Pembaruan DeepSeek V3: Terobosan algoritme memimpin paradigma baru AI
DeepSeek baru-baru ini merilis pembaruan versi V3 di Hugging Face—DeepSeek-V3-0324, dengan parameter model mencapai 6850 miliar, terdapat peningkatan signifikan dalam kemampuan kode, desain UI, dan kemampuan inferensi.
Pada konferensi 2025 GTC yang baru saja berakhir, CEO Nvidia Jensen Huang memberikan pujian tinggi kepada DeepSeek dan menunjukkan bahwa pemahaman pasar sebelumnya yang menganggap model efisien DeepSeek akan mengurangi kebutuhan terhadap chip adalah salah. Dia menekankan bahwa kebutuhan komputasi di masa depan hanya akan meningkat, bukan berkurang.
Sebagai produk perwakilan dari terobosan algoritme, hubungan antara DeepSeek dan pemasok chip telah memicu pemikiran tentang peran kekuatan komputasi dan algoritme dalam perkembangan industri.
Kekuatan dan evolusi simbiotik algoritme
Dalam bidang AI, peningkatan daya komputasi menyediakan dasar untuk menjalankan algoritme yang lebih kompleks, sehingga model dapat memproses 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.
Hubungan simbiotik ini sedang membentuk kembali lanskap industri AI:
Diferensiasi jalur teknologi: Beberapa perusahaan mengejar pembangunan kluster daya komputasi besar, sementara yang lain fokus pada optimisasi efisiensi algoritme, membentuk aliran teknologi yang berbeda.
Rekonstruksi rantai industri: Sebuah perusahaan chip menjadi pemimpin dalam kekuatan AI melalui ekosistemnya, sementara penyedia layanan cloud menurunkan ambang batas penerapan melalui layanan kekuatan komputasi yang elastis.
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, dan lainnya memungkinkan inovasi algoritme dan hasil optimasi daya komputasi dapat dibagikan, mempercepat iterasi dan penyebaran teknologi.
Inovasi Teknologi DeepSeek
Keberhasilan 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 mirip dengan sebuah tim yang efisien, di mana Transformer menangani tugas-tugas umum, sementara MOE berfungsi seperti kelompok ahli yang memanggil ahli yang paling sesuai sesuai dengan masalah spesifik. Mekanisme MLA memungkinkan model untuk lebih fleksibel dalam memperhatikan detail penting, yang lebih lanjut meningkatkan kinerja.
Inovasi Metode Pelatihan
DeepSeek mengusulkan kerangka pelatihan presisi campuran FP8. Kerangka ini dapat secara dinamis memilih presisi perhitungan yang sesuai berdasarkan kebutuhan tahap yang berbeda selama proses pelatihan, sambil memastikan akurasi model dan meningkatkan kecepatan pelatihan serta mengurangi penggunaan memori.
Peningkatan efisiensi inferensi
Pada tahap inferensi, DeepSeek memperkenalkan teknologi Prediksi Multi-Token (Multi-token Prediction, MTP). Berbeda dengan prediksi bertahap tradisional, teknologi MTP dapat memprediksi beberapa Token sekaligus, secara signifikan mempercepat kecepatan inferensi dan mengurangi biaya.
Terobosan algoritme pembelajaran penguatan
Algoritme pembelajaran penguatan baru DeepSeek GRPO (Generalized Reward-Penalized Optimization) mengoptimalkan proses pelatihan model. Algoritme ini dapat meningkatkan kinerja model sambil mengurangi perhitungan yang tidak perlu, 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. Hal ini memungkinkan kartu grafis konsumen biasa untuk menjalankan model AI yang kuat, secara signifikan mengurangi hambatan untuk aplikasi AI.
Pengaruh terhadap produsen chip
Banyak orang berpendapat bahwa DeepSeek melewati beberapa lapisan perantara, sehingga terbebas dari ketergantungan pada chip tertentu. Sebenarnya, DeepSeek melakukan optimasi algoritme langsung melalui set instruksi dasar. Cara ini memungkinkan DeepSeek untuk mencapai penyesuaian kinerja yang lebih halus.
Dampak ini bagi produsen chip bersifat dua sisi. Di satu sisi, DeepSeek terikat lebih dalam dengan perangkat keras dan ekosistemnya, sehingga penurunan ambang batas aplikasi AI dapat 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 memerlukan GPU kelas atas untuk dijalankan, sekarang mungkin dapat berjalan secara efisien di kartu grafis menengah bahkan kelas konsumen.
Arti untuk Industri AI China
Optimisasi algoritme DeepSeek menyediakan jalur terobosan teknologi untuk industri AI China. Dalam konteks terbatasnya 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 mengurangi ambang batas pengembangan aplikasi AI. Banyak perusahaan kecil dan menengah yang tidak memerlukan sumber daya daya komputasi yang besar, juga dapat mengembangkan aplikasi yang kompetitif berdasarkan model DeepSeek, yang akan memunculkan lebih banyak solusi AI di berbagai bidang vertikal.
Dampak Mendalam Web3+AI
Infrastruktur AI terdesentralisasi
Optimisasi algoritme DeepSeek memberikan dorongan baru untuk infrastruktur AI Web3. Arsitektur inovatif, algoritme yang efisien, dan kebutuhan daya komputasi yang lebih rendah memungkinkan inferensi AI terdesentralisasi. Arsitektur MoE secara alami cocok untuk penyebaran terdistribusi, di mana node yang berbeda dapat memiliki jaringan pakar 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 kelas atas, memungkinkan lebih banyak sumber daya komputasi untuk bergabung ke dalam jaringan node. Ini tidak hanya menurunkan hambatan 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, pelaksanaan transaksi di blockchain, dan pengawasan hasil perdagangan, kolaborasi beberapa agen cerdas membantu pengguna memperoleh keuntungan yang lebih tinggi.
Eksekusi otomatis kontrak pintar: kolaborasi agen seperti pemantauan kontrak pintar, eksekusi, dan pengawasan hasil, untuk mewujudkan otomatisasi logika bisnis yang lebih kompleks.
Manajemen portofolio yang dipersonalisasi: AI membantu pengguna secara real-time untuk menemukan peluang staking atau penyediaan likuiditas terbaik berdasarkan preferensi risiko, tujuan investasi, dan kondisi keuangan pengguna.
DeepSeek, di bawah batasan daya komputasi, mencari terobosan melalui inovasi algoritme, membuka jalur pengembangan yang berbeda untuk industri AI di China. Mengurangi hambatan aplikasi, mendorong integrasi Web3 dan AI, mengurangi ketergantungan pada chip kelas atas, memberdayakan inovasi finansial, dampak-dampak ini sedang membentuk kembali pola ekonomi digital. Di masa depan, perkembangan AI tidak lagi hanya perlombaan daya komputasi, tetapi juga perlombaan kolaborasi optimal antara daya komputasi dan 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.
14 Suka
Hadiah
14
6
Bagikan
Komentar
0/400
CryptoTarotReader
· 07-24 12:31
Peningkatan teknologi tidak sebanding dengan meningkatkan nilai biaya.
Lihat AsliBalas0
WhaleMistaker
· 07-24 07:19
belum menjadi alat web3
Lihat AsliBalas0
Rugpull幸存者
· 07-24 07:19
Parameter ini juga terlalu berlebihan, ya.
Lihat AsliBalas0
GasFeeNightmare
· 07-24 07:17
Wah, jalannya liar
Lihat AsliBalas0
NftCollectors
· 07-24 07:11
Dari sudut pandang sejarah seni, analisis upgrade DeepSeek V3 ini benar-benar merupakan kode Da Vinci di era NFT, tingkat parameter yang melampaui 6850 miliar bukanlah kebetulan, ini sangat sesuai dengan dimensi seni dari pembagian emas, nanti saya akan menulis sebuah artikel panjang sepuluh ribu kata untuk membuktikan hukum evolusi AI on-chain...
Pembaruan DeepSeek V3: Inovasi algoritme memimpin pola baru industri AI
Pembaruan DeepSeek V3: Terobosan algoritme memimpin paradigma baru AI
DeepSeek baru-baru ini merilis pembaruan versi V3 di Hugging Face—DeepSeek-V3-0324, dengan parameter model mencapai 6850 miliar, terdapat peningkatan signifikan dalam kemampuan kode, desain UI, dan kemampuan inferensi.
Pada konferensi 2025 GTC yang baru saja berakhir, CEO Nvidia Jensen Huang memberikan pujian tinggi kepada DeepSeek dan menunjukkan bahwa pemahaman pasar sebelumnya yang menganggap model efisien DeepSeek akan mengurangi kebutuhan terhadap chip adalah salah. Dia menekankan bahwa kebutuhan komputasi di masa depan hanya akan meningkat, bukan berkurang.
Sebagai produk perwakilan dari terobosan algoritme, hubungan antara DeepSeek dan pemasok chip telah memicu pemikiran tentang peran kekuatan komputasi dan algoritme dalam perkembangan industri.
Kekuatan dan evolusi simbiotik algoritme
Dalam bidang AI, peningkatan daya komputasi menyediakan dasar untuk menjalankan algoritme yang lebih kompleks, sehingga model dapat memproses 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.
Hubungan simbiotik ini sedang membentuk kembali lanskap industri AI:
Diferensiasi jalur teknologi: Beberapa perusahaan mengejar pembangunan kluster daya komputasi besar, sementara yang lain fokus pada optimisasi efisiensi algoritme, membentuk aliran teknologi yang berbeda.
Rekonstruksi rantai industri: Sebuah perusahaan chip menjadi pemimpin dalam kekuatan AI melalui ekosistemnya, sementara penyedia layanan cloud menurunkan ambang batas penerapan melalui layanan kekuatan komputasi yang elastis.
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, dan lainnya memungkinkan inovasi algoritme dan hasil optimasi daya komputasi dapat dibagikan, mempercepat iterasi dan penyebaran teknologi.
Inovasi Teknologi DeepSeek
Keberhasilan 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 mirip dengan sebuah tim yang efisien, di mana Transformer menangani tugas-tugas umum, sementara MOE berfungsi seperti kelompok ahli yang memanggil ahli yang paling sesuai sesuai dengan masalah spesifik. Mekanisme MLA memungkinkan model untuk lebih fleksibel dalam memperhatikan detail penting, yang lebih lanjut meningkatkan kinerja.
Inovasi Metode Pelatihan
DeepSeek mengusulkan kerangka pelatihan presisi campuran FP8. Kerangka ini dapat secara dinamis memilih presisi perhitungan yang sesuai berdasarkan kebutuhan tahap yang berbeda selama proses pelatihan, sambil memastikan akurasi model dan meningkatkan kecepatan pelatihan serta mengurangi penggunaan memori.
Peningkatan efisiensi inferensi
Pada tahap inferensi, DeepSeek memperkenalkan teknologi Prediksi Multi-Token (Multi-token Prediction, MTP). Berbeda dengan prediksi bertahap tradisional, teknologi MTP dapat memprediksi beberapa Token sekaligus, secara signifikan mempercepat kecepatan inferensi dan mengurangi biaya.
Terobosan algoritme pembelajaran penguatan
Algoritme pembelajaran penguatan baru DeepSeek GRPO (Generalized Reward-Penalized Optimization) mengoptimalkan proses pelatihan model. Algoritme ini dapat meningkatkan kinerja model sambil mengurangi perhitungan yang tidak perlu, 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. Hal ini memungkinkan kartu grafis konsumen biasa untuk menjalankan model AI yang kuat, secara signifikan mengurangi hambatan untuk aplikasi AI.
Pengaruh terhadap produsen chip
Banyak orang berpendapat bahwa DeepSeek melewati beberapa lapisan perantara, sehingga terbebas dari ketergantungan pada chip tertentu. Sebenarnya, DeepSeek melakukan optimasi algoritme langsung melalui set instruksi dasar. Cara ini memungkinkan DeepSeek untuk mencapai penyesuaian kinerja yang lebih halus.
Dampak ini bagi produsen chip bersifat dua sisi. Di satu sisi, DeepSeek terikat lebih dalam dengan perangkat keras dan ekosistemnya, sehingga penurunan ambang batas aplikasi AI dapat 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 memerlukan GPU kelas atas untuk dijalankan, sekarang mungkin dapat berjalan secara efisien di kartu grafis menengah bahkan kelas konsumen.
Arti untuk Industri AI China
Optimisasi algoritme DeepSeek menyediakan jalur terobosan teknologi untuk industri AI China. Dalam konteks terbatasnya 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 mengurangi ambang batas pengembangan aplikasi AI. Banyak perusahaan kecil dan menengah yang tidak memerlukan sumber daya daya komputasi yang besar, juga dapat mengembangkan aplikasi yang kompetitif berdasarkan model DeepSeek, yang akan memunculkan lebih banyak solusi AI di berbagai bidang vertikal.
Dampak Mendalam Web3+AI
Infrastruktur AI terdesentralisasi
Optimisasi algoritme DeepSeek memberikan dorongan baru untuk infrastruktur AI Web3. Arsitektur inovatif, algoritme yang efisien, dan kebutuhan daya komputasi yang lebih rendah memungkinkan inferensi AI terdesentralisasi. Arsitektur MoE secara alami cocok untuk penyebaran terdistribusi, di mana node yang berbeda dapat memiliki jaringan pakar 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 kelas atas, memungkinkan lebih banyak sumber daya komputasi untuk bergabung ke dalam jaringan node. Ini tidak hanya menurunkan hambatan 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, pelaksanaan transaksi di blockchain, dan pengawasan hasil perdagangan, kolaborasi beberapa agen cerdas membantu pengguna memperoleh keuntungan yang lebih tinggi.
Eksekusi otomatis kontrak pintar: kolaborasi agen seperti pemantauan kontrak pintar, eksekusi, dan pengawasan hasil, untuk mewujudkan otomatisasi logika bisnis yang lebih kompleks.
Manajemen portofolio yang dipersonalisasi: AI membantu pengguna secara real-time untuk menemukan peluang staking atau penyediaan likuiditas terbaik berdasarkan preferensi risiko, tujuan investasi, dan kondisi keuangan pengguna.
DeepSeek, di bawah batasan daya komputasi, mencari terobosan melalui inovasi algoritme, membuka jalur pengembangan yang berbeda untuk industri AI di China. Mengurangi hambatan aplikasi, mendorong integrasi Web3 dan AI, mengurangi ketergantungan pada chip kelas atas, memberdayakan inovasi finansial, dampak-dampak ini sedang membentuk kembali pola ekonomi digital. Di masa depan, perkembangan AI tidak lagi hanya perlombaan daya komputasi, tetapi juga perlombaan kolaborasi optimal antara daya komputasi dan algoritme. Di jalur baru ini, inovator seperti DeepSeek sedang mendefinisikan ulang aturan permainan dengan kebijaksanaan China.