DeepSeek Siapkan Terobosan AI 2026: Strategi Baru Pangkas Biaya dan Energi Pelatihan Model Besar

Namun demikian, kondisi ini mendorong lahirnya berbagai inovasi. Salah satunya datang dari DeepSeek, perusahaan riset AI yang baru-baru ini memperkenalkan pendekatan baru untuk mengatasi pemborosan dalam pelatihan model AI. Melalui riset terbarunya, DeepSeek menyiapkan “senjata” strategis untuk menghadapi persaingan AI pada 2026.

Dalam makalah ilmiah terbarunya, DeepSeek memperkenalkan metode bernama manifold-constrained hyperconnection (mHC). Berbeda dari pendekatan lain yang berfokus mengejar peningkatan performa semata, mHC justru menempatkan stabilitas pelatihan sebagai prioritas utama. Pendekatan ini dinilai krusial, mengingat kegagalan pelatihan masih sering terjadi pada model AI berukuran besar.

Sebagai informasi, kegagalan pelatihan AI bukanlah persoalan sepele. Ketika sebuah model gagal di tengah proses, perusahaan harus mengulang pelatihan dari awal. Akibatnya, waktu berminggu-minggu terbuang, ribuan jam komputasi GPU tersia-sia, dan konsumsi listrik meningkat drastis. Pada akhirnya, biaya pengembangan AI pun melonjak tajam.

Melihat realitas tersebut, DeepSeek menilai bahwa meningkatkan stabilitas pelatihan adalah langkah yang lebih realistis dan berdampak langsung. Melalui mHC, perilaku model AI dijaga agar tetap berada dalam batas yang lebih terkontrol selama proses pelatihan berlangsung. Dengan kata lain, model tidak mudah “keluar jalur” yang berpotensi menyebabkan kegagalan total.

Lebih lanjut, pendekatan ini diharapkan mampu menekan risiko kegagalan di tengah jalan. Jika pelatihan berjalan lebih stabil, peluang model untuk menyelesaikan proses hingga akhir akan semakin besar. Alhasil, kebutuhan untuk mengulang pelatihan secara berulang dapat diminimalkan.

Menariknya, mHC tidak secara langsung mengubah atau meningkatkan efisiensi perangkat keras seperti GPU. Namun demikian, metode ini tetap berkontribusi besar terhadap penghematan energi. Pasalnya, energi yang sebelumnya terbuang akibat pelatihan gagal dapat ditekan secara signifikan. Dengan demikian, efisiensi dicapai melalui pengurangan pemborosan, bukan lewat penggantian infrastruktur.

Di sisi lain, riset ini juga menyoroti kebiasaan industri AI yang kerap mengandalkan pendekatan “brute force”. Selama ini, banyak pengembang memilih menambah jumlah GPU, memperbesar kapasitas memori, atau memperpanjang durasi pelatihan demi menjaga model tetap berjalan. Sayangnya, strategi tersebut sering kali berujung pada pembengkakan biaya dan konsumsi energi.

Melalui peningkatan stabilitas pelatihan, DeepSeek menilai ketergantungan terhadap pendekatan semacam itu dapat dikurangi. Jika model lebih stabil sejak awal, kebutuhan akan sumber daya berlebih pun bisa ditekan. Hal ini menjadi angin segar, terutama di tengah kelangkaan perangkat keras AI dan meningkatnya tekanan biaya operasional.

Meski demikian, DeepSeek tidak mengklaim bahwa mHC merupakan solusi instan untuk seluruh persoalan industri AI. Dalam makalahnya, perusahaan ini menegaskan bahwa metode tersebut bukan jawaban langsung atas kelangkaan GPU atau lonjakan konsumsi energi global. Sebaliknya, mHC diposisikan sebagai langkah strategis untuk memaksimalkan pemanfaatan infrastruktur yang sudah tersedia.

Dengan skala model AI yang terus membesar dari tahun ke tahun, pendekatan semacam ini dinilai semakin relevan. Tanpa inovasi di sisi efisiensi, biaya pengembangan AI dikhawatirkan akan menjadi penghambat utama, terutama bagi perusahaan yang tidak memiliki sumber daya tak terbatas.

Menjelang 2026, persaingan AI diprediksi akan semakin ketat. Tidak hanya soal kecanggihan model, tetapi juga kemampuan perusahaan dalam mengelola biaya dan dampak lingkungan. Dalam konteks ini, riset DeepSeek melalui mHC dapat menjadi pembeda penting.

Pada akhirnya, efisiensi bukan lagi sekadar nilai tambah, melainkan kebutuhan utama. Bagi industri AI, pendekatan yang mampu menekan pemborosan waktu, energi, dan biaya akan menjadi kunci keberlanjutan. DeepSeek tampaknya memahami betul arah tersebut, dan mHC menjadi langkah awal untuk menjawab tantangan besar AI di masa depan.