Strategi Hardware Tiga Lapis

Pendekatan DeepSeek untuk kemandirian chip tidak dilakukan dalam satu langkah tunggal, melainkan strategi bertahap yang berjalan dalam tiga jalur waktu berbeda.

Jangka panjang: Chip inference proprietary. Elemen paling ambisius adalah pengembangan chip kustom DeepSeek sendiri, yang dirancang dari dasar untuk tugas inference . Perusahaan bekerja sama dengan mitra eksternal desain chip dan terus memperluas tim desain chip internalnya, meskipun proyek ini masih dalam tahap perencanaan dan pengembangan awal . Chip buatan sendiri yang sukses akan memberi DeepSeek otonomi strategis, melindunginya dari gangguan rantai pasok dan ketergantungan pada satu vendor hardware mana pun .

Jangka menengah: Beralih ke Ascend milik Huawei. Dalam jangka pendek hingga menengah, DeepSeek telah memindahkan beban kerja inference yang signifikan ke chip seri Ascend 950 milik Huawei. Model V4 perusahaan, sebuah model mixture-of-experts dengan triliunan parameter, secara khusus dioptimalkan untuk berjalan sepenuhnya di chip Ascend 950PR milik Huawei . DeepSeek memberikan akses awal model V4-nya ke pemasok domestik seperti Huawei, sementara secara mencolok menahannya dari pembuat chip AS termasuk Nvidia dan AMD — sebuah langkah yang menyimpang dari norma industri . Langkah ini membuktikan bahwa DeepSeek dapat menjalankan AI produksi dalam skala besar tanpa bergantung pada hardware AS .

Jangka pendek: Efisiensi algoritmik. Model-model DeepSeek selalu menekankan efisiensi algoritmik dan arsitektural, mengurangi kebutuhan daya komputasi mentah yang diperlukan untuk pelatihan maupun inference . Teknik seperti mixture-of-experts (MoE), aktivasi selektif, dan transfer learning memungkinkan DeepSeek memberikan performa setara frontier pada chip yang kurang mumpuni, membuat transisi ke hardware domestik lebih layak . Fokus pada efisiensi inference ini menjadi salah satu alasan utama mengapa kesenjangan kinerja antara prosesor AI buatan China dan chip AS yang lebih tangguh semakin menyempit .

Mengapa Kemandirian Begitu Krusial: Tekanan Embargo Ekspor

Dorongan di balik pengembangan hardware DeepSeek adalah efek kumulatif dari kontrol ekspor AS, yang secara progresif memutus akses China ke chip AI paling canggih di dunia. Washington telah melarang ekspor chip secanggih Nvidia A100 sejak Oktober 2022, dan pembatasan ini kemudian diperketat hingga mencakup seri Blackwell serta persyaratan lisensi khusus untuk H20 . Seorang pejabat senior pemerintahan Trump bahkan menuduh DeepSeek melatih model terbarunya di chip Blackwell paling canggih milik Nvidia, melanggar peraturan ekspor AS .

DeepSeek telah menunjukkan bahwa mereka bisa mencapai performa AI setara frontier meskipun dengan keterbatasan ini, berkat kecerdasan rekayasa murni . Namun, ketergantungan pada satu pemasok dominan — bahkan pemasok domestik seperti Huawei — tetap merupakan risiko strategis. Upaya awal DeepSeek untuk melatih model di hardware Ascend milik Huawei dilaporkan dihantui kegagalan dan penundaan, memaksa perusahaan untuk kembali menggunakan chip Nvidia untuk pelatihan sementara hanya menggunakan Huawei untuk inference . Sejarah yang berat ini menegaskan mengapa DeepSeek pada akhirnya ingin mengendalikan nasibnya sendiri.

Dana Perang $7,4 Miliar

Ambisi chip DeepSeek didukung oleh putaran pendanaan eksternal pertamanya, yang ditutup pada Juni 2026. Perusahaan mengumpulkan lebih dari 50 miliar yuan, sekitar $7,4 miliar, dengan valuasi di atas $50 miliar, menjadikannya startup AI paling bernilai di China . Putaran ini dipimpin oleh pendiri Liang Wenfeng, yang secara pribadi menyumbang 20 miliar yuan (~$2,9 miliar). Sementara itu, investor jangkar termasuk raksasa teknologi Tencent (10 miliar yuan) dan produsen baterai CATL (5 miliar yuan) . Peserta lain termasuk JD.com, NetEase, dan IDG Capital .

Struktur kesepakatannya tidak biasa: investor menempatkan dana mereka ke dalam kemitraan terbatas yang dikelola oleh Liang, tanpa memberikan hak suara langsung di DeepSeek dan terikat lock-up selama lima tahun . Struktur ini memungkinkan Liang mempertahankan kendali strategis meskipun mengumpulkan modal eksternal dalam jumlah besar.

Waktu pendanaan sangat krusial. Mendesain, melakukan tape-out, dan memproduksi chip AI kustom adalah proyek multi-tahun yang biasanya menghabiskan biaya ratusan juta hingga lebih dari satu miliar dolar. Dana segar $7,4 miliar menyediakan daya tembak finansial untuk mendanai upaya ini sambil terus mengembangkan model AI generasi berikutnya dan membangun infrastruktur pusat data yang diperlukan .

Intinya

Strategi chip DeepSeek adalah contoh klasik inovasi defensif di bawah tekanan. Menghadapi lingkungan hardware yang semakin terbatas setiap kuartalnya, perusahaan melakukan diversifikasi di tiga jalur: memeras lebih banyak performa dari hardware yang ada melalui peningkatan algoritma, mengalihkan beban kerja saat ini ke mitra domestik (Huawei), dan membangun kemandirian jangka panjang dengan desain chip kustom. Putaran pendanaan $7,4 miliar memberi DeepSeek landasan finansial untuk mewujudkan semua ini, mengubah strategi hardwarenya dari sekadar rencana kontingensi menjadi keunggulan kompetitif yang potensial.

Strategi Hardware Tiga Lapis

Pendekatan DeepSeek untuk kemandirian chip tidak dilakukan dalam satu langkah tunggal, melainkan strategi bertahap yang berjalan dalam tiga jalur waktu berbeda.

Jangka panjang: Chip inference proprietary. Elemen paling ambisius adalah pengembangan chip kustom DeepSeek sendiri, yang dirancang dari dasar untuk tugas inference . Perusahaan bekerja sama dengan mitra eksternal desain chip dan terus memperluas tim desain chip internalnya, meskipun proyek ini masih dalam tahap perencanaan dan pengembangan awal . Chip buatan sendiri yang sukses akan memberi DeepSeek otonomi strategis, melindunginya dari gangguan rantai pasok dan ketergantungan pada satu vendor hardware mana pun .

Jangka menengah: Beralih ke Ascend milik Huawei. Dalam jangka pendek hingga menengah, DeepSeek telah memindahkan beban kerja inference yang signifikan ke chip seri Ascend 950 milik Huawei. Model V4 perusahaan, sebuah model mixture-of-experts dengan triliunan parameter, secara khusus dioptimalkan untuk berjalan sepenuhnya di chip Ascend 950PR milik Huawei . DeepSeek memberikan akses awal model V4-nya ke pemasok domestik seperti Huawei, sementara secara mencolok menahannya dari pembuat chip AS termasuk Nvidia dan AMD — sebuah langkah yang menyimpang dari norma industri . Langkah ini membuktikan bahwa DeepSeek dapat menjalankan AI produksi dalam skala besar tanpa bergantung pada hardware AS .

Jangka pendek: Efisiensi algoritmik. Model-model DeepSeek selalu menekankan efisiensi algoritmik dan arsitektural, mengurangi kebutuhan daya komputasi mentah yang diperlukan untuk pelatihan maupun inference . Teknik seperti mixture-of-experts (MoE), aktivasi selektif, dan transfer learning memungkinkan DeepSeek memberikan performa setara frontier pada chip yang kurang mumpuni, membuat transisi ke hardware domestik lebih layak . Fokus pada efisiensi inference ini menjadi salah satu alasan utama mengapa kesenjangan kinerja antara prosesor AI buatan China dan chip AS yang lebih tangguh semakin menyempit .

Mengapa Kemandirian Begitu Krusial: Tekanan Embargo Ekspor

Dorongan di balik pengembangan hardware DeepSeek adalah efek kumulatif dari kontrol ekspor AS, yang secara progresif memutus akses China ke chip AI paling canggih di dunia. Washington telah melarang ekspor chip secanggih Nvidia A100 sejak Oktober 2022, dan pembatasan ini kemudian diperketat hingga mencakup seri Blackwell serta persyaratan lisensi khusus untuk H20 . Seorang pejabat senior pemerintahan Trump bahkan menuduh DeepSeek melatih model terbarunya di chip Blackwell paling canggih milik Nvidia, melanggar peraturan ekspor AS .

DeepSeek telah menunjukkan bahwa mereka bisa mencapai performa AI setara frontier meskipun dengan keterbatasan ini, berkat kecerdasan rekayasa murni . Namun, ketergantungan pada satu pemasok dominan — bahkan pemasok domestik seperti Huawei — tetap merupakan risiko strategis. Upaya awal DeepSeek untuk melatih model di hardware Ascend milik Huawei dilaporkan dihantui kegagalan dan penundaan, memaksa perusahaan untuk kembali menggunakan chip Nvidia untuk pelatihan sementara hanya menggunakan Huawei untuk inference . Sejarah yang berat ini menegaskan mengapa DeepSeek pada akhirnya ingin mengendalikan nasibnya sendiri.

Dana Perang $7,4 Miliar

Ambisi chip DeepSeek didukung oleh putaran pendanaan eksternal pertamanya, yang ditutup pada Juni 2026. Perusahaan mengumpulkan lebih dari 50 miliar yuan, sekitar $7,4 miliar, dengan valuasi di atas $50 miliar, menjadikannya startup AI paling bernilai di China . Putaran ini dipimpin oleh pendiri Liang Wenfeng, yang secara pribadi menyumbang 20 miliar yuan (~$2,9 miliar). Sementara itu, investor jangkar termasuk raksasa teknologi Tencent (10 miliar yuan) dan produsen baterai CATL (5 miliar yuan) . Peserta lain termasuk JD.com, NetEase, dan IDG Capital .

Struktur kesepakatannya tidak biasa: investor menempatkan dana mereka ke dalam kemitraan terbatas yang dikelola oleh Liang, tanpa memberikan hak suara langsung di DeepSeek dan terikat lock-up selama lima tahun . Struktur ini memungkinkan Liang mempertahankan kendali strategis meskipun mengumpulkan modal eksternal dalam jumlah besar.

Waktu pendanaan sangat krusial. Mendesain, melakukan tape-out, dan memproduksi chip AI kustom adalah proyek multi-tahun yang biasanya menghabiskan biaya ratusan juta hingga lebih dari satu miliar dolar. Dana segar $7,4 miliar menyediakan daya tembak finansial untuk mendanai upaya ini sambil terus mengembangkan model AI generasi berikutnya dan membangun infrastruktur pusat data yang diperlukan .

Intinya

Strategi chip DeepSeek adalah contoh klasik inovasi defensif di bawah tekanan. Menghadapi lingkungan hardware yang semakin terbatas setiap kuartalnya, perusahaan melakukan diversifikasi di tiga jalur: memeras lebih banyak performa dari hardware yang ada melalui peningkatan algoritma, mengalihkan beban kerja saat ini ke mitra domestik (Huawei), dan membangun kemandirian jangka panjang dengan desain chip kustom. Putaran pendanaan $7,4 miliar memberi DeepSeek landasan finansial untuk mewujudkan semua ini, mengubah strategi hardwarenya dari sekadar rencana kontingensi menjadi keunggulan kompetitif yang potensial.