Pembaruan DeepSeek V3: Inovasi Algoritme Memimpin Paradigma Baru AI

DeepSeek baru-baru ini merilis pembaruan versi V3 - DeepSeek-V3-0324 di platform Hugging Face, model ini memiliki 6850 miliar parameter yang menunjukkan peningkatan signifikan dalam kemampuan kode, desain UI, dan kemampuan inferensi.

Pada konferensi GTC 2025 yang baru-baru ini diadakan, CEO Nvidia, Jensen Huang, memberikan pujian tinggi terhadap pencapaian DeepSeek. Dia menunjukkan bahwa pandangan pasar sebelumnya yang menganggap model efisien DeepSeek akan mengurangi permintaan chip adalah salah, dan permintaan komputasi di masa depan hanya akan meningkat, bukan menurun.

Sebagai karya perwakilan dari terobosan algoritma, hubungan antara DeepSeek dan penyedia kemampuan komputasi layak untuk diperdalam. Kita dapat menganalisis masalah ini dari perspektif pengaruh daya komputasi dan algoritma terhadap perkembangan industri AI.

Evolusi Simbiosis antara Kekuatan Komputasi dan Algoritme

Dalam bidang AI, 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. Sementara itu, optimasi algoritme dapat memanfaatkan kekuatan komputasi dengan lebih efisien, meningkatkan efisiensi penggunaan sumber daya komputasi.

Hubungan simbiosis ini sedang membentuk kembali lanskap industri AI:

1. Diferensiasi jalur teknologi: beberapa perusahaan mengejar pembangunan kluster daya komputasi yang sangat besar, sementara yang lain fokus pada optimalisasi efisiensi algoritme, membentuk aliran teknologi yang berbeda.

2. Rekonstruksi rantai industri: Beberapa produsen chip menjadi pemimpin dalam kekuatan AI melalui ekosistem, sementara penyedia layanan cloud menurunkan ambang batas penerapan melalui layanan kekuatan yang fleksibel.

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 seperti DeepSeek, LLaMA dan lainnya memungkinkan inovasi algoritme dan hasil optimasi daya komputasi dapat dibagikan, mempercepat iterasi dan penyebaran teknologi.

Inovasi Teknologi DeepSeek

Kebangkitan cepat DeepSeek tidak terlepas dari inovasi teknologinya. Berikut adalah penjelasan sederhana tentang poin inovasinya yang utama:

Optimasi Arsitektur Model

DeepSeek menggunakan arsitektur kombinasi Transformer dan MOE (ekspert campuran), serta memperkenalkan mekanisme perhatian potensial multi-kepala (MLA). Arsitektur ini seperti tim yang efisien, di mana Transformer menangani tugas-tugas umum, sementara MOE berfungsi sebagai kelompok ahli dalam tim, di mana setiap ahli memiliki bidang keahlian masing-masing. Mekanisme MLA memungkinkan model untuk lebih fleksibel dalam memperhatikan berbagai detail penting, yang lebih meningkatkan kinerja.

Inovasi Metode Pelatihan

DeepSeek mengusulkan kerangka pelatihan presisi campuran FP8. Kerangka ini dapat secara dinamis memilih presisi perhitungan yang sesuai berdasarkan kebutuhan pada berbagai tahap selama proses pelatihan, sambil menjaga akurasi model dan meningkatkan kecepatan pelatihan serta mengurangi penggunaan memori.

Peningkatan efisiensi inferensi

DeepSeek memperkenalkan teknologi prediksi multi-Token (MTP). Berbeda dengan metode prediksi bertahap tradisional, teknologi MTP dapat memprediksi beberapa Token sekaligus, secara signifikan mempercepat kecepatan inferensi sekaligus mengurangi biaya.

terobosan algoritme pembelajaran penguatan

Algoritme pembelajaran penguatan baru DeepSeek, GRPO (Generalized Reward Penalty Optimization), mengoptimalkan proses pelatihan model. Algoritme ini dapat meningkatkan kinerja model sambil mengurangi perhitungan yang tidak perlu, mencapai keseimbangan antara kinerja dan biaya.

Inovasi-inovasi ini membentuk sistem teknologi yang lengkap, dari pelatihan hingga inferensi, yang mengurangi kebutuhan daya pemrosesan secara keseluruhan. Sekarang, kartu grafis konsumen biasa juga dapat menjalankan model AI yang kuat, secara signifikan menurunkan ambang batas untuk aplikasi AI, sehingga lebih banyak pengembang dan perusahaan dapat berpartisipasi dalam inovasi AI.

Dampak pada produsen chip

Inovasi teknologi DeepSeek memiliki dampak ganda bagi produsen chip. Di satu sisi, keterikatan DeepSeek dengan perangkat keras dan ekosistem terkait semakin dalam, penurunan ambang batas aplikasi AI mungkin memperluas skala pasar secara keseluruhan. Di sisi lain, optimasi algoritme DeepSeek dapat mengubah struktur permintaan pasar untuk chip kelas atas, beberapa model AI yang sebelumnya hanya dapat dijalankan dengan GPU kelas atas, sekarang mungkin dapat berjalan dengan efisien pada kartu grafis kelas menengah atau bahkan kelas konsumen.

Arti untuk industri AI di China

Optimisasi algoritme DeepSeek menyediakan jalur terobosan teknologi untuk industri AI China. Dalam konteks keterbatasan 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, memungkinkan penyedia layanan daya komputasi untuk memperpanjang siklus penggunaan perangkat keras melalui optimisasi perangkat lunak, meningkatkan pengembalian investasi. Di hilir, model sumber terbuka yang telah dioptimalkan mengurangi hambatan pengembangan aplikasi AI. Banyak usaha kecil dan menengah tidak perlu memiliki banyak sumber daya daya komputasi, mereka juga dapat mengembangkan aplikasi yang kompetitif berdasarkan model DeepSeek, yang akan mendorong munculnya lebih banyak solusi AI di bidang vertikal.

Dampak Jauh 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, 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 tingkat tinggi, memungkinkan lebih banyak sumber daya komputasi untuk bergabung ke dalam jaringan node. Ini tidak hanya menurunkan hambatan untuk berpartisipasi dalam komputasi AI terdesentralisasi, tetapi juga meningkatkan kemampuan dan efisiensi komputasi seluruh jaringan.

Sistem Multi-Agen

1. Optimisasi Strategi Perdagangan Cerdas: Melalui analisis data pasar secara real-time, prediksi fluktuasi harga jangka pendek, eksekusi perdagangan di blockchain, pengawasan hasil perdagangan, dan kolaborasi beberapa agen cerdas, membantu pengguna mendapatkan keuntungan yang lebih tinggi.

2. Eksekusi otomatis kontrak pintar: Pemantauan kontrak pintar, eksekusi, dan pengawasan hasil dilakukan oleh agen yang beroperasi secara kolaboratif, mewujudkan otomatisasi logika bisnis yang lebih kompleks.

3. Manajemen portofolio investasi yang dipersonalisasi: AI membantu pengguna secara real-time untuk menemukan peluang staking atau penyediaan likuiditas terbaik 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 diferensial untuk industri AI di China. Mengurangi hambatan aplikasi, mendorong integrasi Web3 dan AI, mengurangi ketergantungan pada chip kelas atas, dan memberdayakan inovasi keuangan, semua dampak ini sedang membentuk ulang pola ekonomi digital. Di masa depan, perkembangan AI tidak lagi hanya kompetisi daya komputasi, tetapi adalah kompetisi optimalisasi kolaboratif antara daya komputasi dan algoritme. Di jalur baru ini, inovator seperti DeepSeek sedang mendefinisikan kembali aturan permainan dengan kebijaksanaan China.