DeepSeek V3 diluncurkan: era baru kolaborasi optimasi daya komputasi dan algoritme
Baru-baru ini, DeepSeek merilis pembaruan versi V3 terbaru——DeepSeek-V3-0324 di platform Hugging Face. Model ini memiliki 6850 miliar parameter, dengan peningkatan signifikan dalam kemampuan kode, desain UI, dan kemampuan inferensi.
Pada konferensi GTC 2025 yang baru saja selesai, seorang eksekutif dari perusahaan teknologi terkenal memberikan penilaian tinggi terhadap DeepSeek. Ia menekankan bahwa pandangan sebelumnya di pasar yang menganggap bahwa model efisien DeepSeek akan mengurangi permintaan chip adalah salah, karena kebutuhan komputasi di masa depan hanya akan semakin meningkat, bukan berkurang.
Sebagai karya perwakilan dari terobosan algoritme, hubungan antara DeepSeek dan Daya Komputasi layak untuk dieksplorasi lebih dalam. Mari kita analisis terlebih dahulu arti Daya Komputasi dan algoritme terhadap perkembangan industri AI.
Daya Komputasi dan Algoritme yang Berkembang Bersama
Di bidang AI, peningkatan Daya Komputasi memberikan dasar bagi algoritme yang lebih kompleks untuk dijalankan, memungkinkan model untuk menangani 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 algoritme yang saling berhubungan sedang membentuk kembali pola industri AI:
Diferensiasi jalur teknologi: Beberapa perusahaan mengejar pembangunan kluster daya komputasi super besar, sementara yang lain fokus pada optimalisasi efisiensi algoritme, membentuk aliran teknologi yang berbeda.
Rekonstruksi Rantai Industri: Sebuah produsen chip menjadi pemimpin Daya Komputasi AI melalui ekosistem, sementara penyedia layanan cloud mengurangi hambatan penerapan 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 seperti DeepSeek, LLaMA memungkinkan inovasi algoritme dan hasil optimasi Daya Komputasi dapat dibagikan, mempercepat iterasi dan difusi teknologi.
Inovasi Teknologi DeepSeek
Kenaikan cepat DeepSeek tidak terlepas dari inovasi teknologinya. Berikut adalah penjelasan singkat 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 kompeten akan menangani masalah tersebut, sehingga secara signifikan meningkatkan efisiensi dan akurasi model.
Inovasi Metode Pelatihan
DeepSeek mengajukan kerangka pelatihan presisi campuran FP8. Kerangka ini dapat memilih presisi komputasi yang sesuai secara dinamis berdasarkan kebutuhan pada tahap yang berbeda selama proses pelatihan. Saat membutuhkan komputasi presisi tinggi, digunakan presisi yang lebih tinggi untuk memastikan akurasi model; sementara saat dapat menerima presisi yang lebih rendah, presisi diturunkan untuk menghemat sumber daya komputasi, meningkatkan 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, di mana setiap langkah hanya memprediksi satu Token. Namun, teknologi MTP mampu memprediksi beberapa Token sekaligus, sehingga secara signifikan mempercepat kecepatan inferensi dan juga mengurangi biaya inferensi.
Terobosan Algoritme Pembelajaran Penguatan
Algoritme pembelajaran mendalam baru dari DeepSeek, GRPO (Generalized Reward-Penalized Optimization), mengoptimalkan proses pelatihan model. Algoritme baru ini mampu mengurangi komputasi yang tidak perlu sembari memastikan peningkatan kinerja model, sehingga mencapai keseimbangan antara kinerja dan biaya.
Inovasi-inovasi ini membentuk sistem teknologi yang lengkap, mengurangi kebutuhan Daya Komputasi sepanjang rantai dari pelatihan hingga inferensi. Kartu grafis kelas konsumen biasa sekarang dapat menjalankan model AI yang kuat, secara signifikan menurunkan ambang batas aplikasi AI, memungkinkan lebih banyak pengembang dan perusahaan untuk terlibat dalam inovasi AI.
Dampak pada produsen chip
Inovasi teknologi DeepSeek memiliki dampak dua sisi bagi produsen chip. Di satu sisi, DeepSeek terikat lebih dalam dengan perangkat keras dan ekosistem, sementara penurunan ambang masuk aplikasi AI dapat memperluas skala pasar secara keseluruhan; di sisi lain, optimasi algoritme DeepSeek dapat mengubah struktur permintaan pasar terhadap chip kelas atas, di mana beberapa model AI yang sebelumnya memerlukan GPU kelas atas untuk dijalankan, sekarang mungkin dapat berjalan secara efisien pada kartu grafis kelas menengah bahkan kelas konsumen.
Arti untuk Industri AI di China
Optimasi algoritme DeepSeek menyediakan jalur terobosan teknologi untuk industri AI di China. Dalam konteks terbatasnya chip kelas atas, pendekatan "perangkat lunak menggantikan perangkat keras" mengurangi ketergantungan pada chip impor yang unggul.
Di hulu, algoritme yang efisien mengurangi tekanan pada kebutuhan daya komputasi, memungkinkan penyedia layanan daya komputasi untuk memperpanjang siklus penggunaan perangkat keras melalui optimasi perangkat lunak dan meningkatkan pengembalian investasi. Di hilir, model sumber terbuka yang telah dioptimalkan mengurangi hambatan pengembangan aplikasi AI. Banyak usaha kecil dan menengah tidak memerlukan banyak sumber daya daya komputasi, juga dapat mengembangkan aplikasi yang kompetitif berdasarkan model DeepSeek, yang akan mendorong munculnya 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 inovatif, algoritme yang efisien, dan kebutuhan Daya Komputasi yang lebih rendah, memungkinkan inferensi AI terdistribusi. Arsitektur MoE secara alami cocok untuk penerapan terdistribusi, di mana node yang berbeda dapat menyimpan jaringan ahli yang berbeda, tanpa perlu satu node menyimpan model lengkap, yang secara signifikan mengurangi persyaratan 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 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
Optimasi Strategi Perdagangan Cerdas: Melalui analisis data pasar secara real-time, prediksi fluktuasi harga jangka pendek, pelaksanaan perdagangan di blockchain, dan pengawasan hasil perdagangan oleh beberapa agen cerdas yang beroperasi secara kolaboratif, membantu pengguna meraih keuntungan yang lebih tinggi.
Eksekusi otomatis kontrak pintar: Pemantauan kontrak pintar, eksekusi, dan pengawasan hasil yang dilakukan oleh agen cerdas yang beroperasi secara kolaboratif untuk mewujudkan otomatisasi logika bisnis yang lebih kompleks.
Manajemen portofolio yang dipersonalisasi: AI membantu pengguna secara waktu nyata 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 yang berbeda untuk industri AI di China. Mengurangi ambang aplikasi, mendorong integrasi Web3 dan AI, mengurangi ketergantungan pada chip tinggi, memberdayakan inovasi keuangan, dampak-dampak ini sedang membentuk kembali pola ekonomi digital. Di masa depan, perkembangan AI tidak lagi hanya kompetisi daya komputasi, tetapi kompetisi kolaboratif antara daya komputasi dan optimasi algoritme. Di jalur baru ini, inovator seperti DeepSeek sedang mendefinisikan ulang aturan permainan dengan kebijaksanaan China.
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.
18 Suka
Hadiah
18
6
Bagikan
Komentar
0/400
MEVHunterZhang
· 7jam yang lalu
Parameter model nb吖~
Lihat AsliBalas0
DecentralizedElder
· 07-21 10:33
Parameter sebesar ini tidak dapat diterima.
Lihat AsliBalas0
AirdropHarvester
· 07-21 10:32
Semua itu hal kecil! Ini semua apa yang dicuri?
Lihat AsliBalas0
StakeOrRegret
· 07-21 10:30
Tidak bisa mengikuti merek baru.
Lihat AsliBalas0
0xSoulless
· 07-21 10:21
Sekali lagi dianggap bodoh, ya?
Lihat AsliBalas0
TokenEconomist
· 07-21 10:17
sebenarnya, ukuran parameter bukan segalanya... biarkan saya menjelaskan implikasi roi di sini
DeepSeek V3 melepaskan potensi algoritme dan membuka era baru dalam perkembangan AI
DeepSeek V3 diluncurkan: era baru kolaborasi optimasi daya komputasi dan algoritme
Baru-baru ini, DeepSeek merilis pembaruan versi V3 terbaru——DeepSeek-V3-0324 di platform Hugging Face. Model ini memiliki 6850 miliar parameter, dengan peningkatan signifikan dalam kemampuan kode, desain UI, dan kemampuan inferensi.
Pada konferensi GTC 2025 yang baru saja selesai, seorang eksekutif dari perusahaan teknologi terkenal memberikan penilaian tinggi terhadap DeepSeek. Ia menekankan bahwa pandangan sebelumnya di pasar yang menganggap bahwa model efisien DeepSeek akan mengurangi permintaan chip adalah salah, karena kebutuhan komputasi di masa depan hanya akan semakin meningkat, bukan berkurang.
Sebagai karya perwakilan dari terobosan algoritme, hubungan antara DeepSeek dan Daya Komputasi layak untuk dieksplorasi lebih dalam. Mari kita analisis terlebih dahulu arti Daya Komputasi dan algoritme terhadap perkembangan industri AI.
Daya Komputasi dan Algoritme yang Berkembang Bersama
Di bidang AI, peningkatan Daya Komputasi memberikan dasar bagi algoritme yang lebih kompleks untuk dijalankan, memungkinkan model untuk menangani 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 algoritme yang saling berhubungan sedang membentuk kembali pola industri AI:
Diferensiasi jalur teknologi: Beberapa perusahaan mengejar pembangunan kluster daya komputasi super besar, sementara yang lain fokus pada optimalisasi efisiensi algoritme, membentuk aliran teknologi yang berbeda.
Rekonstruksi Rantai Industri: Sebuah produsen chip menjadi pemimpin Daya Komputasi AI melalui ekosistem, sementara penyedia layanan cloud mengurangi hambatan penerapan 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 seperti DeepSeek, LLaMA memungkinkan inovasi algoritme dan hasil optimasi Daya Komputasi dapat dibagikan, mempercepat iterasi dan difusi teknologi.
Inovasi Teknologi DeepSeek
Kenaikan cepat DeepSeek tidak terlepas dari inovasi teknologinya. Berikut adalah penjelasan singkat 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 kompeten akan menangani masalah tersebut, sehingga secara signifikan meningkatkan efisiensi dan akurasi model.
Inovasi Metode Pelatihan
DeepSeek mengajukan kerangka pelatihan presisi campuran FP8. Kerangka ini dapat memilih presisi komputasi yang sesuai secara dinamis berdasarkan kebutuhan pada tahap yang berbeda selama proses pelatihan. Saat membutuhkan komputasi presisi tinggi, digunakan presisi yang lebih tinggi untuk memastikan akurasi model; sementara saat dapat menerima presisi yang lebih rendah, presisi diturunkan untuk menghemat sumber daya komputasi, meningkatkan 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, di mana setiap langkah hanya memprediksi satu Token. Namun, teknologi MTP mampu memprediksi beberapa Token sekaligus, sehingga secara signifikan mempercepat kecepatan inferensi dan juga mengurangi biaya inferensi.
Terobosan Algoritme Pembelajaran Penguatan
Algoritme pembelajaran mendalam baru dari DeepSeek, GRPO (Generalized Reward-Penalized Optimization), mengoptimalkan proses pelatihan model. Algoritme baru ini mampu mengurangi komputasi yang tidak perlu sembari memastikan peningkatan kinerja model, sehingga mencapai keseimbangan antara kinerja dan biaya.
Inovasi-inovasi ini membentuk sistem teknologi yang lengkap, mengurangi kebutuhan Daya Komputasi sepanjang rantai dari pelatihan hingga inferensi. Kartu grafis kelas konsumen biasa sekarang dapat menjalankan model AI yang kuat, secara signifikan menurunkan ambang batas aplikasi AI, memungkinkan lebih banyak pengembang dan perusahaan untuk terlibat dalam inovasi AI.
Dampak pada produsen chip
Inovasi teknologi DeepSeek memiliki dampak dua sisi bagi produsen chip. Di satu sisi, DeepSeek terikat lebih dalam dengan perangkat keras dan ekosistem, sementara penurunan ambang masuk aplikasi AI dapat memperluas skala pasar secara keseluruhan; di sisi lain, optimasi algoritme DeepSeek dapat mengubah struktur permintaan pasar terhadap chip kelas atas, di mana beberapa model AI yang sebelumnya memerlukan GPU kelas atas untuk dijalankan, sekarang mungkin dapat berjalan secara efisien pada kartu grafis kelas menengah bahkan kelas konsumen.
Arti untuk Industri AI di China
Optimasi algoritme DeepSeek menyediakan jalur terobosan teknologi untuk industri AI di China. Dalam konteks terbatasnya chip kelas atas, pendekatan "perangkat lunak menggantikan perangkat keras" mengurangi ketergantungan pada chip impor yang unggul.
Di hulu, algoritme yang efisien mengurangi tekanan pada kebutuhan daya komputasi, memungkinkan penyedia layanan daya komputasi untuk memperpanjang siklus penggunaan perangkat keras melalui optimasi perangkat lunak dan meningkatkan pengembalian investasi. Di hilir, model sumber terbuka yang telah dioptimalkan mengurangi hambatan pengembangan aplikasi AI. Banyak usaha kecil dan menengah tidak memerlukan banyak sumber daya daya komputasi, juga dapat mengembangkan aplikasi yang kompetitif berdasarkan model DeepSeek, yang akan mendorong munculnya 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 inovatif, algoritme yang efisien, dan kebutuhan Daya Komputasi yang lebih rendah, memungkinkan inferensi AI terdistribusi. Arsitektur MoE secara alami cocok untuk penerapan terdistribusi, di mana node yang berbeda dapat menyimpan jaringan ahli yang berbeda, tanpa perlu satu node menyimpan model lengkap, yang secara signifikan mengurangi persyaratan 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 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
Optimasi Strategi Perdagangan Cerdas: Melalui analisis data pasar secara real-time, prediksi fluktuasi harga jangka pendek, pelaksanaan perdagangan di blockchain, dan pengawasan hasil perdagangan oleh beberapa agen cerdas yang beroperasi secara kolaboratif, membantu pengguna meraih keuntungan yang lebih tinggi.
Eksekusi otomatis kontrak pintar: Pemantauan kontrak pintar, eksekusi, dan pengawasan hasil yang dilakukan oleh agen cerdas yang beroperasi secara kolaboratif untuk mewujudkan otomatisasi logika bisnis yang lebih kompleks.
Manajemen portofolio yang dipersonalisasi: AI membantu pengguna secara waktu nyata 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 yang berbeda untuk industri AI di China. Mengurangi ambang aplikasi, mendorong integrasi Web3 dan AI, mengurangi ketergantungan pada chip tinggi, memberdayakan inovasi keuangan, dampak-dampak ini sedang membentuk kembali pola ekonomi digital. Di masa depan, perkembangan AI tidak lagi hanya kompetisi daya komputasi, tetapi kompetisi kolaboratif antara daya komputasi dan optimasi algoritme. Di jalur baru ini, inovator seperti DeepSeek sedang mendefinisikan ulang aturan permainan dengan kebijaksanaan China.