DeepSeek Klaim Latih AI R1 Cuma Rp4,8 Miliar Efisien

NarayaPost – Perusahaan AI asal Tiongkok, DeepSeek, baru saja mengklaim bahwa biaya latih AI DeepSeek untuk model R1 mereka sangat rendah, yaitu sekitar US$ 294.000 atau sekira Rp 4,7-4,8 miliar. Angka ini terbilang mengejutkan dalam industri kecerdasan buatan global, terutama dibanding angka yang biasa dikaitkan dengan pelatihan model AI besar oleh perusahaan seperti OpenAI.

BACA JUGA : 7 Kuliner Legendaris Surya Kencana Bogor Selalu Bikin Rindu

Apa yang Diungkap DeepSeek

DeepSeek menyatakan bahwa model R1 yang mereka kembangkan bisa dilatih dengan biaya relatif kecil menggunakan infrastruktur dan hardware yang tidak terlalu ekstrem. Model tersebut dilatih dengan menggunakan 512 chip Nvidia H800, seperti yang dinyatakan dalam makalah peer-review di jurnal Nature. Chip H800 berjalan setelah regulasi ekspor chip canggih dari AS memperketat, dan menjadi solusi untuk memproduksi AI berskala besar di luar AS.

Biaya sekitar US$ 294.000 (Rp 4,7-4,8 miliar) ini mendobrak persepsi bahwa membuat AI kuat selalu memerlukan dana ratusan juta dollar atau lebih. DeepSeek menekankan efisiensi dalam desain, pemilihan hardware, dan optimasi perangkat lunak sebagai kunci untuk menekan biaya.

Perbandingan dengan Standar Industri

Sebagai perbandingan, perusahaan-perusahaan besar di industri AI di Barat sering menghabiskan puluhan bahkan ratusan juta dollar untuk melatih model besar. OpenAI pernah menyebut bahwa biaya pelatihan model fondasi dapat melebihi US$ 100 juta. Angka tersebut jauh melampaui biaya latih AI DeepSeek yang diklaim hanya di kisaran US$ 294.000.

Faktor utama yang membuat biaya latih AI DeepSeek bisa semurah itu antara lain: efisiensi penggunaan chip, teknik optimasi dalam algoritma, dan penggunaan hardware yang relatif kurang sensitif terhadap regulasi ekspor dibanding chip generasi sebelumnya. Selain itu, DeepSeek R1 dikabarkan bersifat open-source atau open weight, yang memungkinkan pemakaian dan adaptasi model secara lebih fleksibel, sehingga ada penghematan di sisi lisensi atau pembatasan proprietary.

Implikasi & Reaksi Pasar Teknologi

Klaim tentang biaya latih AI DeepSeek yang rendah menimbulkan reaksi dari pengamat dan perusahaan teknologi besar. Di satu sisi, ini menunjukkan bahwa pengembangan AI semakin demokratis dan tidak selamanya memerlukan investasi besar yang hanya bisa dijangkau oleh perusahaan raksasa.

Namun di sisi lain, muncul kekhawatiran dari pihak yang mempertanyakan aspek keamanan, akurasi, mutakhirnya dataset, dan kontrol kualitas. Apakah model dengan biaya latih rendah dapat bersaing dalam hal performa, ketahanan terhadap bias, serta ketepatan dalam berbagai tugas kompleks?

Beberapa analis menyebut ini bisa menjadi titik balik dalam persaingan teknologi AI global. Ini juga mengundang pertanyaan tentang regulasi chip dan akses hardware, terutama dalam konteks hubungan perdagangan dan kontrol ekspor antar negara.

Teknik & Strategi yang Dilaporkan

DeepSeek menggunakan kombinasi optimasi perangkat lunak, arsitektur model yang efisien, dan teknik seperti sparse computation (perhitungan spars), arsitektur mixture of experts pada beberapa varian model mereka, dan penggunaan sumber data yang sudah diproses untuk mengurangi biaya pelatihan ulang dari nol.

Penggunaan chip Nvidia H800 menjadi penting karena chip ini masih diperbolehkan untuk diekspor ke China dalam kondisi regulasi yang berlaku saat ini, sedangkan chip lebih kuat seperti H100 atau A100 dibatasi ekspornya. Dengan strategi hardware dan software yang tepat, DeepSeek berhasil memangkas biaya penggunaan chip dan waktu pelatihan.

Tantangan dan Kritik

Walaupun biaya latih AI DeepSeek disebut sangat rendah, terdapat beberapa tantangan dan kritik yang muncul:

• Kualitas hasil: Model murah tidak menjamin kualitas terbaik; terdapat risiko model kurang optimal dalam tugas tertentu yang memerlukan sumber daya komputasi besar atau dataset yang sangat beragam.
• Regulasi & kontrol ekspor: Penggunaannya chip tertentu dan akses hardware masih dipengaruhi oleh regulasi nasional dan internasional, terutama di bidang ekspor chip dan perang teknologi.
• Keamanan & privasi: Open weight dan open source berpotensi memudahkan adaptasi namun juga membuka peluang penyalahgunaan jika tidak ada kontrol yang baik.
• Transparansi data pelatihan: Data yang digunakan dalam pelatihan model perlu memiliki standar hukum, hak cipta, serta etika yang jelas agar tidak melanggar privasi atau hak pemilik data.

Potensi Masa Depan

Dengan biaya latih AI DeepSeek yang diklaim rendah, ini membuka peluang bagi startup AI di negara berkembang untuk ikut bersaing. Beberapa potensi yang bisa muncul antara lain:

• Adanya model AI lokal yang mampu dikembangkan dengan anggaran terbatas namun masih bermutu.
• Kolaborasi internasional yang mengizinkan tukar teknologi dan optimasi model tanpa harus bergantung pada biaya jutaan dolar.
• Pengembangan aplikasi AI yang lebih ramah di segi biaya bagi pengguna kecil, institusi pendidikan, dan organisasi riset.

BACA JUGA : Kerjasama Pariwisata Indonesia Turki Diperkuat 2025

Kesimpulan

Klaim biaya latih AI DeepSeek hanya sekitar Rp 4,8 miliar untuk model R1 merupakan tantangan terhadap paradigma lama bahwa AI besar selalu mahal. Ini adalah langkah penting dalam evolusi AI global yang semakin mengarah ke efisiensi, keterbukaan, dan akses yang lebih merata.

Meski demikian, besarnya tantangan baik dari segi performa, keamanan, dan kontrol tetap harus menjadi bagian dari diskusi publik dan regulasi teknologi ke depan. Jika strategi DeepSeek terbukti bisa dipertahankan, mungkin kita akan melihat era baru di mana pengembangan AI bukan hanya milik perusahaan raksasa, tetapi juga bisa dijalankan oleh institusi-institusi dengan dana terbatas.