DeepSeek V3 diluncurkan: Algoritme inovatif memimpin era baru AI
Baru-baru ini, DeepSeek merilis pembaruan versi terbaru V3 - DeepSeek-V3-0324 di platform Hugging Face. Versi baru ini memiliki 6850 miliar parameter, dengan peningkatan signifikan dalam kemampuan kode, desain UI, dan kemampuan inferensi.
Dalam konferensi GTC 2025 yang baru saja berakhir, CEO Nvidia, Huang Renxun, memberikan pujian tinggi kepada DeepSeek. Dia juga menunjukkan bahwa pandangan pasar sebelumnya yang menganggap bahwa model efisien DeepSeek akan mengurangi permintaan terhadap chip adalah salah, permintaan komputasi di masa depan hanya akan lebih banyak, bukan lebih sedikit.
DeepSeek sebagai produk perwakilan dari terobosan algoritme, hubungan antara pasokan chip telah memicu pemikiran orang tentang peran kekuatan komputasi dan algoritme dalam perkembangan industri.
Keterkaitan Evolusi antara Kekuatan Komputasi dan Algoritme
Dalam bidang AI, peningkatan kekuatan komputasi menyediakan 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 kekuatan komputasi dengan lebih efisien, meningkatkan efisiensi penggunaan sumber daya komputasi.
Hubungan simbiosis antara kekuatan komputasi dan algoritme sedang membentuk kembali lanskap industri AI:
Diferensiasi jalur teknologi: Beberapa perusahaan mengejar pembangunan kumpulan daya komputasi yang sangat besar, sementara yang lain fokus pada optimasi efisiensi algoritme, membentuk aliran teknologi yang berbeda.
Rekonstruksi rantai industri: Beberapa perusahaan menjadi pemimpin kekuatan AI melalui ekosistem, sementara penyedia layanan cloud mengurangi hambatan penerapan melalui layanan kekuatan elastis.
Penyesuaian alokasi sumber daya: Fokus penelitian dan pengembangan 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 penyebaran teknologi.
Inovasi Teknologi DeepSeek
Kenaikan cepat 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 pakar dalam tim, di mana setiap pakar memiliki bidang keahlian masing-masing. Ketika dihadapkan pada masalah tertentu, pakar yang paling ahli akan menangani, sehingga dapat secara signifikan meningkatkan efisiensi dan akurasi model. Mekanisme MLA memungkinkan model untuk lebih fleksibel dalam memperhatikan berbagai rincian penting saat memproses informasi, 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 perhitungan yang sesuai berdasarkan kebutuhan pada berbagai tahap dalam proses pelatihan. Ketika diperlukan perhitungan presisi tinggi, ia menggunakan presisi yang lebih tinggi untuk memastikan akurasi model; sementara ketika presisi yang lebih rendah dapat diterima, ia menurunkan presisi 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 dapat memprediksi beberapa Token sekaligus, sehingga secara signifikan mempercepat kecepatan inferensi dan juga 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 memberikan pelatih kepada model, di mana pelatih membimbing model untuk belajar perilaku yang lebih baik melalui penghargaan dan hukuman. Algoritme pembelajaran penguatan tradisional dalam proses ini mungkin menghabiskan banyak sumber daya komputasi, sementara algoritme baru dari DeepSeek jauh lebih efisien, mampu mengurangi komputasi yang tidak perlu sambil memastikan peningkatan kinerja model, sehingga mencapai keseimbangan antara kinerja dan biaya.
Inovasi-inovasi ini bukanlah titik teknologi yang terisolasi, tetapi membentuk sistem teknologi yang lengkap, mengurangi kebutuhan daya komputasi dari pelatihan hingga inferensi di seluruh rantai. Kartu grafis konsumen biasa sekarang juga 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 terhadap Pemasok Chip
Banyak orang berpendapat bahwa DeepSeek telah melewati beberapa lapisan teknis, sehingga terlepas dari ketergantungan pada chip tertentu. Sebenarnya, DeepSeek melakukan optimasi algoritme melalui set instruksi yang lebih rendah. Cara optimasi ini adalah bahasa representasi menengah antara kode tingkat tinggi dan instruksi GPU yang sebenarnya, dengan mengoperasikan lapisan ini, DeepSeek dapat mencapai penyetelan kinerja yang lebih halus.
Dampak ini terhadap pemasok chip bersifat ganda, di satu sisi, DeepSeek sebenarnya terikat lebih dalam dengan perangkat keras dan ekosistem tertentu, penurunan ambang masuk untuk aplikasi AI mungkin memperluas skala pasar secara keseluruhan; di sisi lain, optimasi algoritme DeepSeek mungkin mengubah struktur permintaan pasar untuk chip kelas atas, beberapa model AI yang sebelumnya hanya bisa dijalankan dengan GPU kelas atas, sekarang mungkin bisa berjalan secara efisien pada GPU kelas menengah bahkan kelas konsumen.
Arti bagi industri AI di China
Optimisasi 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 terbaik.
Di hulu, algoritme yang efisien mengurangi tekanan permintaan daya komputasi, memungkinkan penyedia layanan komputasi untuk memperpanjang siklus penggunaan perangkat keras melalui optimasi perangkat lunak, meningkatkan pengembalian investasi. Di hilir, model sumber terbuka yang dioptimalkan mengurangi hambatan pengembangan aplikasi AI. Banyak usaha kecil dan menengah yang tidak memerlukan sumber daya daya komputasi yang besar, juga dapat mengembangkan aplikasi kompetitif berdasarkan model DeepSeek, yang akan memunculkan lebih banyak solusi AI di bidang vertikal.
Dampak Mendalam Web3+AI
infrastruktur AI terdesentralisasi
Optimasi algoritme DeepSeek memberikan dorongan baru untuk infrastruktur AI Web3, dengan 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 selanjutnya mengurangi kebutuhan akan sumber daya komputasi kelas atas, sehingga lebih banyak sumber daya komputasi dapat bergabung ke dalam jaringan node. Ini tidak hanya menurunkan ambang batas 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, dan pengawasan hasil perdagangan dengan beberapa agen yang beroperasi secara kolaboratif, membantu pengguna mendapatkan keuntungan yang lebih tinggi.
Eksekusi otomatis kontrak pintar: pemantauan kontrak pintar, eksekusi kontrak pintar, pengawasan hasil eksekusi, dan kolaborasi agen untuk mencapai otomatisasi logika bisnis yang lebih kompleks.
Manajemen portofolio investasi yang dipersonalisasi: AI membantu pengguna mencari peluang staking atau penyediaan likuiditas terbaik secara real-time 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 diferensiasi untuk industri AI. Menurunkan ambang aplikasi, mendorong integrasi Web3 dan AI, mengurangi ketergantungan pada chip kelas atas, dan memberdayakan inovasi keuangan, pengaruh ini sedang membentuk kembali pola ekonomi digital. Di masa depan, perkembangan AI tidak lagi hanya menjadi perlombaan daya komputasi, tetapi merupakan perlombaan kolaborasi optimal antara daya komputasi dan algoritme. Di lintasan baru ini, inovator seperti DeepSeek sedang mendefinisikan kembali aturan permainan dengan kecerdasan.
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.
12 Suka
Hadiah
12
8
Posting ulang
Bagikan
Komentar
0/400
GasBankrupter
· 07-27 08:08
炒炒炒 Saham chip bull起来了
Lihat AsliBalas0
CryptoSourGrape
· 07-27 00:44
Jika saya membeli Nvidia saat itu... Ai, semua ini air mata.
Lihat AsliBalas0
GasFeePhobia
· 07-26 18:04
Ini adalah jebakan play people for suckers lagi.
Lihat AsliBalas0
ProposalManiac
· 07-24 19:36
Daya Komputasi布道会进行中？老黄股价又要To da moon了
Lihat AsliBalas0
LayerZeroHero
· 07-24 19:34
Setelah diuji selama dua hari, data benchmark jauh lebih baik daripada versi sebelumnya!
Lihat AsliBalas0
RugpullTherapist
· 07-24 19:33
Apakah ini berguna? Jangan-jangan ini hanya untuk dimainkan orang untuk suckers.
Lihat AsliBalas0
SignatureAnxiety
· 07-24 19:25
Akhirnya ada mainan baru
Lihat AsliBalas0
OnChainArchaeologist
· 07-24 19:10
Apakah permintaan chip akan Drop? Apa yang kamu pikirkan?
DeepSeek V3 diluncurkan Algoritme inovatif memimpin era baru AI
DeepSeek V3 diluncurkan: Algoritme inovatif memimpin era baru AI
Baru-baru ini, DeepSeek merilis pembaruan versi terbaru V3 - DeepSeek-V3-0324 di platform Hugging Face. Versi baru ini memiliki 6850 miliar parameter, dengan peningkatan signifikan dalam kemampuan kode, desain UI, dan kemampuan inferensi.
Dalam konferensi GTC 2025 yang baru saja berakhir, CEO Nvidia, Huang Renxun, memberikan pujian tinggi kepada DeepSeek. Dia juga menunjukkan bahwa pandangan pasar sebelumnya yang menganggap bahwa model efisien DeepSeek akan mengurangi permintaan terhadap chip adalah salah, permintaan komputasi di masa depan hanya akan lebih banyak, bukan lebih sedikit.
DeepSeek sebagai produk perwakilan dari terobosan algoritme, hubungan antara pasokan chip telah memicu pemikiran orang tentang peran kekuatan komputasi dan algoritme dalam perkembangan industri.
Keterkaitan Evolusi antara Kekuatan Komputasi dan Algoritme
Dalam bidang AI, peningkatan kekuatan komputasi menyediakan 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 kekuatan komputasi dengan lebih efisien, meningkatkan efisiensi penggunaan sumber daya komputasi.
Hubungan simbiosis antara kekuatan komputasi dan algoritme sedang membentuk kembali lanskap industri AI:
Diferensiasi jalur teknologi: Beberapa perusahaan mengejar pembangunan kumpulan daya komputasi yang sangat besar, sementara yang lain fokus pada optimasi efisiensi algoritme, membentuk aliran teknologi yang berbeda.
Rekonstruksi rantai industri: Beberapa perusahaan menjadi pemimpin kekuatan AI melalui ekosistem, sementara penyedia layanan cloud mengurangi hambatan penerapan melalui layanan kekuatan elastis.
Penyesuaian alokasi sumber daya: Fokus penelitian dan pengembangan 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 penyebaran teknologi.
Inovasi Teknologi DeepSeek
Kenaikan cepat 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 pakar dalam tim, di mana setiap pakar memiliki bidang keahlian masing-masing. Ketika dihadapkan pada masalah tertentu, pakar yang paling ahli akan menangani, sehingga dapat secara signifikan meningkatkan efisiensi dan akurasi model. Mekanisme MLA memungkinkan model untuk lebih fleksibel dalam memperhatikan berbagai rincian penting saat memproses informasi, 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 perhitungan yang sesuai berdasarkan kebutuhan pada berbagai tahap dalam proses pelatihan. Ketika diperlukan perhitungan presisi tinggi, ia menggunakan presisi yang lebih tinggi untuk memastikan akurasi model; sementara ketika presisi yang lebih rendah dapat diterima, ia menurunkan presisi 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 dapat memprediksi beberapa Token sekaligus, sehingga secara signifikan mempercepat kecepatan inferensi dan juga 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 memberikan pelatih kepada model, di mana pelatih membimbing model untuk belajar perilaku yang lebih baik melalui penghargaan dan hukuman. Algoritme pembelajaran penguatan tradisional dalam proses ini mungkin menghabiskan banyak sumber daya komputasi, sementara algoritme baru dari DeepSeek jauh lebih efisien, mampu mengurangi komputasi yang tidak perlu sambil memastikan peningkatan kinerja model, sehingga mencapai keseimbangan antara kinerja dan biaya.
Inovasi-inovasi ini bukanlah titik teknologi yang terisolasi, tetapi membentuk sistem teknologi yang lengkap, mengurangi kebutuhan daya komputasi dari pelatihan hingga inferensi di seluruh rantai. Kartu grafis konsumen biasa sekarang juga 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 terhadap Pemasok Chip
Banyak orang berpendapat bahwa DeepSeek telah melewati beberapa lapisan teknis, sehingga terlepas dari ketergantungan pada chip tertentu. Sebenarnya, DeepSeek melakukan optimasi algoritme melalui set instruksi yang lebih rendah. Cara optimasi ini adalah bahasa representasi menengah antara kode tingkat tinggi dan instruksi GPU yang sebenarnya, dengan mengoperasikan lapisan ini, DeepSeek dapat mencapai penyetelan kinerja yang lebih halus.
Dampak ini terhadap pemasok chip bersifat ganda, di satu sisi, DeepSeek sebenarnya terikat lebih dalam dengan perangkat keras dan ekosistem tertentu, penurunan ambang masuk untuk aplikasi AI mungkin memperluas skala pasar secara keseluruhan; di sisi lain, optimasi algoritme DeepSeek mungkin mengubah struktur permintaan pasar untuk chip kelas atas, beberapa model AI yang sebelumnya hanya bisa dijalankan dengan GPU kelas atas, sekarang mungkin bisa berjalan secara efisien pada GPU kelas menengah bahkan kelas konsumen.
Arti bagi industri AI di China
Optimisasi 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 terbaik.
Di hulu, algoritme yang efisien mengurangi tekanan permintaan daya komputasi, memungkinkan penyedia layanan komputasi untuk memperpanjang siklus penggunaan perangkat keras melalui optimasi perangkat lunak, meningkatkan pengembalian investasi. Di hilir, model sumber terbuka yang dioptimalkan mengurangi hambatan pengembangan aplikasi AI. Banyak usaha kecil dan menengah yang tidak memerlukan sumber daya daya komputasi yang besar, juga dapat mengembangkan aplikasi kompetitif berdasarkan model DeepSeek, yang akan memunculkan lebih banyak solusi AI di bidang vertikal.
Dampak Mendalam Web3+AI
infrastruktur AI terdesentralisasi
Optimasi algoritme DeepSeek memberikan dorongan baru untuk infrastruktur AI Web3, dengan 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 selanjutnya mengurangi kebutuhan akan sumber daya komputasi kelas atas, sehingga lebih banyak sumber daya komputasi dapat bergabung ke dalam jaringan node. Ini tidak hanya menurunkan ambang batas 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, dan pengawasan hasil perdagangan dengan beberapa agen yang beroperasi secara kolaboratif, membantu pengguna mendapatkan keuntungan yang lebih tinggi.
Eksekusi otomatis kontrak pintar: pemantauan kontrak pintar, eksekusi kontrak pintar, pengawasan hasil eksekusi, dan kolaborasi agen untuk mencapai otomatisasi logika bisnis yang lebih kompleks.
Manajemen portofolio investasi yang dipersonalisasi: AI membantu pengguna mencari peluang staking atau penyediaan likuiditas terbaik secara real-time 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 diferensiasi untuk industri AI. Menurunkan ambang aplikasi, mendorong integrasi Web3 dan AI, mengurangi ketergantungan pada chip kelas atas, dan memberdayakan inovasi keuangan, pengaruh ini sedang membentuk kembali pola ekonomi digital. Di masa depan, perkembangan AI tidak lagi hanya menjadi perlombaan daya komputasi, tetapi merupakan perlombaan kolaborasi optimal antara daya komputasi dan algoritme. Di lintasan baru ini, inovator seperti DeepSeek sedang mendefinisikan kembali aturan permainan dengan kecerdasan.