Pembaruan DeepSeek V3: Terobosan Algoritme dan Pola Baru Industri AI
DeepSeek baru saja merilis pembaruan versi V3, dengan parameter model mencapai 6850 miliar, yang menunjukkan peningkatan signifikan dalam kemampuan kode, desain UI, dan kemampuan inferensi. Pembaruan ini memicu pemikiran mendalam di industri tentang hubungan antara daya komputasi dan Algoritme.
Dalam konferensi GTC 2025 yang baru-baru ini diadakan, ada pendapat yang menyatakan bahwa model yang efisien mungkin akan mengurangi kebutuhan akan chip berkinerja tinggi, tetapi kenyataannya mungkin justru sebaliknya. Kebutuhan komputasi di masa depan kemungkinan besar akan terus meningkat, bukan berkurang.
Hubungan simbiosis antara daya komputasi dan algoritme sedang merombak pola industri AI. Beberapa perusahaan berfokus pada pembangunan kumpulan daya komputasi berskala besar, sementara yang lain berkonsentrasi pada optimalisasi efisiensi algoritme, membentuk jalur teknologi yang berbeda. Diferensiasi ini juga mempengaruhi struktur rantai industri, mendorong penyesuaian alokasi sumber daya. Sementara itu, kebangkitan komunitas sumber terbuka mempercepat inovasi dan penyebaran teknologi.
Inovasi teknologi DeepSeek terutama tercermin dalam beberapa aspek berikut:
Optimasi arsitektur model: Mengadopsi arsitektur kombinasi Transformer+MOE, memperkenalkan mekanisme perhatian laten multi-kepala, meningkatkan efisiensi dan akurasi model.
Inovasi Metode Pelatihan: Mengusulkan kerangka pelatihan presisi campuran FP8, memilih presisi komputasi secara dinamis sesuai kebutuhan, meningkatkan kecepatan pelatihan dan mengurangi penggunaan memori.
Peningkatan efisiensi inferensi: Memperkenalkan teknologi prediksi multi-Token untuk mempercepat kecepatan inferensi dan mengurangi biaya.
Terobosan algoritme pembelajaran penguatan: Algoritme baru GRPO mengoptimalkan proses pelatihan model, mengurangi perhitungan yang tidak perlu sambil memastikan peningkatan kinerja.
Inovasi-inovasi ini membentuk sistem teknologi yang lengkap, dari pelatihan hingga inferensi secara menyeluruh mengurangi kebutuhan daya komputasi, sehingga kartu grafis kelas konsumen biasa pun dapat menjalankan model AI yang kuat, secara signifikan menurunkan ambang batas aplikasi AI.
Dampak DeepSeek bagi produsen chip bersifat dua sisi. Di satu sisi, keterikatan DeepSeek dengan perangkat keras dan ekosistem lebih dalam, yang mungkin memperluas ukuran pasar secara keseluruhan; di sisi lain, algoritme optimasi dapat mengubah struktur permintaan pasar untuk chip kelas atas.
Bagi industri AI di China, optimasi algoritme DeepSeek menyediakan jalur terobosan teknologi. Dalam konteks terbatasnya chip kelas tinggi, pemikiran "perangkat lunak menggantikan perangkat keras" mengurangi ketergantungan pada chip impor kelas atas. Ini tidak hanya menguntungkan penyedia layanan komputasi hulu untuk meningkatkan pengembalian investasi, tetapi juga menurunkan ambang pengembangan aplikasi AI hulu.
Di bidang Web3+AI, inovasi DeepSeek memberikan dorongan baru untuk infrastruktur AI terdesentralisasi. Arsitektur MoE cocok untuk penyebaran terdistribusi, kerangka pelatihan FP8 mengurangi kebutuhan akan sumber daya komputasi kelas atas, semua ini membantu membangun jaringan AI terdesentralisasi yang lebih fleksibel dan efisien.
Selain itu, kemajuan teknologi DeepSeek juga mendukung pengembangan sistem multi-agen, yang dapat membawa inovasi dalam pengoptimalan strategi perdagangan cerdas, eksekusi otomatis kontrak pintar, dan manajemen portofolio yang dipersonalisasi.
Pengembangan AI di masa depan tidak lagi hanya merupakan kompetisi kekuatan komputasi, melainkan kompetisi kolaboratif antara kekuatan komputasi dan Algoritme. Di jalur baru ini, para inovator sedang menggunakan kecerdasan untuk mendefinisikan ulang aturan permainan, mendorong pembentukan kembali pola ekonomi digital.
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.
21 Suka
Hadiah
21
8
Bagikan
Komentar
0/400
BearMarketBarber
· 07-15 03:32
Ada mainan baru lagi?? Ayo mulai~
Lihat AsliBalas0
DegenWhisperer
· 07-13 13:34
Gelombang ini benar-benar hebat!
Lihat AsliBalas0
GasFeeCrier
· 07-12 10:02
Daya Komputasi berbasis masih harus dilanjutkan.
Lihat AsliBalas0
mev_me_maybe
· 07-12 10:02
Drop biaya terlalu mendesak.
Lihat AsliBalas0
All-InQueen
· 07-12 10:01
Akhirnya berhasil!
Lihat AsliBalas0
MemecoinResearcher
· 07-12 10:01
p<0.05 bullish pada demokratisasi komputasi sejujurnya
DeepSeek V3 memperbarui menciptakan pola baru dalam industri AI, algoritme terobosan menurunkan daya komputasi.
Pembaruan DeepSeek V3: Terobosan Algoritme dan Pola Baru Industri AI
DeepSeek baru saja merilis pembaruan versi V3, dengan parameter model mencapai 6850 miliar, yang menunjukkan peningkatan signifikan dalam kemampuan kode, desain UI, dan kemampuan inferensi. Pembaruan ini memicu pemikiran mendalam di industri tentang hubungan antara daya komputasi dan Algoritme.
Dalam konferensi GTC 2025 yang baru-baru ini diadakan, ada pendapat yang menyatakan bahwa model yang efisien mungkin akan mengurangi kebutuhan akan chip berkinerja tinggi, tetapi kenyataannya mungkin justru sebaliknya. Kebutuhan komputasi di masa depan kemungkinan besar akan terus meningkat, bukan berkurang.
Hubungan simbiosis antara daya komputasi dan algoritme sedang merombak pola industri AI. Beberapa perusahaan berfokus pada pembangunan kumpulan daya komputasi berskala besar, sementara yang lain berkonsentrasi pada optimalisasi efisiensi algoritme, membentuk jalur teknologi yang berbeda. Diferensiasi ini juga mempengaruhi struktur rantai industri, mendorong penyesuaian alokasi sumber daya. Sementara itu, kebangkitan komunitas sumber terbuka mempercepat inovasi dan penyebaran teknologi.
Inovasi teknologi DeepSeek terutama tercermin dalam beberapa aspek berikut:
Optimasi arsitektur model: Mengadopsi arsitektur kombinasi Transformer+MOE, memperkenalkan mekanisme perhatian laten multi-kepala, meningkatkan efisiensi dan akurasi model.
Inovasi Metode Pelatihan: Mengusulkan kerangka pelatihan presisi campuran FP8, memilih presisi komputasi secara dinamis sesuai kebutuhan, meningkatkan kecepatan pelatihan dan mengurangi penggunaan memori.
Peningkatan efisiensi inferensi: Memperkenalkan teknologi prediksi multi-Token untuk mempercepat kecepatan inferensi dan mengurangi biaya.
Terobosan algoritme pembelajaran penguatan: Algoritme baru GRPO mengoptimalkan proses pelatihan model, mengurangi perhitungan yang tidak perlu sambil memastikan peningkatan kinerja.
Inovasi-inovasi ini membentuk sistem teknologi yang lengkap, dari pelatihan hingga inferensi secara menyeluruh mengurangi kebutuhan daya komputasi, sehingga kartu grafis kelas konsumen biasa pun dapat menjalankan model AI yang kuat, secara signifikan menurunkan ambang batas aplikasi AI.
Dampak DeepSeek bagi produsen chip bersifat dua sisi. Di satu sisi, keterikatan DeepSeek dengan perangkat keras dan ekosistem lebih dalam, yang mungkin memperluas ukuran pasar secara keseluruhan; di sisi lain, algoritme optimasi dapat mengubah struktur permintaan pasar untuk chip kelas atas.
Bagi industri AI di China, optimasi algoritme DeepSeek menyediakan jalur terobosan teknologi. Dalam konteks terbatasnya chip kelas tinggi, pemikiran "perangkat lunak menggantikan perangkat keras" mengurangi ketergantungan pada chip impor kelas atas. Ini tidak hanya menguntungkan penyedia layanan komputasi hulu untuk meningkatkan pengembalian investasi, tetapi juga menurunkan ambang pengembangan aplikasi AI hulu.
Di bidang Web3+AI, inovasi DeepSeek memberikan dorongan baru untuk infrastruktur AI terdesentralisasi. Arsitektur MoE cocok untuk penyebaran terdistribusi, kerangka pelatihan FP8 mengurangi kebutuhan akan sumber daya komputasi kelas atas, semua ini membantu membangun jaringan AI terdesentralisasi yang lebih fleksibel dan efisien.
Selain itu, kemajuan teknologi DeepSeek juga mendukung pengembangan sistem multi-agen, yang dapat membawa inovasi dalam pengoptimalan strategi perdagangan cerdas, eksekusi otomatis kontrak pintar, dan manajemen portofolio yang dipersonalisasi.
Pengembangan AI di masa depan tidak lagi hanya merupakan kompetisi kekuatan komputasi, melainkan kompetisi kolaboratif antara kekuatan komputasi dan Algoritme. Di jalur baru ini, para inovator sedang menggunakan kecerdasan untuk mendefinisikan ulang aturan permainan, mendorong pembentukan kembali pola ekonomi digital.