Pembaruan DeepSeek V3 Memimpin Paradigma Baru AI: Daya Komputasi dan Algoritme yang Berkembang Secara Kooperatif
Baru-baru ini, DeepSeek merilis pembaruan versi V3 terbaru di Hugging Face—DeepSeek-V3-0324, dengan parameter model mencapai 6850 miliar, terjadi peningkatan signifikan dalam kemampuan kode, desain UI, dan kemampuan inferensi.
Pada konferensi GTC 2025 yang baru saja berakhir, Huang Renxun memberikan pujian tinggi kepada DeepSeek. Ia menekankan bahwa pandangan pasar sebelumnya yang menganggap model efisien DeepSeek akan mengurangi permintaan terhadap chip adalah salah, dan permintaan komputasi di masa depan hanya akan meningkat, bukan menurun.
DeepSeek sebagai produk perwakilan dari terobosan algoritme, hubungan antara pasokan chip telah memicu pemikiran orang tentang Daya Komputasi dan algoritme dalam peranannya dalam perkembangan industri.
Daya Komputasi dan Evolusi Simbiosis Algoritme
Dalam bidang AI, peningkatan Daya Komputasi menyediakan dasar untuk menjalankan algoritme yang lebih kompleks, memungkinkan model untuk mengolah 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 kembali pola industri AI:
Diferensiasi Jalur Teknologi: Beberapa perusahaan mengejar pembangunan kluster daya komputasi super besar, sementara yang lain fokus pada optimasi efisiensi algoritme, membentuk aliran teknologi yang berbeda.
Rekonstruksi Rantai Industri: Sebuah perusahaan chip menjadi pemimpin Daya Komputasi AI melalui ekosistemnya, sementara penyedia layanan cloud menurunkan ambang batas penerapan melalui layanan Daya Komputasi yang elastis.
Penyesuaian Alokasi Sumber Daya: Perusahaan mencari keseimbangan antara investasi infrastruktur perangkat keras dan pengembangan algoritme yang efisien.
Kebangkitan komunitas open source: Model open source seperti DeepSeek, LLaMA memungkinkan inovasi algoritme dan hasil optimasi Daya Komputasi untuk dibagikan, mempercepat iterasi dan penyebaran teknologi.
Inovasi Teknologi DeepSeek
Kebangkitan cepat 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 memanggil ahli yang paling sesuai untuk masalah tertentu. Mekanisme MLA memungkinkan model untuk lebih fleksibel dalam memperhatikan berbagai detail penting, meningkatkan kinerja lebih lanjut.
Inovasi Metode Pelatihan
DeepSeek mengusulkan kerangka pelatihan presisi campuran FP8. Kerangka ini dapat secara dinamis memilih presisi komputasi yang sesuai berdasarkan kebutuhan pada berbagai tahap selama pelatihan. Menggunakan presisi yang lebih tinggi saat diperlukan perhitungan presisi tinggi, dan mengurangi presisi ketika presisi yang lebih rendah dapat diterima, sehingga mengoptimalkan penggunaan sumber daya, meningkatkan kecepatan pelatihan, dan mengurangi penggunaan memori.
Peningkatan Efisiensi Inferensi
Pada tahap inferensi, DeepSeek memperkenalkan teknologi Prediksi Multi-token (Multi-token Prediction, MTP). Berbeda dengan prediksi langkah demi langkah tradisional, teknologi MTP dapat memprediksi beberapa Token sekaligus, secara signifikan meningkatkan kecepatan inferensi, sekaligus mengurangi biaya inferensi.
Terobosan Algoritme Pembelajaran Penguatan
Algoritme pembelajaran penguatan baru GRPO (Generalized Reward-Penalized Optimization) dari DeepSeek mengoptimalkan proses pelatihan model. Algoritme ini dapat meningkatkan kinerja model sambil mengurangi komputasi yang tidak perlu, 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 konsumen biasa sekarang dapat menjalankan model AI yang kuat, secara signifikan menurunkan ambang batas aplikasi AI, memungkinkan lebih banyak pengembang dan perusahaan untuk berpartisipasi dalam inovasi AI.
Dampak terhadap industri chip
DeepSeek sebenarnya melakukan optimasi algoritme melalui lapisan PTX (Parallel Thread Execution) dari suatu perusahaan chip. PTX adalah bahasa representasi perantara yang berada di antara kode tingkat tinggi dan instruksi GPU yang sebenarnya, dengan mengoperasikan lapisan ini, DeepSeek dapat mencapai penyetelan kinerja yang lebih halus.
Dampak ini pada industri chip bersifat dua arah. Di satu sisi, DeepSeek terikat lebih dalam dengan perangkat keras dan ekosistem terkait, penurunan ambang aplikasi AI mungkin memperluas skala pasar secara keseluruhan; di sisi lain, optimasi algoritme DeepSeek mungkin mengubah struktur permintaan pasar terhadap chip kelas atas, beberapa model AI yang sebelumnya memerlukan GPU kelas atas untuk dijalankan, kini mungkin dapat berjalan dengan efisien pada kartu grafis kelas menengah bahkan konsumen.
Makna untuk Industri AI Tiongkok
Optimasi algoritme DeepSeek menyediakan jalur terobosan teknologi untuk industri AI di China. Dalam konteks keterbatasan chip kelas atas, pemikiran "perangkat lunak menggantikan perangkat keras" mengurangi ketergantungan pada chip impor terbaik.
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 menurunkan ambang batas pengembangan aplikasi AI. Banyak usaha kecil dan menengah tidak memerlukan sumber daya daya komputasi yang besar, dan dapat mengembangkan aplikasi kompetitif berdasarkan model DeepSeek, yang akan memunculkan lebih banyak solusi AI di bidang vertikal.
Dampak Mendalam Web3+AI
Infrastruktur AI Terdesentralisasi
Optimisasi algoritme DeepSeek memberikan dorongan baru bagi infrastruktur AI Web3. Arsitektur inovatif, algoritme yang efisien, dan kebutuhan daya komputasi yang rendah memungkinkan inferensi AI terdesentralisasi. 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 persyaratan penyimpanan dan komputasi pada satu node, sehingga meningkatkan fleksibilitas dan efisiensi model.
Kerangka pelatihan FP8 selanjutnya mengurangi kebutuhan akan sumber daya komputasi yang tinggi, sehingga lebih banyak sumber daya komputasi dapat ditambahkan ke jaringan node. Ini tidak hanya mengurangi batasan 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 secara real-time, prediksi fluktuasi harga jangka pendek, eksekusi perdagangan di blockchain, pengawasan hasil perdagangan, dan kolaborasi beberapa agen, membantu pengguna untuk mendapatkan keuntungan yang lebih tinggi.
Eksekusi otomatis kontrak pintar: Pemantauan kontrak pintar, eksekusi, dan pengawasan hasil serta kolaborasi agen pintar untuk mewujudkan otomatisasi logika bisnis yang lebih kompleks.
Manajemen Portofolio Investasi yang Dipersonalisasi: AI membantu pengguna secara real-time untuk mencari 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 canggih, dan memberdayakan inovasi keuangan, semua ini sedang membentuk kembali pola ekonomi digital. Di masa depan, perkembangan AI tidak lagi hanya merupakan kompetisi daya komputasi, tetapi merupakan kompetisi optimisasi kolaboratif antara daya komputasi dan algoritme. Di jalur baru ini, para 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.
5 Suka
Hadiah
5
5
Bagikan
Komentar
0/400
ApeWithAPlan
· 18menit yang lalu
Menimbun kartu untuk berjaga-jaga, malam ini kartu grafis terus naik
Lihat AsliBalas0
WhaleWatcher
· 8jam yang lalu
6850 miliar parameter baru disebut model besar!!
Lihat AsliBalas0
RektButAlive
· 8jam yang lalu
Merasa akan segera Dianggap Bodoh
Lihat AsliBalas0
MemecoinTrader
· 8jam yang lalu
baru saja menerapkan bot sentimen di $nvda... saksikan narasi ini pompa keras af
DeepSeek V3 memperbarui paradigma AI baru: Daya Komputasi dan Algoritme berkembang secara bersamaan memimpin perubahan industri
Pembaruan DeepSeek V3 Memimpin Paradigma Baru AI: Daya Komputasi dan Algoritme yang Berkembang Secara Kooperatif
Baru-baru ini, DeepSeek merilis pembaruan versi V3 terbaru di Hugging Face—DeepSeek-V3-0324, dengan parameter model mencapai 6850 miliar, terjadi peningkatan signifikan dalam kemampuan kode, desain UI, dan kemampuan inferensi.
Pada konferensi GTC 2025 yang baru saja berakhir, Huang Renxun memberikan pujian tinggi kepada DeepSeek. Ia menekankan bahwa pandangan pasar sebelumnya yang menganggap model efisien DeepSeek akan mengurangi permintaan terhadap chip adalah salah, dan permintaan komputasi di masa depan hanya akan meningkat, bukan menurun.
DeepSeek sebagai produk perwakilan dari terobosan algoritme, hubungan antara pasokan chip telah memicu pemikiran orang tentang Daya Komputasi dan algoritme dalam peranannya dalam perkembangan industri.
Daya Komputasi dan Evolusi Simbiosis Algoritme
Dalam bidang AI, peningkatan Daya Komputasi menyediakan dasar untuk menjalankan algoritme yang lebih kompleks, memungkinkan model untuk mengolah 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 kembali pola industri AI:
Diferensiasi Jalur Teknologi: Beberapa perusahaan mengejar pembangunan kluster daya komputasi super besar, sementara yang lain fokus pada optimasi efisiensi algoritme, membentuk aliran teknologi yang berbeda.
Rekonstruksi Rantai Industri: Sebuah perusahaan chip menjadi pemimpin Daya Komputasi AI melalui ekosistemnya, sementara penyedia layanan cloud menurunkan ambang batas penerapan melalui layanan Daya Komputasi yang elastis.
Penyesuaian Alokasi Sumber Daya: Perusahaan mencari keseimbangan antara investasi infrastruktur perangkat keras dan pengembangan algoritme yang efisien.
Kebangkitan komunitas open source: Model open source seperti DeepSeek, LLaMA memungkinkan inovasi algoritme dan hasil optimasi Daya Komputasi untuk dibagikan, mempercepat iterasi dan penyebaran teknologi.
Inovasi Teknologi DeepSeek
Kebangkitan cepat 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 memanggil ahli yang paling sesuai untuk masalah tertentu. Mekanisme MLA memungkinkan model untuk lebih fleksibel dalam memperhatikan berbagai detail penting, meningkatkan kinerja lebih lanjut.
Inovasi Metode Pelatihan
DeepSeek mengusulkan kerangka pelatihan presisi campuran FP8. Kerangka ini dapat secara dinamis memilih presisi komputasi yang sesuai berdasarkan kebutuhan pada berbagai tahap selama pelatihan. Menggunakan presisi yang lebih tinggi saat diperlukan perhitungan presisi tinggi, dan mengurangi presisi ketika presisi yang lebih rendah dapat diterima, sehingga mengoptimalkan penggunaan sumber daya, meningkatkan kecepatan pelatihan, dan mengurangi penggunaan memori.
Peningkatan Efisiensi Inferensi
Pada tahap inferensi, DeepSeek memperkenalkan teknologi Prediksi Multi-token (Multi-token Prediction, MTP). Berbeda dengan prediksi langkah demi langkah tradisional, teknologi MTP dapat memprediksi beberapa Token sekaligus, secara signifikan meningkatkan kecepatan inferensi, sekaligus mengurangi biaya inferensi.
Terobosan Algoritme Pembelajaran Penguatan
Algoritme pembelajaran penguatan baru GRPO (Generalized Reward-Penalized Optimization) dari DeepSeek mengoptimalkan proses pelatihan model. Algoritme ini dapat meningkatkan kinerja model sambil mengurangi komputasi yang tidak perlu, 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 konsumen biasa sekarang dapat menjalankan model AI yang kuat, secara signifikan menurunkan ambang batas aplikasi AI, memungkinkan lebih banyak pengembang dan perusahaan untuk berpartisipasi dalam inovasi AI.
Dampak terhadap industri chip
DeepSeek sebenarnya melakukan optimasi algoritme melalui lapisan PTX (Parallel Thread Execution) dari suatu perusahaan chip. PTX adalah bahasa representasi perantara yang berada di antara kode tingkat tinggi dan instruksi GPU yang sebenarnya, dengan mengoperasikan lapisan ini, DeepSeek dapat mencapai penyetelan kinerja yang lebih halus.
Dampak ini pada industri chip bersifat dua arah. Di satu sisi, DeepSeek terikat lebih dalam dengan perangkat keras dan ekosistem terkait, penurunan ambang aplikasi AI mungkin memperluas skala pasar secara keseluruhan; di sisi lain, optimasi algoritme DeepSeek mungkin mengubah struktur permintaan pasar terhadap chip kelas atas, beberapa model AI yang sebelumnya memerlukan GPU kelas atas untuk dijalankan, kini mungkin dapat berjalan dengan efisien pada kartu grafis kelas menengah bahkan konsumen.
Makna untuk Industri AI Tiongkok
Optimasi algoritme DeepSeek menyediakan jalur terobosan teknologi untuk industri AI di China. Dalam konteks keterbatasan chip kelas atas, pemikiran "perangkat lunak menggantikan perangkat keras" mengurangi ketergantungan pada chip impor terbaik.
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 menurunkan ambang batas pengembangan aplikasi AI. Banyak usaha kecil dan menengah tidak memerlukan sumber daya daya komputasi yang besar, dan dapat mengembangkan aplikasi kompetitif berdasarkan model DeepSeek, yang akan memunculkan lebih banyak solusi AI di bidang vertikal.
Dampak Mendalam Web3+AI
Infrastruktur AI Terdesentralisasi
Optimisasi algoritme DeepSeek memberikan dorongan baru bagi infrastruktur AI Web3. Arsitektur inovatif, algoritme yang efisien, dan kebutuhan daya komputasi yang rendah memungkinkan inferensi AI terdesentralisasi. 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 persyaratan penyimpanan dan komputasi pada satu node, sehingga meningkatkan fleksibilitas dan efisiensi model.
Kerangka pelatihan FP8 selanjutnya mengurangi kebutuhan akan sumber daya komputasi yang tinggi, sehingga lebih banyak sumber daya komputasi dapat ditambahkan ke jaringan node. Ini tidak hanya mengurangi batasan 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 secara real-time, prediksi fluktuasi harga jangka pendek, eksekusi perdagangan di blockchain, pengawasan hasil perdagangan, dan kolaborasi beberapa agen, membantu pengguna untuk mendapatkan keuntungan yang lebih tinggi.
Eksekusi otomatis kontrak pintar: Pemantauan kontrak pintar, eksekusi, dan pengawasan hasil serta kolaborasi agen pintar untuk mewujudkan otomatisasi logika bisnis yang lebih kompleks.
Manajemen Portofolio Investasi yang Dipersonalisasi: AI membantu pengguna secara real-time untuk mencari 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 canggih, dan memberdayakan inovasi keuangan, semua ini sedang membentuk kembali pola ekonomi digital. Di masa depan, perkembangan AI tidak lagi hanya merupakan kompetisi daya komputasi, tetapi merupakan kompetisi optimisasi kolaboratif antara daya komputasi dan algoritme. Di jalur baru ini, para inovator seperti DeepSeek sedang mendefinisikan ulang aturan permainan dengan kebijaksanaan China.