Pembaruan DeepSeek V3 Memimpin Paradigma Baru AI: Optimalisasi Algoritme dan Daya Komputasi Bekerja Sama

DeepSeek baru-baru ini merilis pembaruan versi V3 di Hugging Face—DeepSeek-V3-0324, dengan parameter model mencapai 6850 miliar, ada peningkatan signifikan dalam kemampuan kode, desain UI, dan kemampuan inferensi.

Pada konferensi GTC 2025 yang baru saja berakhir, seorang eksekutif dari perusahaan teknologi tertentu memuji pencapaian DeepSeek dan menekankan bahwa pandangan pasar sebelumnya yang menganggap model efisien DeepSeek akan mengurangi permintaan chip adalah salah. Dia menunjukkan bahwa kebutuhan komputasi di masa depan hanya akan meningkat, bukan menurun.

DeepSeek sebagai produk representatif dari terobosan algoritme, hubungan antara pasokan chip telah memicu pemikiran tentang peran Daya Komputasi dan Algoritme dalam perkembangan industri.

Daya Komputasi dan Algoritme yang Berinteraksi dalam Evolusi

Di 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 rumit; sementara optimasi algoritme dapat memanfaatkan Daya Komputasi dengan lebih efisien, meningkatkan efisiensi penggunaan sumber daya komputasi.

Daya Komputasi dan hubungan simbiosis Algoritme sedang membentuk ulang pola industri AI:

1. Diferensiasi Jalur Teknologi: Beberapa perusahaan mengejar pembangunan kumpulan daya komputasi yang sangat besar, sementara DeepSeek dan lainnya berfokus pada optimasi efisiensi algoritme, membentuk aliran teknologi yang berbeda.

2. Rekonstruksi Rantai Industri: Sebuah perusahaan chip menjadi pemimpin Daya Komputasi AI melalui ekosistemnya, sementara penyedia layanan cloud mengurangi ambang batas penerapan melalui layanan Daya Komputasi 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 hasil inovasi algoritme dan Daya Komputasi dioptimalkan untuk dibagikan, mempercepat iterasi dan penyebaran teknologi.

Inovasi Teknologi DeepSeek

Keberhasilan DeepSeek tidak terlepas dari inovasi teknologinya. Berikut adalah penjelasan singkat tentang inovasi utamanya:

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, MOE seperti kelompok ahli yang menangani masalah tertentu, dan MLA memungkinkan model untuk lebih fleksibel dalam memperhatikan detail penting.

Inovasi Metode Pelatihan

DeepSeek mengusulkan kerangka pelatihan presisi campuran FP8, yang dapat memilih presisi komputasi yang sesuai secara dinamis sesuai dengan kebutuhan pelatihan, sambil memastikan akurasi model, meningkatkan kecepatan pelatihan, dan mengurangi penggunaan memori.

Peningkatan efisiensi inferensi

DeepSeek memperkenalkan teknologi Prediksi Multi-Token (Multi-token Prediction, MTP), yang mampu memprediksi beberapa Token sekaligus, sehingga mempercepat kecepatan inferensi dan mengurangi biaya.

Terobosan Algoritme Pembelajaran Penguatan

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

Inovasi-inovasi ini membentuk sistem teknologi yang lengkap, dari pelatihan hingga inferensi secara keseluruhan mengurangi Daya Komputasi yang dibutuhkan, sehingga kartu grafis kelas konsumen biasa dapat menjalankan model AI yang kuat, secara signifikan menurunkan ambang batas untuk aplikasi AI.

Dampak terhadap pasokan chip

DeepSeek melakukan optimisasi algoritme melalui lapisan PTX (Parallel Thread Execution) dari suatu perusahaan chip, sehingga mencapai penyesuaian kinerja yang lebih detail. Ini memiliki dampak dua sisi bagi pemasok chip: di satu sisi, DeepSeek terikat lebih dalam dengan perangkat keras dan ekosistem, penurunan ambang aplikasi AI dapat memperluas skala pasar secara keseluruhan; di sisi lain, optimisasi algoritme dapat mengubah struktur permintaan pasar terhadap chip high-end, beberapa model AI yang sebelumnya memerlukan GPU high-end untuk dijalankan, sekarang mungkin dapat beroperasi secara efisien pada kartu grafis mid-range atau bahkan kelas konsumen.

Makna untuk Industri AI di China

Optimasi 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 teratas.

Di hulu, algoritme yang efisien mengurangi tekanan permintaan daya komputasi, memungkinkan penyedia layanan daya komputasi untuk memperpanjang siklus penggunaan perangkat keras melalui pengoptimalan perangkat lunak, meningkatkan pengembalian investasi. Di hilir, model sumber terbuka yang dioptimalkan menurunkan ambang pengembangan aplikasi AI, memungkinkan banyak usaha kecil dan menengah mengembangkan aplikasi yang kompetitif berdasarkan model DeepSeek, memicu lebih banyak solusi AI di bidang vertikal.

Dampak Mendalam Web3+AI

Infrastruktur AI Terdesentralisasi

Optimasi algoritme DeepSeek memberikan dorongan baru untuk infrastruktur AI Web3. Arsitektur MoE cocok untuk penyebaran terdistribusi, di mana node yang berbeda dapat memiliki jaringan ahli yang berbeda, tanpa perlu menyimpan model lengkap di satu node, sehingga mengurangi persyaratan penyimpanan dan komputasi pada satu node. Kerangka pelatihan FP8 lebih lanjut mengurangi kebutuhan akan sumber daya komputasi kelas atas, memungkinkan lebih banyak sumber daya komputasi untuk bergabung dalam jaringan node.

Sistem Multi-Agen

1. Optimasi Strategi Perdagangan Cerdas: Melalui analisis data pasar, prediksi fluktuasi harga, pelaksanaan perdagangan di blockchain yang dilakukan oleh beberapa agen cerdas secara kolaboratif, membantu pengguna memperoleh keuntungan yang lebih tinggi.

2. Eksekusi otomatis kontrak pintar: Melalui pemantauan kontrak, eksekusi, dan pengawasan hasil, agen cerdas beroperasi secara kolaboratif untuk mewujudkan otomatisasi logika bisnis yang kompleks.

3. Manajemen Portofolio Investasi yang Dipersonalisasi: AI membantu mencari kesempatan staking atau penyediaan likuiditas terbaik secara real-time berdasarkan preferensi risiko pengguna, tujuan investasi, dan keadaan keuangan.

DeepSeek mencari terobosan melalui inovasi algoritme di bawah batasan daya komputasi, membuka jalur pengembangan yang berbeda untuk industri AI di China. Mengurangi hambatan 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 hanya akan menjadi perlombaan daya komputasi, tetapi juga perlombaan kolaborasi dan optimasi antara daya komputasi dan algoritme. Di jalur baru ini, inovator seperti DeepSeek sedang mendefinisikan kembali aturan permainan dengan kebijaksanaan China.