Pembaruan DeepSeek V3: Mendefinisikan Ulang Arah Perkembangan AI

Baru-baru ini, DeepSeek merilis pembaruan versi V3 terbaru, dengan parameter model mencapai 685 miliar, yang menunjukkan peningkatan signifikan dalam kemampuan kode, desain UI, dan kemampuan inferensi. Pembaruan ini memicu perdebatan di industri tentang hubungan antara daya komputasi dan algoritma, terutama di konferensi GTC 2025 yang baru saja berakhir, di mana beberapa orang dalam industri menekankan bahwa model yang efisien tidak akan mengurangi permintaan untuk chip, dan permintaan komputasi di masa depan hanya akan meningkat.

Evolusi Simbiotik antara Kekuatan Komputasi dan Algoritma

Dalam bidang AI, peningkatan daya komputasi menyediakan dasar operasi untuk algoritma yang kompleks, sementara optimasi algoritma dapat memanfaatkan daya komputasi dengan lebih efisien. Hubungan simbiotis ini sedang merombak lanskap industri AI:

1. Diferensiasi jalur teknologi: Beberapa perusahaan mengejar pembangunan kumpulan daya komputasi super besar, sementara yang lain fokus pada optimasi efisiensi algoritma.
2. Rekonstruksi rantai industri: Produsen chip menjadi penguasa kekuatan komputasi AI melalui ekosistem, sementara penyedia layanan cloud menurunkan ambang penerapan melalui layanan komputasi elastis.
3. Penyesuaian Alokasi Sumber Daya: Perusahaan mencari keseimbangan antara investasi infrastruktur perangkat keras dan pengembangan algoritma yang efisien.
4. Kebangkitan komunitas sumber terbuka: model sumber terbuka mendorong inovasi algoritma dan berbagi hasil optimasi daya komputasi, mempercepat iterasi teknologi.

Inovasi Teknologi DeepSeek

Keberhasilan DeepSeek tidak terlepas dari inovasi teknologinya, yang terutama tercermin dalam beberapa aspek berikut:

Optimasi Arsitektur Model

Menggunakan arsitektur kombinasi Transformer+MOE, memperkenalkan mekanisme perhatian potensial multi-kepala (MLA). Arsitektur ini seperti tim super, Transformer menangani tugas biasa, MOE bertindak sebagai kelompok ahli yang menangani masalah spesifik, dan MLA memungkinkan model untuk lebih fleksibel dalam memperhatikan detail penting.

Inovasi Metode Pelatihan

Mengusulkan kerangka pelatihan presisi campuran FP8, memilih presisi komputasi secara dinamis sesuai dengan kebutuhan pelatihan, meningkatkan kecepatan pelatihan sambil menjaga akurasi, dan mengurangi penggunaan memori.

Peningkatan efisiensi inferensi

Memperkenalkan teknologi prediksi Multi-Token (MTP), memprediksi beberapa Token sekaligus, secara signifikan meningkatkan kecepatan inferensi dan mengurangi biaya.

Terobosan algoritma pembelajaran penguatan

Algoritma GRPO yang baru mengoptimalkan proses pelatihan model, mengurangi perhitungan yang tidak perlu sambil memastikan peningkatan kinerja, mencapai keseimbangan antara kinerja dan biaya.

Inovasi-inovasi ini membentuk sistem teknologi yang lengkap, dari pelatihan hingga inferensi, mengurangi kebutuhan daya komputasi di seluruh rantai, sehingga kartu grafis kelas konsumen biasa pun dapat menjalankan model AI yang kuat, secara signifikan menurunkan ambang batas aplikasi AI.

Dampak pada Produsen Chip

DeepSeek melakukan optimasi algoritma melalui lapisan PTX, yang berdampak ganda bagi produsen chip: di satu sisi, memperdalam keterikatan dengan perangkat keras dan ekosistem, yang mungkin memperluas skala pasar secara keseluruhan; di sisi lain, optimasi algoritma dapat mengubah struktur permintaan pasar terhadap chip high-end.

Arti untuk Industri AI di Cina

Optimasi algoritma DeepSeek menyediakan jalur terobosan teknologi untuk industri AI di China. Dalam konteks pembatasan pada chip kelas atas, pendekatan "perangkat lunak melengkapi perangkat keras" mengurangi ketergantungan pada chip impor yang terbaik. Penyedia layanan komputasi hulu dapat memperpanjang siklus penggunaan perangkat keras melalui optimasi perangkat lunak, sementara hulu menurunkan ambang pengembangan aplikasi AI, mendorong lebih banyak solusi AI di berbagai bidang vertikal.

Dampak Mendalam Web3+AI

Infrastruktur AI terdesentralisasi

Inovasi DeepSeek memberikan kemungkinan untuk inferensi AI terdesentralisasi. Arsitektur MoE cocok untuk penyebaran terdistribusi, kerangka pelatihan FP8 mengurangi kebutuhan akan sumber daya komputasi tingkat tinggi, sehingga lebih banyak sumber daya komputasi dapat bergabung dalam jaringan node.

Sistem Multi-Agen

1. Optimasi strategi perdagangan cerdas: Melalui kolaborasi beberapa agen khusus, membantu pengguna mendapatkan hasil yang lebih tinggi.
2. Eksekusi otomatis kontrak pintar: Mewujudkan otomatisasi logika bisnis yang lebih kompleks.
3. Manajemen portofolio investasi yang dipersonalisasi: AI mencari secara real-time peluang staking atau penyediaan likuiditas terbaik berdasarkan kebutuhan pengguna.

DeepSeek menemukan terobosan melalui inovasi algoritma, membuka jalur pengembangan diferensiasi untuk industri AI. Masa depan pengembangan AI akan menjadi kompetisi antara optimasi kolaboratif kekuatan komputasi dan algoritma, para inovator sedang mendefinisikan ulang aturan permainan dengan pemikiran baru.