Penggunaan perangkat keras komersial (COTS) Deepseek secara signifikan meningkatkan efisiensi biaya dalam beberapa cara utama:
1. Pengurangan biaya infrastruktur: Dengan memanfaatkan perangkat keras COTs, Deepseek menghindari kebutuhan akan sistem yang mahal dan khusus yang biasanya diperlukan untuk pengembangan AI berkinerja tinggi. Pendekatan ini memangkas biaya infrastruktur, membuat kemampuan AI canggih lebih mudah diakses oleh perusahaan yang lebih kecil dan mengurangi hambatan keuangan untuk masuk di pasar AI [1] [3].
2. Pemanfaatan sumber daya yang dioptimalkan: Strategi Deepseek melibatkan pengoptimalan perangkat lunak untuk mengekstraksi nilai maksimum dari sumber daya yang ada. Teknik-teknik seperti arsitektur campuran-ekspert (MOE) memungkinkan model hanya mengaktifkan parameter yang diperlukan untuk tugas-tugas tertentu, meminimalkan limbah komputasi dan mengurangi kebutuhan untuk GPU kelas atas [3] [10]. Pendekatan yang ditargetkan ini tidak hanya memotong biaya tetapi juga memperluas rentang hidup perangkat keras dan mengurangi konsumsi energi.
3. Proses pelatihan yang ramping: Deepseek melewati tahap pelatihan tradisional, seperti tahap fine-shot (SFS) yang diawasi, dengan menerapkan pipa langsung dari pretraining ke penguatan pembelajaran dari umpan balik manusia (RLHF). Proses yang ramping ini mengurangi waktu pelatihan dan sumber daya komputasi yang diperlukan untuk pengembangan model, yang lebih berkontribusi terhadap efisiensi biaya [1] [3].
4. Distilasi Pengetahuan: Deepseek berhasil menyaring pengetahuan dari model yang lebih besar ke yang lebih kecil tanpa degradasi kinerja yang signifikan. Misalnya, ia menekan model parameter 671B menjadi satu 70b, mempertahankan kinerja yang hampir identik. Efisiensi dalam ukuran model ini memungkinkan penyebaran pada perangkat keras yang kurang kuat, sejajar dengan strategi COTS dan mengurangi biaya operasional [1] [3].
Namun, ada juga laporan yang menunjukkan bahwa investasi perangkat keras Deepseek mungkin lebih substansial daripada yang diklaim pada awalnya, dengan perkiraan menunjukkan pengeluaran yang signifikan pada GPU [4]. Meskipun demikian, pendekatan perusahaan untuk memanfaatkan perangkat keras yang hemat biaya dan mengoptimalkan efisiensi perangkat lunak tetap menjadi faktor kunci dalam efektivitas biaya dibandingkan dengan pesaing seperti OpenAi [2] [3].
Secara keseluruhan, penggunaan perangkat keras COTS Deepseek, dikombinasikan dengan optimasi perangkat lunak yang inovatif, memposisikannya sebagai pemimpin dalam pengembangan AI yang hemat biaya, menawarkan keunggulan keuangan dan strategis dalam lanskap AI [2] [3].
Kutipan:
[1] https://fabrix.ai/blog/deepseek-revolutionizing-ai-development-through-cost-efective-inovation/
[2] https://www.linkedin.com/pulse/deepseek-vs-openai-comparison-ai-strategies-hardware-costs-eorge-l5n3e
[3] https://www.chitika.com/deepseek-enterprise-Implications/
[4] https://economictimes.com/news/international/us/was-it-a-lie-by-the-chinese-startup-indostry-analyst-says-deepseek-icurred-1-6-miliar-hopperware--nar677.117.117.117.117.117.117.117.1177.117.117.110
[5] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1hp6ejz/seeking_advice_on_costeffective_hardware_for/for/
[6] https://cloudfabrix.com/blog/deepseek-revolutionizing-ai-development-through-cost-effective-inovation/
[7] https://www.capacitymedia.com/article/behind-the-deepseek-hype-costs-safety-riskss-and-sensorship-dijelaskan
[8] https://www.byteplus.com/en/topic/382891
[9] https://www.reddit.com/r/singularity/comments/1id60qi/big_misconceptions_of_training_costs_for_deepseek/
[10] https://news.cgtn.com/news/2025-02-09/catalyst-deepseek-the-lehovation-behind-its-cost-efficiency-1arbdoshtq8/p.html