DeepSeek AI: Cip Kurang, Lebih Mampan?

Alat AI sentiasa menjadi perhatian berhubung pelepasan karbonnya, dan DeepSeek AI mendakwa bahawa model mereka lebih cekap daripada model lain, yang dengan jelas menarik perhatian dalam industri. Kajian baru-baru ini oleh Greenly, sebuah syarikat perisian kemampanan Perancis, telah mengesahkan dakwaan DeepSeek ini.

Kajian Greenly menunjukkan bahawa model DeepSeek memerlukan masa yang lebih singkat semasa latihan dan menggunakan lebih sedikit cip Nvidia. Apabila melatih model V3 DeepSeek dan model Meta Llama 3.1 dalam senario yang sama, DeepSeek menggunakan 2.78 juta jam unit pemprosesan grafik (GPU), manakala model Meta menggunakan 30.8 juta jam GPU. Memandangkan latihan biasanya merupakan peringkat paling intensif karbon bagi operasi model AI, kelajuan latihan DeepSeek yang lebih pantas sememangnya meningkatkan kecekapan. Selain itu, DeepSeek menggunakan 2000 cip Nvidia, berbanding dengan lebih 16000 yang digunakan oleh model Meta, dan lebih 25000 yang digunakan oleh ChatGPT, dan cip yang digunakan oleh DeepSeek kurang "padat tenaga" berbanding dengan cip yang digunakan oleh ChatGPT.

Kajian Greenly menyatakan: "Disebabkan sekatan yang dilaksanakan oleh Amerika Syarikat yang mengehadkan akses DeepSeek kepada cip AI Nvidia yang paling canggih, syarikat itu terpaksa membangunkan teknologi inovatif ini. Sekatan ini memaksa DeepSeek untuk mereka bentuk model yang boleh memaksimumkan kecekapan dan bukannya bergantung kepada kuasa pengkomputeran yang besar."

Inovasi Teknologi DeepSeek: Model Pakar Bercampur

Model reka bentuk DeepSeek termasuk reka bentuk pakar bercampur (mixture-of-experts), yang membolehkan alat untuk mewakilkan tugas pengguna kepada sub-model, "hanya mengaktifkan kuasa pengkomputeran yang diperlukan untuk permintaan yang diberikan." Pendekatan ini serupa dengan pasukan besar, di mana setiap ahli adalah pakar dalam bidang tertentu. Apabila masalah baharu timbul, ketua pasukan akan menugaskannya kepada pakar yang paling sesuai untuk menyelesaikan masalah itu, dan bukannya melibatkan keseluruhan pasukan.

Dalam model pakar bercampur DeepSeek, model AI yang besar dipecahkan kepada sub-model yang lebih kecil dan lebih khusus. Setiap sub-model dilatih untuk cemerlang dalam jenis tugas tertentu. Sebagai contoh, satu sub-model mungkin mahir dalam mengendalikan tugas pemprosesan bahasa semula jadi, manakala sub-model lain mungkin mahir dalam mengendalikan tugas pengecaman imej.

Apabila pengguna membuat permintaan kepada DeepSeek AI, sistem menganalisis permintaan dan menentukan sub-model mana yang paling sesuai untuk mengendalikan permintaan itu. Kemudian, sistem akan menghalakan permintaan kepada sub-model yang sesuai, yang akan memproses permintaan itu dan memulangkan hasilnya.

Pendekatan ini mempunyai beberapa kelebihan:

• Meningkatkan Kecekapan: Dengan hanya mengaktifkan kuasa pengkomputeran yang diperlukan untuk permintaan yang diberikan, model pakar bercampur boleh meningkatkan kecekapan dengan ketara. Ini dapat menjimatkan sejumlah besar sumber pengkomputeran berbanding dengan model AI tradisional yang memerlukan pengaktifan keseluruhan model.
• Meningkatkan Ketepatan: Dengan mewakilkan tugas kepada sub-model yang paling sesuai untuk mengendalikan tugas itu, model pakar bercampur boleh meningkatkan ketepatan. Setiap sub-model dilatih khusus untuk cemerlang dalam bidang khususnya, jadi ia lebih berkemungkinan untuk menghasilkan hasil yang tepat.
• Meningkatkan Kebolehskalaan: Model pakar bercampur lebih mudah untuk diskalakan, kerana sub-model baru boleh ditambah apabila diperlukan untuk mengendalikan tugas baru. Ini membolehkan sistem menyesuaikan diri dengan keperluan yang sentiasa berubah.

Hubungan DeepSeek dengan Pusat Data: Faktor Utama Kemampanan

Kajian Greenly juga menyatakan bahawa hubungan DeepSeek dengan pusat data (atau kekurangan hubungan yang berpotensi) juga menyumbang kepada peningkatan kemampanannya. Memandangkan DeepSeek ialah model berat terbuka, atau tersedia secara umum, Greenly menyatakan bahawa ia boleh dijalankan pada peranti fizikal dan bukannya hanya dalam pengkomputeran awan atau melalui pusat data. Dengan mengurangkan keperluan untuk pusat data, DeepSeek seterusnya boleh mengurangkan penggunaan tenaga kemudahan, yang dijangka meningkat dua kali ganda dalam masa lima tahun.

Pusat data ialah bangunan besar yang mengandungi sebilangan besar pelayan komputer dan peralatan lain. Pelayan ini digunakan untuk menyimpan, memproses dan mengagihkan data. Pusat data memerlukan sejumlah besar tenaga untuk beroperasi, kerana pelayan menjana sejumlah besar haba, yang perlu dikeluarkan melalui sistem penyejukan.

Dengan mengurangkan keperluan untuk pusat data, DeepSeek boleh membantu mengurangkan penggunaan tenaga dan pelepasan karbon global. Ini adalah penting untuk menangani perubahan iklim.

Paradoks Jevons: Potensi Risiko Peningkatan Kecekapan

Walau bagaimanapun, kajian Greenly juga memberi amaran bahawa "keuntungan ini mungkin mudah menjadi sementara", disebabkan oleh paradoks Jevons, atau, semakin cekap sesuatu, semakin banyak ia digunakan, menghasilkan lebih banyak pelepasan.

Paradoks Jevons dikemukakan oleh ekonomi British William Stanley Jevons pada abad ke-19. Jevons memerhatikan bahawa apabila kecekapan pembakaran arang batu meningkat, penggunaan arang batu tidak berkurangan, tetapi meningkat. Beliau berpendapat bahawa ini adalah kerana peningkatan dalam kecekapan mengurangkan harga arang batu, dengan itu merangsang lebih banyak permintaan.

Dalam konteks AI, paradoks Jevons bermakna bahawa walaupun kecekapan model AI seperti DeepSeek meningkat, pelepasan karbon keseluruhan masih berpotensi meningkat disebabkan penggunaan AI yang meluas. Sebagai contoh, jika AI menjadi lebih cekap, perniagaan mungkin lebih cenderung untuk menggunakan AI untuk mengautomasikan lebih banyak tugas, yang membawa kepada peningkatan eksponen dalam penggunaan AI. Pertumbuhan ini boleh mengimbangi faedah yang diperolehi daripada peningkatan kecekapan, dan bahkan menyebabkan peningkatan dalam pelepasan karbon.

Penggunaan AI yang Bertanggungjawab: Memastikan Kunci Kemampanan

Untuk mengelakkan paradoks Jevons, kajian Greenly menekankan kepentingan "penggunaan yang bertanggungjawab." Ini bermakna perniagaan dan individu harus mengambil langkah untuk mengurangkan jejak karbon mereka apabila menggunakan AI. Berikut ialah beberapa langkah yang boleh diambil:

• Menggunakan Model AI yang Cekap: Memilih model AI yang cekap seperti DeepSeek boleh mengurangkan penggunaan tenaga dan pelepasan karbon.
• Mengoptimumkan Penggunaan Model AI: Memastikan model AI hanya berjalan apabila perlu, dan mengelakkan penggunaan yang berlebihan.
• Menggunakan Sumber Tenaga Boleh Baharu: Menggunakan sumber tenaga boleh baharu untuk menguasakan pusat data dan peranti fizikal boleh mengurangkan pelepasan karbon.
• Menyokong Pembangunan AI yang Mampan: Menyokong syarikat dan organisasi yang komited untuk membangunkan dan menggunakan teknologi AI yang mampan.

Dengan mengambil langkah-langkah ini, kita dapat memastikan bahawa faedah AI tidak datang dengan kos alam sekitar.

Strategi Sumber Terbuka DeepSeek AI: Mempercepatkan Inovasi dan Pembangunan Mampan

Keputusan DeepSeek AI untuk sumber terbuka beberapa modelnya bukan sahaja mempercepatkan inovasi teknologi AI, tetapi juga sebahagiannya menggalakkan pembangunan AI yang mampan. Sumber terbuka bermakna sesiapa sahaja boleh mengakses, menggunakan, mengubah suai dan mengedarkan kod model DeepSeek AI. Keterbukaan ini membawa beberapa kelebihan berikut:

• Mempercepatkan Inovasi: Melalui sumber terbuka, DeepSeek AI boleh menarik lebih ramai pembangun untuk mengambil bahagian dalam peningkatan dan pengoptimuman model. Pembangun dari seluruh dunia boleh bekerjasama untuk mengenal pasti kecacatan dalam model dan mengemukakan penyelesaian baharu. Mod kolaborasi terbuka ini boleh mempercepatkan inovasi teknologi AI dan mempromosikan aplikasi AI dalam pelbagai bidang.
• Mengurangkan Kos Pembangunan: Untuk perniagaan dan institusi penyelidikan lain, menggunakan model sumber terbuka DeepSeek AI boleh mengurangkan kos pembangunan AI dengan ketara. Mereka tidak perlu membina model mereka sendiri dari awal, tetapi boleh terus mengubah suai dan menyesuaikan berdasarkan model DeepSeek AI, dengan itu menjimatkan banyak masa dan sumber.
• Meningkatkan Kebolehcapaian Model: Sumber terbuka membolehkan lebih ramai orang mengakses dan menggunakan model DeepSeek AI. Ini membantu mempromosikan penyebaran teknologi AI dan membolehkan lebih ramai orang mendapat manfaat daripadanya.
• Menggalakkan Pembangunan Mampan: Melalui sumber terbuka, lebih ramai pembangun boleh memahami usaha DeepSeek AI dalam meningkatkan kecekapan model. Ini membantu mempromosikan konsep pembangunan AI yang mampan, menggalakkan lebih ramai pembangun untuk memberi perhatian kepada kesan alam sekitar AI, dan membangunkan model AI yang lebih cekap dan mesra alam.

Walau bagaimanapun, sumber terbuka juga mempunyai beberapa cabaran. Sebagai contoh, keselamatan model sumber terbuka adalah isu penting. Jika terdapat kelemahan dalam model, ia mungkin dieksploitasi oleh penyerang berniat jahat. Selain itu, perlindungan hak harta intelek model sumber terbuka juga merupakan isu yang perlu diberi perhatian.

Walaupun terdapat beberapa cabaran, strategi sumber terbuka DeepSeek AI secara amnya bermanfaat. Ia mempercepatkan inovasi teknologi AI, mengurangkan kos pembangunan AI, meningkatkan kebolehcapaian model dan menggalakkan pembangunan AI yang mampan.

Potensi Aplikasi DeepSeek AI dalam Pelbagai Industri

Kecekapan dan kemampanan DeepSeek AI memberikan potensi aplikasi yang meluas dalam pelbagai industri. Berikut ialah beberapa bidang di mana DeepSeek AI boleh memainkan peranan penting:

• Pemprosesan Bahasa Semula Jadi (NLP): DeepSeek AI boleh digunakan untuk membina model NLP yang lebih cekap dan tepat, dengan itu meningkatkan aplikasi seperti terjemahan mesin, ringkasan teks dan analisis sentimen.
• Penglihatan Komputer: DeepSeek AI boleh digunakan untuk membina model penglihatan komputer yang lebih cekap dan tepat, dengan itu meningkatkan aplikasi seperti pengecaman imej, pengesanan objek dan analisis video.
• Sistem Cadangan: DeepSeek AI boleh digunakan untuk membina sistem cadangan yang lebih cekap dan diperibadikan, dengan itu meningkatkan pengalaman pengguna dan faedah komersial.
• Penjagaan Kesihatan: DeepSeek AI boleh digunakan untuk diagnosis dibantu, penemuan ubat, rawatan diperibadikan dan bidang lain, dengan itu meningkatkan kecekapan perubatan dan melahirkan prognosis pesakit yang lebih baik.
• Perkhidmatan Kewangan: DeepSeek AI boleh digunakan untuk penilaian risiko, pengesanan penipuan, perdagangan kuantitatif dan bidang lain, dengan itu meningkatkan kecekapan dan keselamatan perkhidmatan kewangan.
• Pembuatan: DeepSeek AI boleh digunakan untuk pengoptimuman proses pengeluaran, kawalan kualiti, ramalan kegagalan dan bidang lain, dengan itu meningkatkan kecekapan pengeluaran dan mengurangkan kos pengeluaran.

Trend Pembangunan AI Masa Depan: Kecekapan, Kemampanan dan Penggunaan yang Bertanggungjawab

Kes DeepSeek AI menunjukkan bahawa pembangunan AI masa depan akan semakin menghargai kecekapan, kemampanan dan penggunaan yang bertanggungjawab. Dengan perkembangan teknologi AI yang berterusan, kita perlu memberi lebih perhatian kepada kesan AI ke atas alam sekitar dan masyarakat, dan mengambil langkah-langkah untuk memastikan faedah AI boleh dimanfaatkan sepenuhnya sambil meminimumkan kesan negatifnya.

Berikut ialah beberapa trend pembangunan AI masa depan:

• Pemampatan dan Pengoptimuman Model: Penyelidik akan terus meneroka kaedah baharu untuk memampatkan dan mengoptimumkan model AI, dengan itu mengurangkan keperluan pengkomputeran dan penggunaan tenaga model.
• Pengkomputeran Tepi: Menggunakan model AI pada peranti tepi (seperti telefon pintar, sensor, dll.) boleh mengurangkan pergantungan pada pusat data, dengan itu mengurangkan penggunaan tenaga dan kependaman.
• AI Hijau: Semakin ramai penyelidik akan menumpukan perhatian kepada pembangunan AI hijau, iaitu membangunkan teknologi AI yang lebih mesra alam dan mampan.
• Etika dan Keselamatan AI: Isu etika dan keselamatan AI akan semakin diberi perhatian. Kita perlu membangunkan dasar dan norma yang sesuai untuk memastikan AI selamat, boleh dipercayai dan adil.

Penerokaan DeepSeek AI memberikan kita contoh yang baik, menunjukkan cara untuk meningkatkan kecekapan AI sambil memberi perhatian kepada pembangunan AI yang mampan. Pada masa hadapan, kami berharap untuk melihat lebih banyak syarikat inovatif seperti DeepSeek AI menyumbang kepada membina ekosistem AI yang lebih hijau dan mampan.