DeepSeek AI: Lebih Sedikit Chip, Lebih Berkelanjutan?

Alat AI yang hemat energi dan berkelanjutan semakin penting. DeepSeek AI mengklaim bahwa modelnya lebih efisien daripada yang lain, dan ini jelas menggemparkan industri. Sebuah studi baru-baru ini oleh Greenly, sebuah perusahaan perangkat lunak keberlanjutan yang berbasis di Prancis, telah mencoba memvalidasi klaim DeepSeek.

Studi Greenly menunjukkan bahwa model DeepSeek memerlukan waktu yang lebih singkat untuk pelatihan dan menggunakan lebih sedikit chip Nvidia. Dalam skenario yang sama untuk melatih model V3 DeepSeek dan model Llama 3.1 Meta, DeepSeek menggunakan 2,78 juta jam unit pemroses grafis (GPU), sedangkan model Meta menggunakan 30,8 juta jam GPU. Karena pelatihan biasanya merupakan bagian yang paling intensif karbon dari operasi model AI, kecepatan pelatihan DeepSeek yang lebih cepat tidak diragukan lagi meningkatkan efisiensinya. Selain itu, DeepSeek menggunakan 2000 chip Nvidia, sedangkan model Meta menggunakan lebih dari 16000, dan ChatGPT menggunakan lebih dari 25000, dan chip yang digunakan DeepSeek memiliki “kepadatan energi” yang lebih rendah daripada chip yang digunakan ChatGPT.

Studi Greenly mencatat: “Karena sanksi yang diberlakukan AS membatasi akses DeepSeek ke chip AI canggih Nvidia, perusahaan terpaksa mengembangkan teknologi inovatif ini. Pembatasan ini memaksa DeepSeek untuk merancang model yang memaksimalkan efisiensi daripada bergantung pada kemampuan komputasi skala besar.”

Inovasi Teknologi DeepSeek: Model Campuran Pakar

Model desain DeepSeek mencakup desain mixture-of-experts, yang memungkinkan alat untuk mendelegasikan tugas pengguna ke sub-model, “hanya mengaktifkan komputasi yang diperlukan untuk permintaan tertentu.” Metode ini mirip dengan tim besar di mana setiap anggota adalah ahli di bidang tertentu. Ketika masalah baru muncul, pemimpin tim menugaskannya ke ahli yang paling cocok untuk memecahkan masalah tersebut, daripada melibatkan seluruh tim.

Dalam model mixture-of-experts DeepSeek, model AI besar dipecah menjadi sub-model yang lebih kecil dan lebih khusus. Setiap sub-model dilatih untuk unggul dalam jenis tugas tertentu. Misalnya, satu sub-model mungkin pandai menangani tugas pemrosesan bahasa alami, sementara sub-model lain mungkin pandai menangani tugas pengenalan gambar.

Ketika pengguna mengajukan permintaan ke DeepSeek AI, sistem menganalisis permintaan tersebut dan menentukan sub-model mana yang paling cocok untuk menangani permintaan tersebut. Kemudian, sistem merutekan permintaan ke sub-model yang sesuai, yang akan memproses permintaan dan mengembalikan hasilnya.

Pendekatan ini memiliki beberapa keuntungan:

• Meningkatkan Efisiensi: Dengan hanya mengaktifkan komputasi yang diperlukan untuk permintaan tertentu, model mixture-of-experts dapat meningkatkan efisiensi secara signifikan. Ini dapat menghemat sejumlah besar sumber daya komputasi dibandingkan dengan model AI tradisional yang perlu mengaktifkan seluruh model.
• Meningkatkan Akurasi: Dengan mendelegasikan tugas ke sub-model yang paling cocok untuk menangani tugas tersebut, model mixture-of-experts dapat meningkatkan akurasi. Setiap sub-model dilatih secara khusus untuk unggul di bidang tertentu, sehingga lebih mungkin menghasilkan hasil yang akurat.
• Meningkatkan Skalabilitas: Model mixture-of-experts lebih mudah untuk diskalakan karena sub-model baru dapat ditambahkan sesuai kebutuhan untuk menangani tugas baru. Hal ini memungkinkan sistem untuk beradaptasi dengan kebutuhan yang terus berubah.

Hubungan DeepSeek dengan Pusat Data: Faktor Kunci Keberlanjutan

Studi Greenly juga menunjukkan bahwa hubungan DeepSeek dengan pusat data (atau kurangnya hubungan potensial) juga berkontribusi pada peningkatan keberlanjutannya. Karena DeepSeek adalah model bobot terbuka, atau tersedia untuk umum, Greenly menunjukkan bahwa ia dapat dijalankan pada perangkat fisik daripada hanya di komputasi awan atau melalui pusat data. Dengan mengurangi kebutuhan akan pusat data, DeepSeek dapat mengurangi konsumsi energi fasilitas, yang diperkirakan akan meningkat dua kali lipat dalam lima tahun.

Pusat data adalah bangunan besar yang berisi sejumlah besar server komputer dan peralatan lainnya. Server ini digunakan untuk menyimpan, memproses, dan mendistribusikan data. Pusat data membutuhkan sejumlah besar energi untuk beroperasi karena server menghasilkan sejumlah besar panas dan perlu didinginkan melalui sistem pendingin.

Dengan mengurangi kebutuhan akan pusat data, DeepSeek dapat membantu mengurangi konsumsi energi dan emisi karbon global. Ini sangat penting untuk mengatasi perubahan iklim.

Paradoks Jevons: Risiko Potensial dari Peningkatan Efisiensi

Namun demikian, studi Greenly juga memperingatkan bahwa “keuntungan ini dapat dengan mudah menjadi singkat,” yang dikaitkan dengan paradoks Jevons, atau semakin efisien sesuatu, semakin banyak digunakan, sehingga menghasilkan lebih banyak emisi.

Paradoks Jevons dikemukakan oleh ekonom Inggris William Stanley Jevons pada abad ke-19. Jevons mengamati bahwa seiring dengan peningkatan efisiensi pembakaran batu bara, penggunaan batu bara tidak berkurang, tetapi meningkat. Dia berpendapat bahwa ini karena peningkatan efisiensi menurunkan harga batu bara, sehingga merangsang lebih banyak permintaan.

Dalam konteks AI, paradoks Jevons berarti bahwa bahkan jika efisiensi model AI seperti DeepSeek meningkat, emisi karbon keseluruhan masih mungkin meningkat karena aplikasi AI yang luas. Misalnya, jika AI menjadi lebih efisien, perusahaan mungkin lebih cenderung menggunakan AI untuk mengotomatiskan lebih banyak tugas, yang mengarah pada pertumbuhan eksponensial dalam penggunaan AI. Pertumbuhan ini dapat mengimbangi manfaat peningkatan efisiensi, atau bahkan menyebabkan peningkatan emisi karbon.

Penerapan AI yang Bertanggung Jawab: Kunci untuk Memastikan Keberlanjutan

Untuk menghindari paradoks Jevons, studi Greenly menekankan pentingnya “penerapan yang bertanggung jawab.” Ini berarti bahwa bisnis dan individu harus mengambil langkah-langkah untuk mengurangi jejak karbon mereka saat menggunakan AI. Berikut adalah beberapa langkah yang dapat diambil:

• Menggunakan Model AI yang Efisien: Memilih model AI yang efisien seperti DeepSeek dapat mengurangi konsumsi energi dan emisi karbon.
• Mengoptimalkan Penggunaan Model AI: Memastikan bahwa model AI hanya berjalan bila perlu dan menghindari penggunaan yang berlebihan.
• Menggunakan Energi Terbarukan: Menggunakan energi terbarukan untuk memberi daya pada pusat data dan perangkat fisik dapat mengurangi emisi karbon.
• Mendukung Pengembangan AI Berkelanjutan: Mendukung perusahaan dan organisasi yang didedikasikan untuk mengembangkan dan menerapkan teknologi AI yang berkelanjutan.

Dengan mengambil langkah-langkah ini, kita dapat memastikan bahwa manfaat AI tidak mengorbankan lingkungan.

Strategi Sumber Terbuka DeepSeek AI: Mempercepat Inovasi dan Pengembangan Berkelanjutan

Pilihan DeepSeek AI untuk membuka sumber sebagian modelnya tidak hanya mempercepat inovasi teknologi AI tetapi juga mempromosikan pengembangan AI yang berkelanjutan sampai batas tertentu. Sumber terbuka berarti bahwa siapa pun dapat mengakses, menggunakan, memodifikasi, dan mendistribusikan kode model DeepSeek AI. Keterbukaan ini membawa keuntungan berikut:

• Mempercepat Inovasi: Dengan membuka sumber, DeepSeek AI dapat menarik lebih banyak pengembang untuk berpartisipasi dalam peningkatan dan optimalisasi model. Pengembang dari seluruh dunia dapat bekerja sama untuk menemukan kekurangan dalam model dan mengusulkan solusi baru. Model kolaborasi terbuka ini dapat mempercepat inovasi teknologi AI dan mempromosikan aplikasi AI di berbagai bidang.
• Mengurangi Biaya Pengembangan: Untuk bisnis dan lembaga penelitian lain, menggunakan model sumber terbuka DeepSeek AI dapat secara signifikan mengurangi biaya pengembangan AI. Mereka tidak perlu membangun model mereka sendiri dari awal, tetapi dapat langsung memodifikasi dan menyesuaikan berdasarkan model DeepSeek AI, sehingga menghemat banyak waktu dan sumber daya.
• Meningkatkan Aksesibilitas Model: Sumber terbuka memungkinkan lebih banyak orang untuk mengakses dan menggunakan model DeepSeek AI. Ini membantu mempromosikan popularitas teknologi AI dan memungkinkan lebih banyak orang untuk mendapatkan manfaat darinya.
• Memfasilitasi Pengembangan Berkelanjutan: Dengan membuka sumber, lebih banyak pengembang dapat memahami upaya DeepSeek AI dalam meningkatkan efisiensi model. Ini membantu mempromosikan konsep pengembangan AI yang berkelanjutan, mendorong lebih banyak pengembang untuk memperhatikan dampak lingkungan dari AI dan mengembangkan model AI yang lebih efisien dan ramah lingkungan.

Namun, sumber terbuka juga menghadirkan beberapa tantangan. Misalnya, keamanan model sumber terbuka adalah masalah penting. Jika ada kerentanan dalam model, itu dapat dieksploitasi oleh penyerang jahat. Selain itu, perlindungan kekayaan intelektual model sumber terbuka juga merupakan masalah yang perlu diperhatikan.

Meskipun ada beberapa tantangan, strategi sumber terbuka DeepSeek AI umumnya bermanfaat. Ini mempercepat inovasi teknologi AI, mengurangi biaya pengembangan AI, meningkatkan aksesibilitas model, dan mempromosikan pengembangan AI yang berkelanjutan.

Potensi Aplikasi DeepSeek AI di Berbagai Industri

Efisiensi dan keberlanjutan DeepSeek AI membuatnya memiliki potensi aplikasi yang luas di berbagai industri. Berikut adalah beberapa area di mana DeepSeek AI dapat memainkan peran penting:

• Pemrosesan Bahasa Alami (NLP): DeepSeek AI dapat digunakan untuk membangun model NLP yang lebih efisien dan akurat, sehingga meningkatkan aplikasi seperti terjemahan mesin, peringkasan teks, dan analisis sentimen.
• Visi Komputer: DeepSeek AI dapat digunakan untuk membangun model visi komputer yang lebih efisien dan akurat, sehingga meningkatkan aplikasi seperti pengenalan gambar, deteksi objek, dan analisis video.
• Sistem Rekomendasi: DeepSeek AI dapat digunakan untuk membangun sistem rekomendasi yang lebih efisien dan personal, sehingga meningkatkan pengalaman pengguna dan manfaat komersial.
• Perawatan Kesehatan: DeepSeek AI dapat digunakan untuk membantu diagnosis, penemuan obat, dan perawatan yang dipersonalisasi, sehingga meningkatkan efisiensi perawatan kesehatan dan hasil pasien.
• Layanan Keuangan: DeepSeek AI dapat digunakan untuk penilaian risiko, deteksi penipuan, dan quantitative trading, sehingga meningkatkan efisiensi dan keamanan layanan keuangan.
• Manufaktur: DeepSeek AI dapat digunakan untuk optimalisasi proses produksi, kontrol kualitas, dan prediksi kegagalan, sehingga meningkatkan efisiensi produksi dan mengurangi biaya produksi.

Tren Pengembangan AI Masa Depan: Efisiensi, Keberlanjutan, dan Penerapan yang Bertanggung Jawab

Contoh DeepSeek AI menunjukkan bahwa pengembangan AI di masa depan akan semakin menekankan efisiensi, keberlanjutan, dan penerapan yang bertanggung jawab. Dengan perkembangan teknologi AI yang berkelanjutan, kita perlu lebih memperhatikan dampak AI terhadap lingkungan dan masyarakat, dan mengambil langkah-langkah untuk memastikan bahwa manfaat AI dapat dimanfaatkan sepenuhnya sambil meminimalkan dampak negatifnya.

Berikut adalah beberapa tren pengembangan AI masa depan:

• Kompresi dan Optimalisasi Model: Para peneliti akan terus mengeksplorasi metode baru untuk mengompresi dan mengoptimalkan model AI, sehingga mengurangi kebutuhan komputasi dan konsumsi energi model.
• Komputasi Tepi: Menerapkan model AI ke perangkat tepi (misalnya, ponsel cerdas, sensor, dll.) dapat mengurangi ketergantungan pada pusat data, sehingga mengurangi konsumsi energi dan latensi.
• AI Hijau: Semakin banyak peneliti akan berfokus pada pengembangan AI hijau, yaitu, mengembangkan teknologi AI yang lebih ramah lingkungan dan berkelanjutan.
• Etika dan Keamanan AI: Masalah etika dan keamanan AI akan semakin ditekankan. Kita perlu mengembangkan kebijakan dan norma yang sesuai untuk memastikan keamanan, keandalan, dan keadilan AI.

Eksplorasi DeepSeek AI memberi kita contoh yang baik tentang bagaimana meningkatkan efisiensi AI sambil memperhatikan pengembangan AI yang berkelanjutan. Di masa depan, kami berharap untuk melihat lebih banyak perusahaan inovatif seperti DeepSeek AI berkontribusi untuk membangun ekosistem AI yang lebih hijau dan berkelanjutan.