DeepSeek V3.2: Pesaing di level GPT-5 dan Gemini-3 DAN dapat diterapkan secara lokal di sistem Anda sendiri! Akhir dari pusat data AI gigabit?

Gratis dan canggih: Bagaimana DeepSeek dapat menghancurkan harga AI dengan “Open Weights”

Lanskap kecerdasan buatan saat ini sedang mengalami pergeseran seismik yang jauh melampaui sekadar pembaruan perangkat lunak. Dengan dirilisnya DeepSeek V3.2, sebuah pemain telah memasuki kancah yang tidak hanya mengejar ketertinggalan teknologi dari para pemimpin industri OpenAI dan Google, tetapi juga menantang seluruh model bisnis mereka. Sementara Barat telah lama berpuas diri dengan model cloud proprietary, DeepSeek kini menunjukkan bahwa kinerja kelas dunia juga dimungkinkan sebagai open-weight di bawah lisensi Apache 2.0 yang liberal.

Model ini lebih dari sekadar pencapaian teknologi dari Tiongkok; ini merupakan jawaban langsung atas pertanyaan paling mendesak yang dihadapi perusahaan-perusahaan Eropa: Bagaimana kita dapat menggunakan AI mutakhir tanpa mengirimkan data sensitif kita ke server AS? Melalui arsitektur inovatif seperti Sparse Attention (DSA) dan investasi besar-besaran dalam pasca-pelatihan, V3.2 mencapai efisiensi dan presisi yang menetapkan standar baru, terutama di bidang pemrograman dan agen otonom.

Artikel berikut membahas secara detail mengapa V3.2 dianggap sebagai titik balik. Kami menganalisis latar belakang teknisnya, membandingkan hasil benchmark dengan GPT-5 dan Gemini 3 Pro, dan membahas mengapa departemen pengembangan di Jerman khususnya dapat memperoleh manfaat dari implementasi lokal. Pelajari mengapa era dominasi AS yang tak terbantahkan mungkin telah berakhir dan langkah strategis apa yang sebaiknya dipertimbangkan oleh perusahaan.

Apa itu DeepSeek V3.2 dan mengapa peluncurannya begitu penting saat ini?

DeepSeek V3.2 menandai titik balik dalam kecerdasan buatan, yang secara fundamental mengubah dinamika pasar di segmen perusahaan. Model ini dikembangkan untuk mencapai kinerja GPT-5 OpenAI, sekaligus dirilis sebagai bobot terbuka di bawah lisensi Apache 2.0. Ini berarti perusahaan dapat menjalankan model ini secara lokal tanpa harus mengirimkan data mereka ke infrastruktur cloud AS. Rilis hari ini menggabungkan dua aspek transformatif: pertama, inovasi teknis bernama Sparse Attention, yang merevolusi efisiensi, dan kedua, model berlisensi yang tidak memberlakukan batasan kepemilikan. Hal ini menimbulkan tantangan langsung bagi model bisnis OpenAI, Google, dan hyperscaler AS lainnya yang sebelumnya menghasilkan pendapatan melalui model tertutup dan berlisensi mereka.

Inovasi teknis apa yang melatarbelakangi peningkatan efisiensi V3.2?

Inti dari inovasi teknis DeepSeek V3.2 adalah DeepSeek Sparse Attention, atau disingkat DSA. Untuk memahami hal ini, pertama-tama kita harus memahami bagaimana mekanisme atensi tradisional berfungsi dalam model bahasa yang besar. Dengan transformer klasik, setiap token dalam suatu urutan harus memperhatikan setiap token lainnya, terlepas dari apakah koneksi tersebut bermakna atau relevan dengan respons. Hal ini menyebabkan upaya komputasi kuadratik, yang dengan cepat menjadi masalah pada teks yang lebih panjang. DeepSeek telah mengidentifikasi titik inefisiensi ini dan mengembangkan solusi yang secara selektif hanya memperhatikan fragmen teks yang benar-benar relevan.

Teknologi DSA bekerja dengan meminta model menggunakan sistem pengindeksan untuk mengevaluasi terlebih dahulu fragmen teks mana yang sebenarnya diperlukan untuk respons saat ini. Sisanya diabaikan. Hal ini tidak dicapai melalui pola yang kaku, melainkan melalui mekanisme yang dipelajari yang melengkapi setiap lapisan atensi dengan mekanisme seleksi selama pelatihan. Mekanisme seleksi ini menganalisis token yang masuk dan secara cerdas memutuskan koneksi atensi mana yang harus dihitung dan mana yang tidak. Konsekuensi dari inovasi arsitektur ini sangat dramatis: upaya komputasi berkurang secara signifikan, waktu inferensi lebih cepat, skalabilitas untuk konteks yang lebih panjang jauh lebih baik, dan konsumsi memori berkurang. Lompatan efisiensi ini khususnya terlihat jelas saat memproses dokumen dengan panjang hingga 128.000 token. Model ini mempertahankan kualitas keluarannya, menjadikannya peningkatan yang nyata dibandingkan arsitektur lama.

Bagaimana DeepSeek mengadaptasi proses pelatihannya untuk mencapai kinerja ini?

DeepSeek telah menyadari bahwa kunci kinerja kelas dunia terletak pada restrukturisasi besar-besaran anggaran pelatihan. Perusahaan-perusahaan mapan biasanya hanya menginvestasikan sekitar satu persen dari anggaran pelatihan mereka untuk fase pasca-pelatihan, tetapi DeepSeek telah meningkatkan porsi ini menjadi lebih dari sepuluh persen. Investasi ini disalurkan untuk penyelarasan—yaitu, menyelaraskan model dengan nilai-nilai kemanusiaan dan persyaratan praktis—serta pembelajaran penguatan.

Proses pelatihan spesifik bergantung pada penskalaan besar-besaran data pelatihan sintetis. DeepSeek melatih versi 3.2 di lebih dari 4.400 lingkungan tugas sintetis. Metodologi cerdas diterapkan: model guru khusus digunakan untuk menghasilkan data pelatihan berkualitas tinggi, khususnya untuk matematika dan pemrograman. Model guru ini memiliki keahlian mendalam di bidang-bidang ini dan oleh karena itu dapat menghasilkan sampel pelatihan dengan kualitas terbaik. Hal ini berbeda secara fundamental dari pendekatan pesaing AS, yang seringkali mengandalkan data tujuan umum dalam jumlah besar. Strategi Tiongkok yang berinvestasi besar-besaran pada data pasca-pelatihan dan sintetis mengikis keunggulan Silicon Valley karena kualitas mengalahkan kuantitas, dan strategi ini layak diterapkan dengan chip modern di Tiongkok.

Bagaimana kinerja DeepSeek V3.2 pada benchmark yang tersedia?

Hasil benchmark memberikan gambaran yang bernuansa, mengungkap kekuatan dan kelemahan model. Dalam tes matematika, khususnya benchmark AIME 2025, V3.2 mencapai skor impresif sebesar 93,1 persen. Skor ini cukup mendekati GPT-5 (Tinggi) di angka 90,2 persen. Namun, ada beberapa area di mana model ini tertinggal dari pesaingnya: dalam benchmark Olimpiade Matematika HMMT 2025, V3.2 meraih skor 97,5 persen, sementara versi Speciale, dengan skor 99,0 persen, melampaui performa GPT-5-Tinggi.

Namun, hasil yang benar-benar luar biasa terletak pada penggunaan praktisnya sebagai agen otonom. Di sinilah DeepSeek unggul. Dalam SWE Multilingual Benchmark, yang mensimulasikan masalah GitHub nyata dan mengukur berapa banyak masalah ini yang dapat diselesaikan model secara otonom, V3.2 mencapai 70,2 persen yang mengesankan. Sebagai perbandingan, GPT-5 hanya mengelola 55,3 persen. Ini bukan hanya perbedaan marjinal, tetapi lompatan kinerja yang signifikan. Pada SWE Verified Benchmark, V3.2 memecahkan total 2.537 masalah, sementara Claude-4.5-Sonnet memecahkan 2.536. Dalam Codeforces, V3.2 mencapai akurasi 84,8 persen, dibandingkan dengan 84,7 persen milik Claude-4.5-Sonnet. Hasil ini memposisikan DeepSeek sebagai pilihan utama bagi pengembang yang ingin menggunakan agen AI untuk tugas-tugas perangkat lunak yang kompleks. Dominasi dalam area pengkodean praktis ini membuat model ini sangat menarik bagi departemen pengembangan Jerman yang berupaya mengotomatiskan alur kerja mereka.

Apa peran khusus yang dimainkan DeepSeek V3.2 Special Edition?

Selain edisi standar V3.2, terdapat varian Speciale, yang menggunakan strategi optimasi yang sangat berbeda. Versi ini beroperasi dengan batasan yang jauh lebih longgar pada apa yang disebut rantai pemikiran, yaitu panjang proses berpikir yang boleh dihasilkan model selama penalarannya. Dampak dari keputusan ini sungguh spektakuler: Pada Olimpiade Informatika Internasional 2025, model Speciale meraih hasil tingkat emas, suatu prestasi yang hanya diraih oleh para pesaing terbaik.

Namun, tingkat presisi dan kemampuan logis yang ekstrem ini dibanderol dengan harga yang cukup tinggi. Model Speciale rata-rata mengonsumsi 77.000 token saat menyelesaikan masalah kompleks, sementara pesaingnya, Gemini 3 Pro, menyelesaikan tugas serupa hanya dengan 22.000 token. Ini menunjukkan perbedaan penggunaan token tiga setengah kali lipat. Karena masalah latensi dan biaya yang lebih tinggi, DeepSeek sendiri merekomendasikan penggunaan model utama V3.2 yang lebih efisien untuk penggunaan standar di lingkungan produksi. Di sisi lain, edisi Speciale ditujukan untuk aplikasi khusus yang mengutamakan presisi logis maksimum, sementara waktu dan biaya menjadi pertimbangan sekunder. Hal ini dapat relevan, misalnya, dalam penelitian akademis, verifikasi formal sistem kritis, atau berkompetisi di Olimpiade kelas dunia.

Apa yang membuat lisensi Apache 2.0 dan rilis Open Weights begitu revolusioner?

Melisensikan versi 3.2 di bawah Apache 2.0 sebagai Open Weights merupakan langkah strategis yang secara fundamental mengubah keseimbangan kekuatan di pasar enterprise. Untuk memahami signifikansinya, pertama-tama kita harus memahami apa arti Open Weights. Ini tidak persis sama dengan perangkat lunak sumber terbuka. Dengan Open Weights, bobot model yang telah dilatih—yaitu, miliaran parameter numerik yang membentuk model yang telah dilatih—dibuat tersedia untuk umum. Hal ini memungkinkan siapa pun untuk mengunduh dan menjalankan model tersebut secara lokal.

Lisensi Apache 2.0 mengizinkan penggunaan komersial dan modifikasi, selama penulis asli disebutkan dan pernyataan penyangkalan dipatuhi. Khusus untuk perusahaan Jerman, ini berarti mereka dapat mengunduh versi 3.2 ke server mereka sendiri dan menjalankannya secara lokal tanpa data mereka harus dimigrasikan ke DeepSeek di Tiongkok, OpenAI di AS, atau Google. Hal ini mengatasi salah satu masalah terbesar bagi perusahaan di industri yang diregulasi, baik itu jasa keuangan, layanan kesehatan, maupun infrastruktur penting. Kedaulatan data bukan lagi konsep teoretis, melainkan kenyataan praktis.

Hal ini secara fundamental melemahkan model bisnis hyperscaler AS. OpenAI menghasilkan uang melalui langganan cloud dan langganan Pro untuk ChatGPT. Google menghasilkan uang melalui Vertex AI dan integrasi cloud Gemini. Jika perusahaan kini memiliki opsi gratis yang dapat dijalankan secara lokal yang dalam praktiknya berfungsi sama baiknya atau bahkan lebih baik daripada layanan berbayar yang mahal, model lisensi tersebut kehilangan justifikasinya. Perusahaan dapat mengurangi biaya mereka secara drastis, dari puluhan ribu euro per bulan untuk langganan cloud menjadi hanya beberapa ribu euro untuk perangkat keras lokal.

Bagaimana DeepSeek V3.2 dibandingkan langsung dengan GPT-5 dan Gemini 3 Pro?

Perbandingan langsung dengan pesaingnya di AS memang bernuansa, tetapi secara keseluruhan, DeepSeek unggul. Untuk tugas penalaran murni dan tolok ukur matematika, Gemini 3 Pro sedikit lebih unggul. Di AIME 2025, Gemini 3 Pro mencapai 95,0 persen, sementara versi 3.2 mencetak 93,1 persen. Ini merupakan perbedaan yang signifikan untuk soal matematika yang sangat kompleks. Gemini 3 Pro juga unggul di HMMT 2025.

Namun, ada perbedaan penting yang perlu diperhatikan: Penalaran mentah saja bukanlah satu-satunya tolok ukur model AI dalam praktik. DeepSeek jelas unggul dalam hal agen kode otonom, yaitu kemampuan untuk memecahkan masalah rekayasa perangkat lunak yang nyata. Keunggulan praktis ini seringkali lebih penting bagi pelanggan perusahaan daripada prestasi dalam olimpiade matematika. Sebuah model yang mampu memecahkan 70 persen masalah GitHub yang nyata, sementara pesaingnya hanya mampu menyelesaikan 55 persen, mengubah perhitungan bagi banyak perusahaan.

Selain itu, ada komponen lisensi. GPT-5 dan Gemini 3 Pro bersifat proprietary. Keduanya memerlukan langganan cloud, datanya dikirim ke server AS, dan perusahaan tidak memiliki kendali atas pembaruan atau keamanan. DeepSeek V3.2 dapat dijalankan secara lokal, datanya tetap berada di dalam perusahaan, dan lisensi Apache 2.0 bahkan memungkinkan modifikasi. Ini merupakan keuntungan praktis yang sangat besar, melampaui angka-angka benchmark mentah.

Dampak spesifik apa yang mungkin ditimbulkan oleh keberadaan V3.2 terhadap departemen pengembangan Jerman?

Implikasinya bisa sangat mendalam. Di banyak perusahaan Jerman, terutama perusahaan teknologi besar dan perusahaan jasa keuangan, perlindungan data dan kedaulatan data bukan sekadar masalah kepatuhan, melainkan nilai-nilai inti. Dengan versi 3.2, departemen pengembangan kini dapat menggunakan dukungan AI untuk pembuatan kode dan perbaikan bug secara lokal, tanpa perlu mengirimkan kode sumber ke mitra eksternal. Ini merupakan keuntungan krusial bagi banyak sistem penting, seperti yang ada di perbankan atau teknologi medis.

Poin praktis lainnya adalah struktur biaya. Banyak perusahaan menengah Jerman sejauh ini menghindari penggunaan perangkat lunak pengkodean AI karena biaya cloud terlalu tinggi. Dengan V3.2 yang dioperasikan secara lokal, yang hanya mengeluarkan biaya listrik setelah investasi perangkat keras awal, perhitungan ekonominya tiba-tiba menjadi jauh lebih menguntungkan. Pengembang yang menggunakan V3.2 sebagai co-pilot lokal dapat meningkatkan produktivitas mereka tanpa memperburuk perhitungan biaya perusahaan secara keseluruhan.

Titik baliknya mungkin adalah pertanyaannya bukan lagi apakah akan menggunakan ChatGPT Pro untuk penyelesaian kode, melainkan apakah akan mampu untuk TIDAK menggunakan versi 3.2. Hambatan untuk mengadopsi teknologi ini telah menurun drastis. Tekanan pada vendor yang sudah mapan sangat besar. OpenAI akan dipaksa untuk menyesuaikan model penetapan harganya atau menemukan pembeda baru jika model gratis berkinerja sama baiknya dalam praktik.

Fokus industri: B2B, digitalisasi (dari AI ke XR), teknik mesin, logistik, energi terbarukan, dan industri

Lebih lanjut tentang itu di sini:

• Pusat Bisnis Xpert

Pusat topik dengan wawasan dan keahlian:

• Platform pengetahuan tentang ekonomi global dan regional, inovasi dan tren khusus industri
• Kumpulan analisis, impuls dan informasi latar belakang dari area fokus kami
• Tempat untuk keahlian dan informasi tentang perkembangan terkini dalam bisnis dan teknologi
• Pusat topik bagi perusahaan yang ingin mempelajari tentang pasar, digitalisasi, dan inovasi industri

Bagaimana lanskap AI global mungkin berubah dalam enam bulan ke depan?

Pertanyaan apakah model kepemilikan masih akan terlihat di departemen pengembangan Jerman dalam enam bulan ke depan memang valid. Ada dua skenario. Skenario yang lebih mungkin adalah bifurkasi. Pelanggan perusahaan besar dengan persyaratan kepatuhan yang paling ketat akan bermigrasi ke V3.2 atau model bobot terbuka serupa. Akurasi AI bukan lagi pembeda utama. Perusahaan dan tim yang lebih kecil tanpa persyaratan perlindungan data yang ekstrem dapat terus menggunakan solusi cloud karena lebih mudah dikelola dan diskalakan.

Tren lain yang muncul adalah persaingan harga. OpenAI mungkin terpaksa menurunkan harganya secara signifikan. Struktur harga ChatGPT Plus atau biaya API saat ini hanya akan berfungsi jika terdapat kesenjangan kinerja yang signifikan dibandingkan dengan alternatif gratis. Jika versi 3.2 terbukti lebih baik dalam praktiknya, kesenjangan ini akan menjadi faktor. OpenAI kemudian dapat menjadi penyedia layanan murni, yang menawarkan hosting terkelola dan fitur-fitur tambahan, alih-alih berfokus pada eksklusivitas model.

Kemungkinan pengambilalihan penuh oleh model bobot terbuka dalam enam bulan tidaklah realistis. Organisasi besar lambat beradaptasi, dan migrasi memakan waktu serta mahal. Namun, kita telah mencapai titik di mana tidak ada yang secara teknis maupun ekonomis menghalangi penggunaan model lokal. Ini hanyalah masalah inersia. Dalam setahun, kita kemungkinan akan melihat proporsi penerapan AI lokal yang jauh lebih tinggi di perusahaan-perusahaan Jerman daripada saat ini. Waktu transisi mungkin telah bergeser dari "tidak pernah" menjadi "segera".

Apa pentingnya strategi Tiongkok dalam investasi besar-besaran dalam data pasca-pelatihan dan sintetis?

Strategi Tiongkok menunjukkan pergeseran paradigma dalam pengembangan AI. Meskipun Silicon Valley telah lama berasumsi bahwa kunci untuk model yang lebih baik terletak pada set data pelatihan yang lebih besar dan teknik pra-pelatihan yang lebih baik, DeepSeek telah menyadari bahwa peningkatan yang lebih besar dapat ditemukan pada pasca-pelatihan. Ini adalah pergeseran paradigma yang bertentangan dengan intuisi banyak peneliti AI tradisional.

Menginvestasikan lebih dari sepuluh persen anggaran pelatihan untuk pasca-pelatihan, dibandingkan dengan rata-rata historis sekitar satu persen, menunjukkan alokasi sumber daya yang sangat besar. Hal ini dimungkinkan dengan menghasilkan data pelatihan sintetis dalam skala besar. Keunggulan data sintetis dibandingkan data nyata adalah dapat direproduksi tanpa batas, tidak menimbulkan masalah hak cipta, dan dapat dikurasi dengan sempurna. Model guru matematika yang terspesialisasi dapat menghasilkan jutaan soal matematika terpecahkan berkualitas tinggi yang dapat digunakan untuk penyempurnaan.

Strategi ini juga sesuai dengan kondisi ekonomi di Tiongkok. Meskipun pelatihan komputasi mahal di AS, chip AI khusus seperti seri Huawei Ascend lebih terjangkau di Tiongkok. Hal ini memungkinkan perusahaan Tiongkok untuk berinvestasi besar dalam komputasi sekaligus lebih hemat biaya. Strategi Tiongkok ini dengan demikian meniadakan keunggulan AS, yang secara tradisional didasarkan pada ketersediaan komputasi dan data yang lebih besar. Kini, yang menjadi fokus bukan lagi siapa yang memiliki infrastruktur terbaik, melainkan siapa yang menggunakan infrastruktur yang tersedia dengan paling cerdas.

Kelemahan apa lagi yang dimiliki DeepSeek V3.2 dibandingkan dengan kompetitornya di AS?

DeepSeek secara terbuka mengakui bahwa V3.2 tidak setara di semua aspek. Luasnya pengetahuan, yang berarti jumlah fakta dan informasi yang telah diproses model, belum sepenuhnya mencapai level GPT-5 atau Gemini 3 Pro. Secara praktis, ini berarti V3.2 terkadang mungkin tertinggal dari pesaingnya dalam pertanyaan yang membutuhkan pengetahuan umum yang sangat luas. Namun, kelemahan ini tidak kritis, karena kemungkinan dapat dikurangi melalui iterasi pelatihan lebih lanjut.

Hal lain yang perlu dipertimbangkan adalah kematangan infrastruktur. OpenAI memiliki infrastruktur API, alat pemantauan, dan dukungan komunitas selama puluhan tahun. DeepSeek belum membangun infrastruktur ini. Bagi perusahaan yang ingin membangun sistem AI yang benar-benar baru, kematangan infrastruktur OpenAI dapat menjadi alasan untuk tetap menggunakan OpenAI meskipun biayanya mahal. Namun, bagi perusahaan yang ingin mengendalikan infrastruktur mereka sendiri, hal ini bukan masalah.

Aspek ketiga adalah keamanan dan pengujian. OpenAI telah membangun kepercayaan yang tinggi terhadap keamanan ChatGPT melalui pengujian tim merah selama bertahun-tahun. DeepSeek tidak memiliki rekam jejak jangka panjang ini. Meskipun tidak ada bukti pintu belakang atau kerentanan pada versi 3.2, riwayat jangka panjangnya lebih pendek. Perusahaan yang berhati-hati mungkin menganggap ini sebagai alasan untuk tidak segera bermigrasi ke DeepSeek.

Sejauh mana DeepSeek V3.2 meningkatkan tekanan pada OpenAI dan bagaimana reaksi pesaingnya?

Tekanan pada OpenAI sangat besar. Untuk waktu yang lama, OpenAI menjadi jawaban atas pertanyaan, "Model AI mana yang terbaik?" Jawabannya jelas: ChatGPT. Kini, jawabannya tidak lagi sejelas itu. Untuk pembuatan kode dan agen otonom, DeepSeek lebih baik. Untuk tugas penalaran, Gemini 3 Pro lebih baik. Untuk penerapan lokal dan privasi data, DeepSeek unik. Hal ini telah mengikis posisi OpenAI sebagai pemimpin pasar dengan model terbaik.

OpenAI dapat bereaksi dengan beberapa cara. Opsi pertama adalah penurunan harga. Struktur harga saat ini hanya berfungsi jika terdapat kesenjangan kinerja yang signifikan. Jika kesenjangan tersebut tidak ada, penurunan harga merupakan respons yang logis. Opsi kedua adalah berinvestasi pada model yang jelas-jelas membuat OpenAI lebih baik. Ini bisa berarti GPT-6 mungkin hadir dengan peningkatan besar dalam penalaran, kapabilitas agen, dan pembuatan kode. Opsi ketiga adalah sumber terbuka. Jika OpenAI menyadari bahwa model tertutup tidak lagi berfungsi sebagai pembeda, OpenAI juga dapat merilis versi GPT-5 atau model lainnya yang berbobot terbuka. Ini akan menjadi ironi puitis bagi OpenAI, sebuah organisasi yang menjunjung tinggi "keterbukaan", yang mengambil pendekatan sebaliknya.

Respons terkuat kemungkinan besar adalah kombinasi dari strategi-strategi ini: penurunan harga, peningkatan infrastruktur, dan kemungkinan penerapan sumber terbuka selektif untuk model-model yang kurang penting. Pasar kemungkinan akan terbagi menjadi beberapa segmen. Segmen premium: Perusahaan membayar untuk model terbaik plus dukungan infrastruktur penuh. Segmen DIY: Perusahaan mengoperasikan model-model lokal dengan bobot terbuka. Segmen hibrida: Perusahaan menggunakan model proprietary dan model dengan bobot terbuka untuk berbagai kasus penggunaan.

Bagaimana persetujuan DeepSeek dapat memengaruhi strategi AI Eropa?

Eropa, khususnya Jerman, telah lama menghadapi masalah bahwa model-model AI utama dikendalikan oleh perusahaan-perusahaan AS. Hal ini bukan hanya masalah persaingan, tetapi juga masalah kedaulatan dan keamanan. Ketersediaan versi 3.2 membuka kemungkinan baru. Perusahaan-perusahaan Jerman kini dapat membangun sistem AI tanpa bergantung pada infrastruktur cloud AS.

Hal ini dapat memperkuat posisinya di industri-industri penting di Jerman. Di sektor otomotif, produsen mobil Jerman dapat menggunakan V3.2 untuk pembuatan kode dan dukungan rekayasa tanpa harus mengirimkan kode sumber mereka ke OpenAI atau Google. Ini merupakan keuntungan yang signifikan. Di sektor perbankan, bank-bank Jerman dapat mengoperasikan sistem AI yang penting untuk kepatuhan secara lokal.

Dampak jangka panjangnya adalah perusahaan-perusahaan Eropa akan mengurangi ketergantungan pada perusahaan rintisan AS seperti OpenAI atau Anthropic. Jika model terbuka dari Tiongkok kompetitif, Eropa mungkin terdorong untuk mengembangkan model terbukanya sendiri. Hal ini dapat menyebabkan fragmentasi pasar AI global, dengan Eropa menggunakan modelnya sendiri, AS menggunakan modelnya sendiri, dan Tiongkok/Asia menggunakan modelnya sendiri. Dalam jangka panjang, hal ini lebih sehat bagi dinamika persaingan dan mengurangi ketergantungan pada masing-masing perusahaan.

Langkah praktis apa yang harus dipertimbangkan perusahaan Jerman sekarang?

Perusahaan-perusahaan Jerman sebaiknya menerapkan strategi evaluasi bertahap. Pertama, proyek percontohan sebaiknya dilakukan di area non-kritis untuk menguji versi 3.2. Ini bisa mencakup dokumentasi internal, dukungan peninjauan kode, atau fitur beta di mana bug tidak akan menjadi kritis. Kedua, biaya operasional perlu dihitung. Berapa biaya perangkat keras, biaya listrik, dan biaya infrastruktur TI internal untuk administrasi, dibandingkan dengan langganan cloud saat ini?

Ketiga, evaluasi perlindungan data perlu dilakukan. Data mana yang sangat sensitif sehingga tidak boleh keluar dari batasan perusahaan? Untuk data ini, V3.2 dapat dioperasikan secara lokal. Keempat, keterampilan perlu dikembangkan. Mengelola dan menyempurnakan model lokal membutuhkan keterampilan baru yang saat ini tidak dimiliki semua perusahaan Jerman. Hal ini mungkin memerlukan konsultasi atau pelatihan eksternal.

Poin kuncinya adalah menghindari jebakan "semua atau tidak sama sekali". Pengaturan optimal untuk banyak perusahaan kemungkinan besar adalah hibrida: beberapa kasus penggunaan berjalan di V3.2 lokal, sementara yang lain masih menggunakan OpenAI atau Google, tergantung mana yang paling masuk akal. Teknologi seharusnya melayani bisnis, bukan sebaliknya.

Ketidakpastian dan risiko apa yang terkait dengan penerapan DeepSeek V3.2?

Ada beberapa ketidakpastian. Pertama, risiko politik. DeepSeek adalah perusahaan Tiongkok. Diskusi tentang keamanan teknologi Tiongkok di perusahaan-perusahaan Barat masih berlangsung. Meskipun tidak ada bukti nyata adanya pintu belakang di versi 3.2, terdapat risiko bahwa versi mendatang atau perusahaan itu sendiri dapat mengalami tekanan. Ini merupakan risiko nyata bagi perusahaan yang beroperasi di infrastruktur penting.

Kedua, ada risiko panjang. DeepSeek relatif baru. Meskipun perusahaan telah membuat kemajuan yang mengesankan, kelangsungan jangka panjangnya masih belum jelas. Akankah DeepSeek masih ada dalam lima tahun? Akankah API-nya masih tersedia? Akankah perusahaan terus merilis model bobot terbuka? Ketidakpastian ini lebih besar dibandingkan dengan perusahaan yang lebih mapan seperti OpenAI atau Google.

Ketiga, ada risiko infrastruktur. Menjalankan model bahasa berskala besar secara lokal membutuhkan perangkat keras khusus, tumpukan perangkat lunak, dan keahlian operasional. Menjalankan model dengan 671 miliar parameter pada perangkat keras Anda sendiri bukanlah hal yang mudah. ​​Hal ini dapat menyebabkan masalah teknis dan pembengkakan biaya.

Keempat, terdapat risiko kepatuhan. Di beberapa industri, regulator memiliki persyaratan ketat terkait sistem yang boleh digunakan. Model dari perusahaan Tiongkok mungkin tidak patuh dalam beberapa kasus.

Perkembangan apa lagi yang dapat diharapkan dalam beberapa bulan mendatang?

Ada beberapa skenario. Skenario yang paling mungkin adalah DeepSeek akan segera merilis versi lanjutan yang menyempurnakan versi 3.2 dan mengatasi semua kelemahan yang diketahui. Basis pengetahuan dapat diperluas. Keamanan dapat ditingkatkan melalui pengujian tim merah lebih lanjut. Google dan OpenAI kemungkinan akan bereaksi cepat dan merilis model bobot terbuka mereka sendiri, yang mengarah pada normalisasi model bobot terbuka.

Skenario lain yang mungkin terjadi adalah eskalasi geopolitik. AS dapat memberlakukan pembatasan ekspor pada model DeepSeek, serupa dengan yang berlaku pada chip. Hal ini akan membatasi ketersediaan di negara-negara Barat. Skenario ketiga adalah konsolidasi komersial. Sebuah perusahaan teknologi besar dapat mengakuisisi DeepSeek atau menjalin kemitraan yang erat. Hal ini dapat mengubah independensi perusahaan.

Dalam jangka panjang, yaitu satu hingga tiga tahun, industri AI dapat berevolusi dari fokusnya saat ini pada beberapa model menjadi lanskap yang lebih beragam. Dengan beragam model terbuka yang kompetitif, model kepemilikan, dan spesialisasi, perusahaan dapat memiliki pilihan yang sesungguhnya. Hal ini lebih sehat bagi persaingan dan inovasi dalam jangka panjang.

Apakah DeepSeek V3.2 benar-benar akhir dari hyperscaler AS?

Jawabannya: tidak tepat. DeepSeek V3.2 bukanlah akhir dari hyperscaler AS, melainkan akhir dari dominasi mereka yang tak tertandingi. OpenAI, Google, dan lainnya akan tetap menjadi pemain yang relevan. Namun, lanskapnya terfragmentasi. Untuk pembuatan kode, DeepSeek seringkali lebih baik. Untuk penalaran, Gemini terkadang lebih baik. Untuk penerapan lokal, DeepSeek unik.

Yang berubah adalah perhitungan biaya untuk perusahaan. Sebelum DeepSeek V3.2, perhitungannya sering kali: Cloud AI mahal, tetapi kami tidak punya alternatif. Setelah DeepSeek V3.2, perhitungannya adalah: Cloud AI mahal, tetapi kami punya alternatif lokal yang bagus. Hal ini menyebabkan tekanan pada harga, tekanan pada pengembangan fitur, dan tekanan pada kualitas layanan.

Hal ini positif bagi perusahaan-perusahaan Jerman. Kemampuan mengoperasikan sistem AI lokal memperkuat kedaulatan data, mengurangi ketergantungan pada perusahaan-perusahaan AS, dan menurunkan biaya. Ini merupakan contoh klasik bagaimana persaingan menghasilkan hasil yang lebih baik bagi pelanggan. Pasar kemungkinan akan berkembang menjadi sistem pluralistik dengan beragam penyedia, yang memungkinkan perusahaan untuk memilih solusi terbaik berdasarkan kasus penggunaan dan kebutuhan mereka. Ini bukanlah akhir dari hyperscaler AS, melainkan awal dari era AI baru yang lebih beragam.

Di sini Anda akan mempelajari bagaimana perusahaan Anda dapat menerapkan solusi AI yang disesuaikan dengan cepat, aman, dan tanpa hambatan masuk yang tinggi.

Platform AI Terkelola adalah paket lengkap dan bebas repot untuk kecerdasan buatan. Alih-alih berurusan dengan teknologi yang rumit, infrastruktur yang mahal, dan proses pengembangan yang panjang, Anda akan mendapatkan solusi siap pakai yang disesuaikan dengan kebutuhan Anda dari mitra spesialis – seringkali dalam beberapa hari.

Manfaat utama sekilas:

⚡ Implementasi cepat: Dari ide hingga aplikasi operasional dalam hitungan hari, bukan bulan. Kami memberikan solusi praktis yang menciptakan nilai langsung.

Keamanan data maksimal: Data sensitif Anda tetap menjadi milik Anda. Kami menjamin pemrosesan yang aman dan sesuai aturan tanpa membagikan data dengan pihak ketiga.

💸 Tanpa risiko finansial: Anda hanya membayar untuk hasil. Investasi awal yang tinggi untuk perangkat keras, perangkat lunak, atau personel sepenuhnya dihilangkan.

🎯 Fokus pada bisnis inti Anda: Fokuslah pada keahlian Anda. Kami menangani seluruh implementasi teknis, operasional, dan pemeliharaan solusi AI Anda.

📈 Tahan Masa Depan & Skalabel: AI Anda tumbuh bersama Anda. Kami memastikan pengoptimalan dan skalabilitas berkelanjutan, serta menyesuaikan model secara fleksibel dengan kebutuhan baru.

Lebih lanjut tentang itu di sini:

• Solusi AI Terkelola - Layanan AI Industri: Kunci daya saing di sektor jasa, industri, dan teknik mesin

☑️ Bahasa bisnis kami adalah Inggris atau Jerman

☑️ BARU: Korespondensi dalam bahasa nasional Anda!

 

Saya akan dengan senang hati melayani Anda dan tim saya sebagai penasihat pribadi.

Anda dapat menghubungi saya dengan mengisi formulir kontak atau cukup hubungi saya di +49 89 89 674 804 (Munich) . Alamat email saya adalah: wolfenstein ∂ xpert.digital

Saya menantikan proyek bersama kita.

 

 

☑️ Dukungan UKM dalam strategi, konsultasi, perencanaan dan implementasi

☑️ Penciptaan atau penataan kembali strategi digital dan digitalisasi

☑️ Perluasan dan optimalisasi proses penjualan internasional

☑️ Platform perdagangan B2B Global & Digital

☑️ Pelopor Pengembangan Bisnis/Pemasaran/Humas/Pameran Dagang

Xpert.Digital memiliki pengetahuan mendalam tentang berbagai industri. Hal ini memungkinkan kami mengembangkan strategi khusus yang disesuaikan secara tepat dengan kebutuhan dan tantangan segmen pasar spesifik Anda. Dengan terus menganalisis tren pasar dan mengikuti perkembangan industri, kami dapat bertindak dengan pandangan ke depan dan menawarkan solusi inovatif. Melalui kombinasi pengalaman dan pengetahuan, kami menghasilkan nilai tambah dan memberikan pelanggan kami keunggulan kompetitif yang menentukan.

Lebih lanjut tentang itu di sini:

• Gunakan 5x keahlian Xpert.Digital dalam satu paket - mulai dari €500/bulan