DeepSeek Memimpin Paradigma Baru AI: Dari Daya Komputasi ke Inovasi Algoritme

Baru-baru ini, DeepSeek merilis pembaruan versi terbaru V3—DeepSeek-V3-0324 di platform Hugging Face. Model ini dengan 6850 miliar parameter memiliki peningkatan signifikan dalam kemampuan kode, desain UI, dan kemampuan inferensi.

Pada konferensi GTC 2025 yang baru saja berakhir, CEO NVIDIA, Huang Renxun, memberikan pujian tinggi kepada DeepSeek. Dia menekankan bahwa pandangan pasar sebelumnya yang menganggap model efisien DeepSeek akan mengurangi permintaan terhadap chip adalah salah, dan kebutuhan komputasi di masa depan hanya akan semakin meningkat, bukan menurun.

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

Daya Komputasi dan Evolusi Simbiotik Algoritme

Dalam bidang AI, peningkatan Daya Komputasi memberikan dasar bagi algoritme yang lebih kompleks untuk dijalankan, memungkinkan model untuk memproses lebih banyak data dan mempelajari pola yang lebih kompleks; sementara optimasi algoritme dapat memanfaatkan Daya Komputasi dengan lebih efisien, meningkatkan efisiensi penggunaan sumber daya komputasi.

Daya Komputasi dan hubungan simbiotik Algoritme sedang membentuk kembali lanskap industri AI:

• Diferensiasi Jalur Teknologi: Beberapa perusahaan mengejar pembangunan kluster daya komputasi besar, sementara yang lain fokus pada optimasi efisiensi algoritme, membentuk aliran teknologi yang berbeda.
• Rekonstruksi rantai industri: Produsen chip menjadi penguasa daya komputasi AI melalui ekosistem, sementara penyedia layanan cloud menurunkan ambang penyebaran melalui layanan daya komputasi yang fleksibel.
• Penyesuaian alokasi sumber daya: Perusahaan mencari keseimbangan antara investasi infrastruktur perangkat keras dan pengembangan algoritme yang efisien.
• Kebangkitan Komunitas Sumber Terbuka: Model sumber terbuka memungkinkan inovasi algoritme dan hasil optimasi Daya Komputasi untuk dibagikan, mempercepat iterasi dan difusi teknologi.

Inovasi Teknologi DeepSeek

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

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-tugas umum, sementara MOE berfungsi sebagai kelompok ahli dalam tim, di mana setiap ahli memiliki bidang keahlian masing-masing. Ketika menghadapi masalah tertentu, ahli yang paling ahli 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, yang lebih lanjut meningkatkan kinerja model.

Inovasi Metode Pelatihan

DeepSeek mengusulkan kerangka pelatihan presisi campuran FP8. Kerangka ini seperti pengatur sumber daya cerdas, yang dapat secara dinamis memilih presisi komputasi yang tepat berdasarkan kebutuhan pada berbagai tahap selama pelatihan. Ketika diperlukan komputasi presisi tinggi, ia akan menggunakan presisi yang lebih tinggi untuk memastikan akurasi model; sedangkan ketika dapat diterima untuk menggunakan presisi yang lebih rendah, ia akan menurunkan presisi untuk menghemat daya komputasi, mempercepat 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 langkah demi langkah, dengan setiap langkah hanya memprediksi satu Token. Sementara itu, teknologi MTP dapat memprediksi beberapa Token sekaligus, sehingga mempercepat kecepatan inferensi secara signifikan, 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 memberi model seorang pelatih, yang mengarahkan model untuk mempelajari perilaku yang lebih baik melalui hadiah dan hukuman. Algoritme pembelajaran penguatan tradisional dapat menghabiskan banyak Daya Komputasi dalam proses ini, sementara algoritme baru dari DeepSeek jauh lebih efisien, dapat mengurangi Daya Komputasi yang tidak perlu sambil memastikan peningkatan kinerja model, sehingga mencapai keseimbangan antara kinerja dan biaya.

Inovasi-inovasi ini bukanlah titik-titik teknologi yang terisolasi, melainkan membentuk sistem teknologi yang lengkap, dari pelatihan hingga inferensi, yang menurunkan kebutuhan Daya Komputasi di seluruh rantai. Kartu grafis kelas konsumen biasa sekarang juga dapat menjalankan model AI yang kuat, secara signifikan menurunkan ambang batas aplikasi AI, sehingga lebih banyak pengembang dan perusahaan dapat berpartisipasi dalam inovasi AI.

Dampak pada Pabrikan Chip

Banyak orang beranggapan bahwa DeepSeek telah melewati lapisan perangkat lunak produsen GPU, sehingga terlepas dari ketergantungan pada mereka. Sebenarnya, DeepSeek langsung melakukan optimasi algoritme melalui lapisan PTX (Parallel Thread Execution) dari produsen GPU. PTX adalah bahasa representasi menengah yang berada di antara kode GPU tingkat tinggi dan instruksi GPU yang sebenarnya, dengan mengoperasikan lapisan ini, DeepSeek dapat mencapai penyesuaian kinerja yang lebih halus.

Dampak ini bagi produsen chip bersifat dua sisi, di satu sisi, DeepSeek sebenarnya terikat lebih dalam dengan perangkat keras dan ekosistem, penurunan ambang aplikasi AI mungkin 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 dijalankan pada GPU kelas atas, kini mungkin dapat berjalan secara efisien pada kartu grafis kelas menengah bahkan konsumer.

Makna bagi Industri AI di Tiongkok

Optimisasi Algoritme DeepSeek menyediakan jalur terobosan teknologi untuk industri AI di Tiongkok. 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 optimasi perangkat lunak, meningkatkan pengembalian investasi. Di hilir, model sumber terbuka yang dioptimalkan menurunkan ambang batas pengembangan aplikasi AI. Banyak usaha kecil dan menengah yang tidak memerlukan sumber daya daya komputasi yang besar, dapat mengembangkan aplikasi yang kompetitif berdasarkan model DeepSeek, yang akan memunculkan lebih banyak solusi AI di berbagai bidang vertikal.

Dampak Mendalam 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 dari satu node, sehingga meningkatkan fleksibilitas dan efisiensi model.

Kerangka pelatihan FP8 lebih lanjut mengurangi kebutuhan akan sumber daya komputasi tingkat tinggi, sehingga lebih banyak sumber daya komputasi dapat ditambahkan ke 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

• Optimasi Strategi Perdagangan Cerdas: Melalui analisis data pasar waktu nyata oleh agen, prediksi fluktuasi harga jangka pendek oleh agen, eksekusi perdagangan di blockchain oleh agen, dan pengawasan hasil perdagangan oleh agen, membantu pengguna mendapatkan keuntungan yang lebih tinggi.

• Eksekusi otomatis kontrak pintar: agen pemantauan kontrak pintar, agen eksekusi kontrak pintar, agen pengawasan hasil eksekusi, dan lain-lain beroperasi secara kolaboratif untuk mewujudkan otomatisasi logika bisnis yang lebih kompleks.

• Manajemen portofolio investasi yang dipersonalisasi: AI membantu pengguna menemukan peluang staking atau penyediaan likuiditas terbaik secara real-time berdasarkan preferensi risiko, tujuan investasi, dan kondisi keuangan pengguna.

DeepSeek hadir dengan mencari terobosan melalui inovasi algoritme dalam batasan daya komputasi, membuka jalur pengembangan yang berbeda untuk industri AI di China. Mengurangi ambang aplikasi, mendorong integrasi Web3 dan AI, mengurangi ketergantungan pada chip kelas atas, dan memberdayakan inovasi keuangan, dampak-dampak ini sedang membentuk kembali pola ekonomi digital. Di masa depan, perkembangan AI tidak lagi hanya menjadi perlombaan daya komputasi, tetapi menjadi perlombaan kolaboratif antara daya komputasi dan optimalisasi algoritme. Di jalur baru ini, inovator seperti DeepSeek sedang mendefinisikan kembali aturan permainan dengan kecerdasan China.