DeepSeek, startup AI asal Tiongkok yang didirikan pada 2023 oleh Liang Wenfeng, kini menjadi sorotan global karena klaimnya menghasilkan model AI generatif yang efisien dan hemat biaya.
Dengan biaya pelatihan yang dilaporkan hanya sekitar US$6 juta, jauh lebih rendah dibandingkan dengan GPT-4 yang diperkirakan menghabiskan lebih dari US$100 juta, atau model seperti Gemini dari Google yang biayanya bisa mencapai ratusan juta dolar, seperti dilansir dari Financial Times.
Perbedaan signifikan ini menunjukkan bahwa DeepSeek mampu mengoptimalkan efisiensi pelatihan tanpa mengorbankan performa. Jika dibandingkan dengan ratusan juta hingga miliaran dolar yang dikeluarkan oleh raksasa AI di Amerika Serikat, DeepSeek menawarkan paradigma baru dalam pengembangan model AI.
Artikel ini mengulas secara mendalam tentang DeepSeek, inovasi teknologinya, serta potensi dan tantangan yang mungkin ditimbulkan oleh kehadirannya dalam persaingan global.
Perkembangan DeepSeek
DeepSeek lahir dari latar belakang hedge fund High-Flyer dan awalnya berfokus pada penerapan algoritma AI untuk perdagangan saham. Seiring waktu, perusahaan ini mengalihkan fokusnya ke pengembangan teknologi AI generatif tingkat dasar.
Pendekatan yang ditempuh DeepSeek adalah dengan mengoptimalkan efisiensi komputasi melalui penggunaan arsitektur Mixture-of-Experts (MoE) dan teknik chain-of-thought pada modelnya, yang memungkinkan pemodelan penalaran seperti yang dilakukan oleh OpenAI dalam model O1 mereka.
DeepSeek terus bereksperimen dengan berbagai model, seperti DeepSeek-V2, yang berfokus pada peningkatan efisiensi inferensi dan pengurangan latensi, serta DeepSeek-V3, yang memperkenalkan arsitektur lebih kompleks dengan kapasitas pemrosesan yang lebih besar dan peningkatan pada pemahaman bahasa alami. Selain itu, model reasoning terbarunya, DeepSeek-R1, menawarkan peningkatan signifikan dalam penalaran logis dan pemecahan masalah dibandingkan versi sebelumnya. Dilansir dari Hugging Face, model-model ini dilatih dengan dataset besar yang mencakup triliunan token, dengan konteks panjang hingga 128K token, serta didukung oleh inovasi seperti pelatihan dengan reinforcement learning (RL) dan
Inovasi Teknologi: Efisiensi di Balik DeepSeek
Arsitektur Mixture-of-Experts (MoE)
Salah satu kunci keberhasilan DeepSeek adalah penerapan arsitektur MoE. Teknik ini memungkinkan hanya sebagian parameter (misalnya, 37 miliar dari total 671 miliar parameter pada DeepSeek-V3) diaktifkan untuk setiap token yang diproses, sehingga mengurangi beban komputasi secara drastis tanpa mengorbankan performa, seperti dilansir dari Investopedia. Efisiensi ini berkontribusi pada pengurangan penggunaan GPU dan konsumsi daya, yang selama ini menjadi tantangan besar dalam pelatihan model AI generatif skala besar.
Chain-of-Thought dan Reinforcement Learning
DeepSeek-R1 mengadopsi teknik chain-of-thought, di mana model memaparkan alur berpikirnya sebelum memberikan jawaban akhir. Menurut laporan Analytics India, teknik ini telah terbukti meningkatkan keakuratan dan kualitas jawaban, terutama pada soal matematika dan logika. Selain itu, penggunaan reinforcement learning (RL) tanpa ketergantungan penuh pada data berlabel tradisional memungkinkan model untuk “berevolusi” secara mandiri dan mengoptimalkan proses penalaran secara iteratif.
Hemat Biaya dan Dampak Ekonomi
DeepSeek mengklaim bahwa pelatihan model mereka memerlukan sekitar 2.000 GPU terutama seri H800 dari Nvidia selama 55 hari, dengan total biaya sekitar US$5,6 juta. Angka ini sangat kontras dengan biaya pelatihan model-model AI Amerika Serikat yang mencapai ratusan juta hingga miliaran dolar. Dilansir dari Financial Times efisiensi biaya ini membuka peluang bagi perusahaan kecil dan negara-negara dengan sumber daya terbatas untuk ikut serta dalam pengembangan AI, serta dapat mendorong persaingan global yang lebih sehat.
Implikasi Global dan Geopolitik
Menurut laporan Time, kehadiran DeepSeek bukan hanya menguji model AI generatif dari segi teknis, tetapi juga memiliki dampak geopolitik yang signifikan. Di tengah kebijakan ekspor chip AS yang membatasi akses Tiongkok terhadap teknologi komputasi canggih, DeepSeek menunjukkan bahwa inovasi efisiensi dapat mengatasi kendala tersebut.
Beberapa analis pasar menilai bahwa meski DeepSeek berhasil mengurangi biaya pelatihan dan inferensi, perusahaan pesaing seperti OpenAI dan Google tetap mempertahankan keunggulan dalam hal skala dan akses terhadap sumber daya komputasi yang lebih luas.
Seorang eksekutif dari Google DeepMind menyatakan bahwa efisiensi bukan satu-satunya faktor kunci dalam pengembangan AI generatif, melainkan juga kemampuan model dalam menangani tugas yang lebih kompleks dan beragam, seperti dilansir dari The Verge.
Kesimpulan
DeepSeek telah membuka lembaran baru dalam pengembangan AI generatif dengan menekankan efisiensi komputasi dan penghematan biaya tanpa mengorbankan performa. Dengan teknologi seperti Mixture-of-Experts, chain-of-thought, dan reinforcement learning, DeepSeek tidak hanya mampu menyaingi model AI dari raksasa teknologi Amerika, tetapi juga mendorong paradigma baru dalam persaingan global yang lebih hemat dan terjangkau.
Meskipun tantangan terkait skalabilitas, penerapan industri, dan isu-isu etis masih ada, keberhasilan DeepSeek dapat menjadi sinyal bahwa lanskap AI generatif akan mengalami pergeseran besar, membuka peluang bagi inovasi lebih luas dan pemerataan akses teknologi di tingkat global.
Tantangan dan Prospek ke Depan
Meskipun DeepSeek telah menorehkan prestasi gemilang dalam efisiensi dan biaya, beberapa tantangan tetap ada. Dilansir dari SF Chronicle, meski model-modelnya telah menunjukkan kemampuan penalaran yang kompetitif, penerapan pada skala industri misalnya di sektor kesehatan, keuangan, dan otomotif masih perlu dibuktikan secara konsisten.
Selain itu, sebagai model open-source, DeepSeek harus berhadapan dengan isu-isu seperti kontrol konten dan bias, terutama mengingat kecenderungan model AI Tiongkok untuk menampilkan pandangan yang selaras dengan kebijakan pemerintah.
Di sisi lain, pendekatan open-source DeepSeek berpotensi mendorong inovasi global. Dengan membagikan model-model mereka secara bebas, DeepSeek membuka peluang kolaborasi internasional dan menggeser paradigma dari model AI eksklusif milik perusahaan besar menuju ekosistem yang lebih terbuka dan inklusif.
