam memperhatikan detail penting, sehingga meningkatkan kinerja.

Inovasi Metode Pelatihan

DeepSeek telah mengajukan kerangka pelatihan presisi campuran FP8, yang dapat secara dinamis memilih presisi komputasi yang tepat sesuai dengan kebutuhan selama proses pelatihan. Metode ini efektif menghemat sumber daya komputasi, meningkatkan kecepatan pelatihan, dan mengurangi penggunaan memori sambil memastikan akurasi model.

Peningkatan efisiensi inferensi

Pada tahap inferensi, DeepSeek memperkenalkan teknologi Prediksi Multi-Token (Multi-token Prediction, MTP). Berbeda dengan prediksi bertahap tradisional, teknologi MTP dapat memprediksi beberapa Token sekaligus, yang secara signifikan meningkatkan kecepatan inferensi, sambil mengurangi biaya.

Terobosan Algoritme Pembelajaran Penguatan

DeepSeek mengembangkan algoritme pembelajaran penguatan baru GRPO (Generalized Reward-Penalized Optimization), yang mengoptimalkan proses pelatihan model. Algoritme ini memastikan peningkatan kinerja model sambil mengurangi perhitungan yang tidak perlu, sehingga mencapai keseimbangan antara kinerja dan biaya.

Inovasi-inovasi ini membentuk sistem teknologi yang lengkap, secara menyeluruh mengurangi kebutuhan daya komputasi dari pelatihan hingga penalaran. Hal ini memungkinkan kartu grafis kelas konsumen biasa untuk menjalankan model AI yang kuat, secara signifikan menurunkan ambang batas aplikasi AI, sehingga lebih banyak pengembang dan perusahaan dapat terlibat dalam inovasi AI.

Dampak pada produsen chip

Bertentangan dengan kepercayaan populer, DeepSeek tidak sepenuhnya menghindari lapisan perangkat lunak dari produsen GPU, melainkan melakukan optimasi algoritme melalui lapisan PTX (Parallel Thread Execution). PTX adalah bahasa representasi menengah yang berada di antara kode CUDA tingkat tinggi dan instruksi GPU yang sebenarnya, dengan mengoperasikan lapisan ini, DeepSeek dapat mencapai pengaturan kinerja yang lebih rinci.

Dampak ini bagi produsen chip bersifat dua arah. Di satu sisi, keterikatan DeepSeek dengan perangkat keras dan ekosistemnya semakin dalam, penurunan ambang aplikasi AI dapat memperluas skala pasar secara keseluruhan. Di sisi lain, optimasi algoritme DeepSeek dapat mengubah struktur permintaan pasar terhadap chip kelas atas, beberapa model AI yang sebelumnya hanya dapat berjalan pada GPU kelas atas, sekarang mungkin dapat berjalan secara efisien pada kartu grafis kelas menengah bahkan kelas konsumer.

Signifikansi untuk Industri AI China

Optimasi algoritme DeepSeek memberikan jalur terobosan teknologi untuk industri AI China. Dalam konteks keterbatasan chip high-end, pemikiran "perangkat lunak menggantikan perangkat keras" mengurangi ketergantungan pada chip impor teratas.

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 tingkat pengembalian investasi. Di hilir, model sumber terbuka yang telah dioptimalkan menurunkan hambatan pengembangan aplikasi AI. Banyak perusahaan kecil dan menengah tidak memerlukan sumber daya daya komputasi yang besar, dan dapat mengembangkan aplikasi yang kompetitif berdasarkan model DeepSeek, yang akan mendorong munculnya lebih banyak solusi AI di berbagai bidang vertikal.

Dampak Mendalam pada Web3+AI

Infrastruktur AI terdesentralisasi

Optimisasi algoritme DeepSeek memberikan dorongan baru bagi 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, 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 partisipasi dalam komputasi AI terdesentralisasi, tetapi juga meningkatkan kemampuan dan efisiensi komputasi seluruh jaringan.

Sistem Multi-Agen

1. Optimalisasi strategi perdagangan cerdas: Melalui analisis data pasar secara real-time, prediksi fluktuasi harga jangka pendek, eksekusi perdagangan on-chain, dan pengawasan hasil perdagangan, kolaborasi antara berbagai agen cerdas membantu pengguna memperoleh hasil yang lebih tinggi.

2. Eksekusi otomatis kontrak pintar: kolaborasi agen pintar dalam pemantauan, eksekusi, dan pengawasan hasil kontrak pintar, untuk mewujudkan otomatisasi logika bisnis yang lebih kompleks.

3. 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 keadaan keuangan pengguna.

DeepSeek mencari terobosan melalui inovasi algoritme di bawah batasan daya komputasi, membuka jalur pengembangan diferensiasi 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, pengembangan AI tidak lagi hanya menjadi perlombaan daya komputasi, tetapi juga perlombaan kolaborasi optimal antara daya komputasi dan algoritme. Di lintasan baru ini, inovator seperti DeepSeek sedang mendefinisikan kembali aturan permainan dengan pemikiran baru.