Kanggo BMS, BUS, Industri, Kabel Instrumentasi.
Nalika Festival Musim Semi rampung, kasenengan ing sekitar DeepSeek tetep kuwat. Liburan anyar nyorot rasa kompetisi sing signifikan ing industri teknologi, kanthi akeh sing ngrembug lan nganalisa "lele" iki. Silicon Valley ngalami krisis sing durung tau ana sadurunge: panyengkuyung open-source nyuarakake panemu maneh, lan malah OpenAI ngevaluasi maneh manawa strategi sumber tertutup minangka pilihan sing paling apik. Paradigma anyar babagan biaya komputasi sing luwih murah wis nyebabake reaksi berantai ing antarane raksasa chip kaya Nvidia, ndadékaké nyathet kerugian nilai pasar siji dina ing sajarah pasar saham AS, nalika lembaga pamaréntah nyelidiki kepatuhan chip sing digunakake DeepSeek. Ing tengah-tengah review campuran DeepSeek ing jaban rangkah, ing njero negara, ngalami pertumbuhan sing luar biasa. Sawise diluncurake model R1, aplikasi sing gegandhengan wis ngalami lonjakan lalu lintas, nuduhake yen wutah ing sektor aplikasi bakal nyurung ekosistem AI sakabèhé. Aspek positif yaiku DeepSeek bakal nggedhekake kemungkinan aplikasi, nuduhake manawa gumantung ing ChatGPT ora bakal larang ing mangsa ngarep. Pergeseran iki wis dibayangke ing aktivitas anyar OpenAI, kalebu panentu model nalar disebut o3-mini kanggo mbebasake pangguna kanggo nanggepi DeepSeek R1, uga upgrade sakteruse sing digawe chain pamikiran saka o3-mini umum. Akeh pangguna ing jaban rangkah ngucapake matur nuwun marang DeepSeek kanggo pangembangan kasebut, sanajan rantai pamikiran iki minangka ringkesan.
Optimis, jelas yen DeepSeek nyawiji pemain domestik. Kanthi fokus kanggo nyuda biaya latihan, macem-macem produsen chip hulu, panyedhiya awan perantara, lan akeh startup aktif gabung karo ekosistem, nambah efisiensi biaya kanggo nggunakake model DeepSeek. Miturut makalah DeepSeek, latihan lengkap model V3 mung mbutuhake jam 2.788 yuta H800 GPU, lan proses latihan stabil banget. Arsitektur MoE (Campuran Ahli) wigati banget kanggo ngurangi biaya pra-latihan kanthi faktor sepuluh dibandhingake karo Llama 3 kanthi 405 milyar paramèter. Saiki, V3 minangka model pisanan sing diakoni umum sing nuduhake sparsity dhuwur ing MoE. Kajaba iku, MLA (Multi Layer Attention) bisa digunakake kanthi sinergis, utamane ing aspek nalar. "Sparser MoE, luwih gedhe ukuran batch sing dibutuhake sajrone pertimbangan kanggo nggunakake daya komputasi kanthi lengkap, kanthi ukuran KVCache minangka faktor watesan utama; MLA nyuda ukuran KVCache kanthi signifikan," ujare peneliti saka Chuanjing Technology ing analisis kanggo AI Technology Review. Sakabèhé, sukses DeepSeek dumunung ing kombinasi saka macem-macem teknologi, ora mung siji. Wong njero industri muji kemampuan teknik tim DeepSeek, nyathet keunggulane ing latihan paralel lan optimalisasi operator, entuk asil terobosan kanthi nyaring saben detail. Pendekatan open-source DeepSeek luwih nyengkuyung pangembangan model gedhe sakabèhé, lan diantisipasi yen model sing padha dadi gambar, video, lan liya-liyane, iki bakal ngrangsang permintaan ing industri.
Kesempatan kanggo Layanan Penalaran Pihak Katelu
Data nuduhake yen wiwit diluncurake, DeepSeek wis entuk 22,15 yuta pangguna aktif saben dina (DAU) sajrone 21 dina, entuk 41,6% basis pangguna ChatGPT lan ngluwihi 16,95 yuta pangguna aktif saben dina ing Doubao, saengga dadi aplikasi sing paling cepet berkembang ing saindenging jagad, dadi ndhuwur Apple App Store / wilayah ing 157 negara. Nanging, nalika pangguna akeh banget, peretas cyber terus-terusan nyerang aplikasi DeepSeek, nyebabake ketegangan sing signifikan ing server. Analis industri yakin iki sebagian amarga DeepSeek nyebarake kertu kanggo latihan nalika ora duwe daya komputasi sing cukup kanggo pertimbangan. Insider industri ngandhani Tinjauan Teknologi AI, "Masalah server sing kerep banget bisa dirampungake kanthi gampang kanthi ngisi biaya utawa mbiayai kanggo tuku mesin liyane; pungkasane, gumantung saka keputusan DeepSeek." Iki menehi trade-off ing fokus ing teknologi versus produksi. DeepSeek umume ngandelake kuantisasi kuantum kanggo mandhiri, sawise entuk dana eksternal sing sithik, nyebabake tekanan aliran awis sing sithik lan lingkungan teknologi sing luwih murni. Saiki, amarga masalah sing kasebut ing ndhuwur, sawetara pangguna njaluk DeepSeek ing media sosial kanggo ngunggahake ambang panggunaan utawa ngenalake fitur mbayar kanggo nambah kenyamanan pangguna. Kajaba iku, pangembang wis wiwit nggunakake API resmi utawa API pihak katelu kanggo optimasi. Nanging, platform mbukak DeepSeek bubar ngumumake, "Sumber daya server saiki langka, lan ngisi ulang layanan API wis ditundha."
Iki mesthi mbukak luwih akeh kesempatan kanggo vendor pihak katelu ing sektor infrastruktur AI. Bubar iki, akeh raksasa awan domestik lan internasional ngluncurake API model DeepSeek - raksasa jaban rangkah Microsoft lan Amazon kalebu sing pertama gabung ing akhir Januari. Pimpinan domestik, Huawei Cloud, nggawe langkah pisanan, ngeculake layanan penalaran DeepSeek R1 lan V3 kanthi kolaborasi karo Aliran basis Silicon tanggal 1 Februari. Laporan saka AI Technology Review nuduhake yen layanan Aliran basis Silicon wis katon akeh pangguna, kanthi efektif "nabrak" platform kasebut. Telung perusahaan teknologi gedhe-BAT (Baidu, Alibaba, Tencent) lan ByteDance-uga ngetokake tawaran murah, wektu winates wiwit tanggal 3 Februari, kaya perang rega vendor awan taun kepungkur sing diluncurake dening DeepSeek's V2 model peluncuran, ing ngendi DeepSeek wiwit dijuluki "harga jagal." Tumindak panik vendor maya nyuarakake hubungan sing kuat sadurunge antarane Microsoft Azure lan OpenAI, ing ngendi ing 2019, Microsoft nggawe investasi gedhe $ 1 milyar ing OpenAI lan entuk keuntungan sawise diluncurake ChatGPT ing taun 2023. Nanging, hubungan sing cedhak iki wiwit rusak sawise Llama sumber terbuka Meta, ngidini vendor liyane ing njaba ekosistem Microsoft Azure bisa bersaing karo ekosistem Microsoft Azure. Ing kasus iki, DeepSeek ora mung ngluwihi ChatGPT ing babagan panas produk nanging uga ngenalake model open-source sawise rilis o1, padha karo kasenengan sing ana ing kebangkitan Llama saka GPT-3.
Ing kasunyatan, panyedhiya maya uga nempatake awake dhewe minangka gateway lalu lintas kanggo aplikasi AI, tegese hubungan sing luwih jero karo pangembang bakal dadi keuntungan preemptive. Laporan nuduhake yen Baidu Smart Cloud duwe luwih saka 15,000 pelanggan sing nggunakake model DeepSeek liwat platform Qianfan ing dina peluncuran model kasebut. Kajaba iku, sawetara perusahaan cilik nawakake solusi, kalebu Aliran basis Silicon, Teknologi Luchen, Teknologi Chuanjing, lan macem-macem panyedhiya AI Infra sing wis ngluncurake dhukungan kanggo model DeepSeek. Tinjauan Teknologi AI wis ngerti manawa kesempatan optimasi saiki kanggo panyebaran DeepSeek sing dilokal utamane ana ing rong wilayah: siji ngoptimalake karakteristik sparsity model MoE nggunakake pendekatan nalar campuran kanggo nyebarake 671 milyar parameter model MoE sacara lokal nalika nggunakake inferensi GPU/CPU hibrida. Kajaba iku, optimasi MLA iku penting. Nanging, rong model DeepSeek isih ngadhepi sawetara tantangan ing optimasi penyebaran. "Amarga ukuran model lan akeh paramèter, optimasi pancen rumit, utamane kanggo panyebaran lokal ing ngendi entuk imbangan optimal antarane kinerja lan biaya bakal dadi tantangan," ujare peneliti saka Chuanjing Technology. Rintangan sing paling penting yaiku ngatasi watesan kapasitas memori. "Kita nganggo pendekatan kolaborasi heterogen kanggo nggunakake CPU lan sumber daya komputasi liyane, mung nyelehake bagean sing ora dienggo bareng saka matriks MoE sing jarang ing CPU / DRAM kanggo diproses nggunakake operator CPU kanthi kinerja dhuwur, dene bagean sing padhet tetep ana ing GPU," ujare. Laporan nuduhake yen kerangka open-source Chuanjing KTransformers utamane nyuntikake macem-macem strategi lan operator menyang implementasi Transformers asli liwat cithakan, kanthi signifikan ningkatake kacepetan inferensi nggunakake metode kaya CUDAGraph. DeepSeek wis nggawe kesempatan kanggo wiwitan iki, amarga keuntungan wutah dadi katon; akeh perusahaan wis nglaporake wutah pelanggan sing katon sawise ngluncurake DeepSeek API, nampa pitakon saka klien sadurunge sing nggoleki optimasi. Insider industri wis nyathet, "Ing jaman kepungkur, kelompok klien sing rada mapan asring dikunci ing layanan standar perusahaan sing luwih gedhe, kanthi rapet karo kaluwihan biaya amarga skala. Nanging, sawise ngrampungake penyebaran DeepSeek-R1 / V3 sadurunge Festival Musim Semi, tiba-tiba kita nampa panjalukan kerjasama saka sawetara klien sing kondhang, lan malah klien sing sadurunge ora aktif miwiti kontak kanggo ngenalake layanan DeepSeek kita. " Saiki, katon DeepSeek nggawe kinerja inferensi model dadi kritis, lan kanthi nggunakake model gedhe sing luwih akeh, iki bakal terus mengaruhi pangembangan ing industri AI Infra kanthi signifikan. Yen model tingkat DeepSeek bisa disebarake sacara lokal kanthi biaya sing murah, mula bakal mbantu upaya transformasi digital pemerintah lan perusahaan. Nanging, tantangan tetep, amarga sawetara klien bisa uga duwe pangarepan sing dhuwur babagan kemampuan model sing gedhe, dadi luwih jelas yen keseimbangan kinerja lan biaya dadi penting ing panyebaran praktis.
Kanggo ngevaluasi apa DeepSeek luwih apik tinimbang ChatGPT, penting kanggo ngerti bedane, kekuwatan, lan kasus panggunaan. Mangkene perbandingan lengkap:
| Fitur / Aspek | DeepSeek | ChatGPT |
|---|---|---|
| kepemilikan | Dikembangake dening perusahaan Cina | Dikembangake dening OpenAI |
| Model Sumber | Open-source | Kepemilikan |
| biaya | Gratis kanggo nggunakake; opsi akses API luwih murah | Langganan utawa rega mbayar saben panggunaan |
| Kustomisasi | Highly customizable, ngidini kedhaftar kanggo ngapiki lan mbangun ing | Kustomisasi winates kasedhiya |
| Kinerja ing Tugas Khusus | Excels ing wilayah tartamtu kaya analytics data lan njupuk informasi | Versatile kanthi kinerja sing kuat ing nulis kreatif lan tugas obrolan |
| Dhukungan Basa | Fokus kuwat ing basa lan budaya Cina | Dhukungan basa sing amba nanging AS-sentris |
| Biaya Latihan | Biaya latihan sing luwih murah, dioptimalake kanggo efisiensi | Biaya latihan sing luwih dhuwur, mbutuhake sumber daya komputasi sing akeh |
| Variasi Tanggapan | Bisa menehi tanggapan sing beda-beda, bisa uga dipengaruhi konteks geopolitik | Jawaban sing konsisten adhedhasar data latihan |
| Target Pemirsa | Diangkah kanggo pangembang lan peneliti sing pengin keluwesan | Ditujukake kanggo pangguna umum sing nggoleki kemampuan percakapan |
| Gunakake Kasus | Luwih efisien kanggo nggawe kode lan tugas cepet | Cocog kanggo ngasilake teks, mangsuli pitakon, lan melu dialog |
Perspektif Kritis babagan "Ngganggu Nvidia"
Saiki, kajaba Huawei, sawetara produsen chip domestik kaya Moore Threads, Muxi, Biran Technology, lan Tianxu Zhixin uga adaptasi karo rong model DeepSeek. Produsen chip marang AI Technology Review, "Struktur DeepSeek nduduhake inovasi, nanging tetep dadi LLM. Adaptasi kita menyang DeepSeek utamane fokus ing aplikasi pertimbangan, nggawe implementasi teknis cukup langsung lan cepet." Nanging, pendekatan MoE mbutuhake panjaluk sing luwih dhuwur babagan panyimpenan lan distribusi, ditambah karo njamin kompatibilitas nalika nggunakake chip domestik, nyedhiyakake akeh tantangan teknik sing mbutuhake resolusi sajrone adaptasi. "Saiki, daya komputasi domestik ora cocog karo Nvidia babagan kegunaan lan stabilitas, mbutuhake partisipasi pabrik asli kanggo persiyapan lingkungan piranti lunak, ngatasi masalah, lan optimasi kinerja dhasar," ujare praktisi industri adhedhasar pengalaman praktis. Bebarengan, "Amarga ukuran parameter DeepSeek R1 gedhe, daya komputasi domestik mbutuhake luwih akeh kelenjar kanggo paralelisasi. Kajaba iku, spesifikasi hardware domestik isih rada ketinggalan; contone, Huawei 910B saiki ora bisa ndhukung inferensi FP8 sing dienalake DeepSeek. " Salah sawijining sorotan model DeepSeek V3 yaiku introduksi kerangka latihan presisi campuran FP8, sing wis divalidasi kanthi efektif ing model sing gedhe banget, menehi prestasi sing signifikan. Sadurunge, pemain utama kaya Microsoft lan Nvidia nyaranake karya sing gegandhengan, nanging keraguan tetep ana ing industri babagan kelayakan. Dimangerteni yen dibandhingake karo INT8, kauntungan utama FP8 yaiku kuantisasi pasca-latihan bisa entuk presisi sing meh tanpa rugi nalika nambah kacepetan inferensi kanthi signifikan. Yen mbandhingake karo FP16, FP8 bisa nyadari nganti kaping pindho akselerasi ing Nvidia H20 lan luwih saka 1.5 kaping akselerasi ing H100. Utamane, nalika diskusi babagan tren daya komputasi domestik lan model domestik entuk momentum, spekulasi babagan apa Nvidia bisa diganggu, lan apa parit CUDA bisa dilewati, dadi saya umum. Kasunyatan sing ora bisa dipungkiri yaiku DeepSeek pancen nyebabake penurunan nilai pasar Nvidia, nanging owah-owahan iki nuwuhake pitakon babagan integritas daya komputasi Nvidia sing paling dhuwur. Narasi sing ditampa sadurunge babagan akumulasi komputasi sing didhukung ibukutha ditantang, nanging tetep angel kanggo Nvidia diganti kanthi lengkap ing skenario latihan. Analisis panggunaan jero CUDA DeepSeek nuduhake manawa keluwesan-kayata nggunakake SM kanggo komunikasi utawa manipulasi kertu jaringan langsung-ora layak kanggo ditampung GPU biasa. Sudut pandang industri nandheske manawa parit Nvidia nyakup kabeh ekosistem CUDA tinimbang mung CUDA dhewe, lan instruksi PTX (Parallel Thread Execution) sing digunakake DeepSeek isih dadi bagean saka ekosistem CUDA. "Ing wektu sing cendhak, daya komputasi Nvidia ora bisa dilewati-iki jelas banget ing latihan; Nanging, nyebarake kertu domestik kanggo pertimbangan bakal luwih gampang, saengga kemajuan bakal luwih cepet. Adaptasi kertu domestik utamane fokus ing inferensi; durung ana sing bisa nglatih model kinerja DeepSeek ing kertu domestik kanthi skala, "ujare analis Teknologi industri menyang AI Review. Sakabèhé, saka sudut pandang inferensi, kahanan kasebut nyengkuyung kanggo chip model gedhe domestik. Kesempatan kanggo produsen chip domestik ing wilayah inferensi luwih jelas amarga syarat latihan sing dhuwur banget, sing ngalangi mlebu. Analis negesake yen mung nggunakake kertu inferensi domestik cukup; yen perlu, ndarbeni mesin tambahan layak, dene model latihan nuduhke tantangan unik-ngatur nomer tambah saka mesin bisa dadi burdensome, lan tingkat kesalahan sing luwih dhuwur bisa impact negatif asil latihan. Latihan uga nduweni syarat skala kluster tartamtu, dene panjaluk kluster kanggo inferensi ora kaya kenceng, saéngga nyuda syarat GPU. Saiki, kinerja kertu H20 tunggal Nvidia ora ngluwihi Huawei utawa Cambrian; kekuatane dumunung ing clustering. Adhedhasar impact sakabèhé ing pasar daya komputasi, pangadeg Luchen Technology, You Yang, nyathet ing wawancara karo AI Technology Review, "DeepSeek bisa sementara ngrusak panyiapan lan rental kluster komputasi latihan ultra-gedhe. Ing jangka panjang, kanthi nyuda biaya sing ana gandhengane karo latihan model gedhe, penalaran, lan aplikasi, panjaluk pasar bisa uga terus-terusan amarga panjaluk AI terus-terusan. pasar daya komputasi." Kajaba iku, "Panjaluk DeepSeek kanggo alesan lan layanan fine-tuning luwih cocog karo lanskap komputasi domestik, ing ngendi kapasitas lokal relatif ringkih, mbantu nyuda sampah saka sumber daya sing ora aktif sawise panyiapan klaster; iki nggawe kesempatan sing layak kanggo produsen ing macem-macem tingkat ekosistem komputasi domestik. Teknologi Luchen wis kolaborasi karo Huawei Cloud kanggo ngluncurake API penalaran seri DeepSeek R1 lan layanan pencitraan awan adhedhasar daya komputasi domestik. Sampeyan Yang ngucapake optimisme babagan masa depan: "DeepSeek menehi kapercayan babagan solusi sing diprodhuksi ing njero, nyengkuyung semangat lan investasi ing kemampuan komputasi domestik sing bakal maju."
Kesimpulan
Apa DeepSeek "luwih apik" tinimbang ChatGPT gumantung saka kabutuhan lan tujuan tartamtu pangguna. Kanggo tugas sing mbutuhake keluwesan, biaya murah, lan kustomisasi, DeepSeek bisa uga luwih unggul. Kanggo nulis kreatif, pitakon umum, lan antarmuka pacelathon sing ramah pangguna, ChatGPT bisa dadi pimpinan. Saben alat nduweni tujuan sing beda-beda, mula pilihan kasebut bakal gumantung banget marang konteks sing digunakake.
Kabel Kontrol
Sistem Kabel Terstruktur
Jaringan&Data, Kabel Serat Optik, Kabel Patch, Modul, Plat Muka
April 16-18, 2024 Tengah-Energi ing Dubai
April 16-18, 2024 Securika ing Moskow
9 Mei 2024 PRODUK & TEKNOLOGI ANYAR ACARA LUNCINGAN ing Shanghai
22-25 Oktober 2024 KEAMANAN CHINA ing Beijing
19-20 Nov. 2024 SAMBUNGAN DUNIA KSA
Wektu kirim: Feb-10-2025