Pembaruan Model DeepSeek V3: Daya Komputasi dan Algoritme yang Dioptimalkan Secara Bersama
Baru-baru ini, DeepSeek merilis model versi V3 terbaru—DeepSeek-V3-0324, dengan parameter model mencapai 6850 miliar, yang menunjukkan peningkatan signifikan dalam kemampuan kode, desain UI, dan kemampuan inferensi.
Pada konferensi GTC 2025 yang baru saja selesai, para pemimpin industri memberikan pujian tinggi kepada DeepSeek. Dia menunjukkan bahwa pandangan pasar sebelumnya yang menganggap bahwa model efisien DeepSeek akan mengurangi permintaan terhadap chip adalah salah, dan permintaan komputasi di masa depan hanya akan meningkat, bukan menurun.
DeepSeek sebagai produk representatif dari terobosan algoritme, hubungan antara pasokan chip telah memicu pemikiran orang tentang peran Daya Komputasi dan Algoritme dalam perkembangan industri.
Daya Komputasi dan Evolusi Simbiotik Algoritme
Di bidang AI, peningkatan Daya Komputasi menyediakan dasar untuk menjalankan algoritme yang lebih kompleks, memungkinkan model untuk memproses 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.
Hubungan simbiosis ini sedang membentuk ulang lanskap industri AI:
Diferensiasi Jalur Teknologi: Beberapa perusahaan mengejar pembangunan kumpulan daya komputasi yang sangat besar, sementara yang lain fokus pada optimalisasi efisiensi algoritme, membentuk aliran teknologi yang berbeda.
Rekonstruksi Rantai Industri: Sebuah perusahaan chip menjadi penguasa Daya Komputasi AI melalui ekosistem, sedangkan penyedia layanan cloud menurunkan ambang batas penyebaran melalui layanan Daya Komputasi yang fleksibel.
Penyesuaian Alokasi Sumber Daya: Perusahaan mencari keseimbangan antara investasi infrastruktur perangkat keras dan pengembangan algoritme yang efisien.
Munculnya Komunitas Sumber Terbuka: Model sumber terbuka memungkinkan inovasi algoritme dan hasil optimasi Daya Komputasi untuk dibagikan, mempercepat iterasi dan difusi teknologi.
Inovasi Teknologi DeepSeek
Perkembangan cepat DeepSeek tidak terlepas dari inovasi teknologinya. Berikut adalah penjelasan singkat tentang poin utama inovasinya:
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 anggota yang berbeda menjalankan perannya masing-masing untuk bersama-sama meningkatkan efisiensi dan akurasi model.
Inovasi Metode Pelatihan
DeepSeek mengusulkan kerangka pelatihan presisi campuran FP8. Kerangka ini dapat menyesuaikan presisi komputasi secara dinamis sesuai dengan kebutuhan pelatihan, meningkatkan kecepatan pelatihan dan mengurangi penggunaan memori sambil menjaga akurasi model.
Peningkatan Efisiensi Inferensi
DeepSeek memperkenalkan teknologi Prediksi Multi-token (Multi-token Prediction, MTP), yang mampu memprediksi beberapa Token sekaligus, secara signifikan meningkatkan kecepatan inferensi dan mengurangi biaya inferensi.
Terobosan Algoritme Pembelajaran Penguatan
Algoritme pembelajaran penguatan baru DeepSeek GRPO (Generalized Reward-Penalized Optimization) mengoptimalkan proses pelatihan model, sambil memastikan peningkatan kinerja dan mengurangi perhitungan yang tidak perlu, mencapai keseimbangan antara kinerja dan biaya.
Inovasi ini membentuk sistem teknologi yang lengkap, secara menyeluruh mengurangi kebutuhan Daya Komputasi dari pelatihan hingga penalaran. Kartu grafis konsumen biasa sekarang juga dapat menjalankan model AI yang kuat, secara signifikan menurunkan ambang batas aplikasi AI.
Dampak Terhadap Pasokan Chip
DeepSeek tidak sepenuhnya bebas dari ketergantungan pada chip tertentu, melainkan melakukan optimasi algoritme melalui lapisan PTX (Parallel Thread Execution). Metode ini di satu sisi memperdalam keterikatan dengan perangkat keras dan ekosistem, sementara di sisi lain dapat mengubah struktur permintaan pasar terhadap chip high-end.
Arti untuk Industri AI di China
Optimisasi algoritme DeepSeek memberikan terobosan teknologi untuk industri AI di China. Dalam konteks pasokan chip tinggi yang terbatas, pemikiran "perangkat lunak menggantikan perangkat keras" mengurangi ketergantungan pada chip impor.
Di hulu industri, algoritme yang efisien mengurangi tekanan pada kebutuhan daya komputasi, memungkinkan penyedia layanan daya komputasi untuk memperpanjang siklus penggunaan perangkat keras melalui optimasi perangkat lunak. Di hilir, model sumber terbuka yang telah dioptimalkan mengurangi hambatan pengembangan aplikasi AI, memungkinkan lebih banyak usaha kecil dan menengah untuk berpartisipasi dalam inovasi AI.
Dampak Jauh Web3+AI
Infrastruktur AI Terdesentralisasi
Inovasi teknologi DeepSeek memberikan kemungkinan baru untuk infrastruktur AI Web3. Arsitektur MoE cocok untuk penyebaran terdistribusi, kerangka pelatihan FP8 mengurangi kebutuhan akan sumber daya komputasi yang tinggi, semua ini membantu membangun jaringan AI terdesentralisasi yang lebih fleksibel dan efisien.
Aplikasi Sistem Multi-Agen
Dalam bidang Web3, inovasi teknologi DeepSeek dapat membawa aplikasi berikut:
Optimasi Strategi Perdagangan Cerdas: Melalui kerja sama beberapa agen AI khusus, mencapai analisis pasar dan eksekusi perdagangan yang lebih akurat.
Eksekusi otomatis kontrak pintar: Memanfaatkan beberapa agen AI untuk memantau dan mengeksekusi kontrak pintar, mencapai otomatisasi logika bisnis yang lebih kompleks.
Manajemen Portofolio Investasi yang Dipersonalisasi: AI dapat mengoptimalkan strategi investasi secara real-time berdasarkan preferensi risiko dan tujuan investasi pengguna.
DeepSeek melalui inovasi algoritme mencari terobosan di bawah batasan daya komputasi, membuka jalur pengembangan diferensiasi untuk industri AI. Ini menurunkan ambang aplikasi, mendorong integrasi Web3 dan AI, mengurangi ketergantungan pada chip kelas atas, dan memberikan kemungkinan baru untuk inovasi keuangan. Di masa depan, perkembangan AI tidak akan lagi hanya menjadi kompetisi daya komputasi, tetapi juga kompetisi kolaborasi optimal antara daya komputasi dan algoritme. Di jalur baru ini, para inovator sedang mendefinisikan ulang 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.
10 Suka
Hadiah
10
4
Bagikan
Komentar
0/400
GateUser-75ee51e7
· 17jam yang lalu
Daya Komputasi要To da moon了啊
Lihat AsliBalas0
LidoStakeAddict
· 17jam yang lalu
Produsen chip sedang gembira
Lihat AsliBalas0
ApeWithNoFear
· 17jam yang lalu
Ayo hancurkan Daya Komputasi monopoli!
Lihat AsliBalas0
CryptoAdventurer
· 17jam yang lalu
Tertawa sampai mati, sekali lagi saatnya bagi para suckers untuk tidak mengerti.
Pembaruan model DeepSeek V3: 685 miliar parameter mendukung inovasi Web3 dan AI
Pembaruan Model DeepSeek V3: Daya Komputasi dan Algoritme yang Dioptimalkan Secara Bersama
Baru-baru ini, DeepSeek merilis model versi V3 terbaru—DeepSeek-V3-0324, dengan parameter model mencapai 6850 miliar, yang menunjukkan peningkatan signifikan dalam kemampuan kode, desain UI, dan kemampuan inferensi.
Pada konferensi GTC 2025 yang baru saja selesai, para pemimpin industri memberikan pujian tinggi kepada DeepSeek. Dia menunjukkan bahwa pandangan pasar sebelumnya yang menganggap bahwa model efisien DeepSeek akan mengurangi permintaan terhadap chip adalah salah, dan permintaan komputasi di masa depan hanya akan meningkat, bukan menurun.
DeepSeek sebagai produk representatif dari terobosan algoritme, hubungan antara pasokan chip telah memicu pemikiran orang tentang peran Daya Komputasi dan Algoritme dalam perkembangan industri.
Daya Komputasi dan Evolusi Simbiotik Algoritme
Di bidang AI, peningkatan Daya Komputasi menyediakan dasar untuk menjalankan algoritme yang lebih kompleks, memungkinkan model untuk memproses 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.
Hubungan simbiosis ini sedang membentuk ulang lanskap industri AI:
Diferensiasi Jalur Teknologi: Beberapa perusahaan mengejar pembangunan kumpulan daya komputasi yang sangat besar, sementara yang lain fokus pada optimalisasi efisiensi algoritme, membentuk aliran teknologi yang berbeda.
Rekonstruksi Rantai Industri: Sebuah perusahaan chip menjadi penguasa Daya Komputasi AI melalui ekosistem, sedangkan penyedia layanan cloud menurunkan ambang batas penyebaran melalui layanan Daya Komputasi yang fleksibel.
Penyesuaian Alokasi Sumber Daya: Perusahaan mencari keseimbangan antara investasi infrastruktur perangkat keras dan pengembangan algoritme yang efisien.
Munculnya Komunitas Sumber Terbuka: Model sumber terbuka memungkinkan inovasi algoritme dan hasil optimasi Daya Komputasi untuk dibagikan, mempercepat iterasi dan difusi teknologi.
Inovasi Teknologi DeepSeek
Perkembangan cepat DeepSeek tidak terlepas dari inovasi teknologinya. Berikut adalah penjelasan singkat tentang poin utama inovasinya:
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 anggota yang berbeda menjalankan perannya masing-masing untuk bersama-sama meningkatkan efisiensi dan akurasi model.
Inovasi Metode Pelatihan
DeepSeek mengusulkan kerangka pelatihan presisi campuran FP8. Kerangka ini dapat menyesuaikan presisi komputasi secara dinamis sesuai dengan kebutuhan pelatihan, meningkatkan kecepatan pelatihan dan mengurangi penggunaan memori sambil menjaga akurasi model.
Peningkatan Efisiensi Inferensi
DeepSeek memperkenalkan teknologi Prediksi Multi-token (Multi-token Prediction, MTP), yang mampu memprediksi beberapa Token sekaligus, secara signifikan meningkatkan kecepatan inferensi dan mengurangi biaya inferensi.
Terobosan Algoritme Pembelajaran Penguatan
Algoritme pembelajaran penguatan baru DeepSeek GRPO (Generalized Reward-Penalized Optimization) mengoptimalkan proses pelatihan model, sambil memastikan peningkatan kinerja dan mengurangi perhitungan yang tidak perlu, mencapai keseimbangan antara kinerja dan biaya.
Inovasi ini membentuk sistem teknologi yang lengkap, secara menyeluruh mengurangi kebutuhan Daya Komputasi dari pelatihan hingga penalaran. Kartu grafis konsumen biasa sekarang juga dapat menjalankan model AI yang kuat, secara signifikan menurunkan ambang batas aplikasi AI.
Dampak Terhadap Pasokan Chip
DeepSeek tidak sepenuhnya bebas dari ketergantungan pada chip tertentu, melainkan melakukan optimasi algoritme melalui lapisan PTX (Parallel Thread Execution). Metode ini di satu sisi memperdalam keterikatan dengan perangkat keras dan ekosistem, sementara di sisi lain dapat mengubah struktur permintaan pasar terhadap chip high-end.
Arti untuk Industri AI di China
Optimisasi algoritme DeepSeek memberikan terobosan teknologi untuk industri AI di China. Dalam konteks pasokan chip tinggi yang terbatas, pemikiran "perangkat lunak menggantikan perangkat keras" mengurangi ketergantungan pada chip impor.
Di hulu industri, algoritme yang efisien mengurangi tekanan pada kebutuhan daya komputasi, memungkinkan penyedia layanan daya komputasi untuk memperpanjang siklus penggunaan perangkat keras melalui optimasi perangkat lunak. Di hilir, model sumber terbuka yang telah dioptimalkan mengurangi hambatan pengembangan aplikasi AI, memungkinkan lebih banyak usaha kecil dan menengah untuk berpartisipasi dalam inovasi AI.
Dampak Jauh Web3+AI
Infrastruktur AI Terdesentralisasi
Inovasi teknologi DeepSeek memberikan kemungkinan baru untuk infrastruktur AI Web3. Arsitektur MoE cocok untuk penyebaran terdistribusi, kerangka pelatihan FP8 mengurangi kebutuhan akan sumber daya komputasi yang tinggi, semua ini membantu membangun jaringan AI terdesentralisasi yang lebih fleksibel dan efisien.
Aplikasi Sistem Multi-Agen
Dalam bidang Web3, inovasi teknologi DeepSeek dapat membawa aplikasi berikut:
Optimasi Strategi Perdagangan Cerdas: Melalui kerja sama beberapa agen AI khusus, mencapai analisis pasar dan eksekusi perdagangan yang lebih akurat.
Eksekusi otomatis kontrak pintar: Memanfaatkan beberapa agen AI untuk memantau dan mengeksekusi kontrak pintar, mencapai otomatisasi logika bisnis yang lebih kompleks.
Manajemen Portofolio Investasi yang Dipersonalisasi: AI dapat mengoptimalkan strategi investasi secara real-time berdasarkan preferensi risiko dan tujuan investasi pengguna.
DeepSeek melalui inovasi algoritme mencari terobosan di bawah batasan daya komputasi, membuka jalur pengembangan diferensiasi untuk industri AI. Ini menurunkan ambang aplikasi, mendorong integrasi Web3 dan AI, mengurangi ketergantungan pada chip kelas atas, dan memberikan kemungkinan baru untuk inovasi keuangan. Di masa depan, perkembangan AI tidak akan lagi hanya menjadi kompetisi daya komputasi, tetapi juga kompetisi kolaborasi optimal antara daya komputasi dan algoritme. Di jalur baru ini, para inovator sedang mendefinisikan ulang aturan permainan dengan kecerdasan.