DeepSeek dẫn dắt mô hình AI mới: Từ cuộc đua khả năng tính toán đến đổi mới thuật toán
DeepSeek gần đây đã phát hành bản cập nhật phiên bản V3 - DeepSeek-V3-0324 trên Hugging Face, với số lượng tham số mô hình đạt 6850 tỷ, có sự cải thiện đáng kể về khả năng mã hóa, thiết kế UI và khả năng suy luận.
Tại hội nghị GTC 2025 vừa kết thúc, CEO của Nvidia đã đánh giá cao DeepSeek, đồng thời nhấn mạnh rằng sự hiểu biết trước đây của thị trường cho rằng mô hình hiệu quả của DeepSeek sẽ giảm nhu cầu về chip là sai lầm, ông cho rằng nhu cầu tính toán trong tương lai chỉ có thể tăng lên chứ không giảm.
DeepSeek là sản phẩm đại diện cho sự đột phá của thuật toán, mối quan hệ giữa nó và cung cấp chip đáng để thảo luận. Hãy cùng phân tích ý nghĩa của khả năng tính toán và thuật toán đối với sự phát triển của ngành AI.
Khả năng tính toán và thuật toán của sự tiến hóa đồng sinh
Trong lĩnh vực AI, khả năng tính toán được nâng cao đã cung cấp nền tảng cho các thuật toán phức tạp hơn, giúp mô hình có thể xử lý một lượng dữ liệu lớn hơn, học các mẫu phức tạp hơn; trong khi đó, việc tối ưu hóa thuật toán có thể tận dụng khả năng tính toán một cách hiệu quả hơn, nâng cao hiệu suất sử dụng tài nguyên tính toán.
Khả năng tính toán và thuật toán đang tái định hình cấu trúc ngành AI:
Đường đi kỹ thuật phân hóa: Một số công ty theo đuổi việc xây dựng các cụm tính toán siêu lớn, trong khi một số khác tập trung vào tối ưu hóa hiệu quả thuật toán, hình thành các trường phái kỹ thuật khác nhau.
Tái cấu trúc chuỗi ngành: Một số nhà sản xuất chip trở thành những người dẫn đầu về khả năng tính toán AI thông qua hệ sinh thái, trong khi các nhà cung cấp dịch vụ đám mây giảm bớt rào cản triển khai thông qua dịch vụ khả năng tính toán linh hoạt.
Điều chỉnh phân bổ tài nguyên: Doanh nghiệp tìm kiếm sự cân bằng giữa đầu tư vào cơ sở hạ tầng phần cứng và phát triển thuật toán hiệu quả.
Sự trỗi dậy của cộng đồng mã nguồn mở: Các mô hình mã nguồn mở như DeepSeek, LLaMA đã cho phép chia sẻ những thành quả đổi mới thuật toán và khả năng tính toán, thúc đẩy sự lặp lại và lan tỏa công nghệ.
Đổi mới công nghệ của DeepSeek
Sự thành công của DeepSeek gắn liền với đổi mới công nghệ của nó. Dưới đây là giải thích ngắn gọn về các điểm đổi mới chính của nó:
Tối ưu hóa kiến trúc mô hình
DeepSeek áp dụng kiến trúc kết hợp Transformer+MOE (Mixture of Experts), và giới thiệu cơ chế chú ý tiềm ẩn đa đầu (Multi-Head Latent Attention, MLA). Kiến trúc này giống như một đội ngũ siêu sao, trong đó Transformer chịu trách nhiệm xử lý các nhiệm vụ thông thường, trong khi MOE giống như một nhóm chuyên gia trong đội, mỗi chuyên gia có lĩnh vực chuyên môn riêng, và khi gặp vấn đề cụ thể, chuyên gia giỏi nhất sẽ xử lý, từ đó nâng cao đáng kể hiệu suất và độ chính xác của mô hình. Cơ chế MLA cho phép mô hình linh hoạt hơn trong việc chú ý đến các chi tiết quan trọng khác nhau khi xử lý thông tin, từ đó nâng cao hiệu suất của mô hình.
Phương pháp đào tạo đổi mới
DeepSeek đã đề xuất khung đào tạo độ chính xác hỗn hợp FP8. Khung này giống như một bộ phân phối tài nguyên thông minh, có khả năng lựa chọn độ chính xác tính toán phù hợp một cách linh hoạt dựa trên nhu cầu ở các giai đoạn khác nhau trong quá trình đào tạo. Sử dụng độ chính xác cao khi cần tính toán chính xác, nhằm đảm bảo độ chính xác của mô hình; trong khi giảm độ chính xác khi có thể chấp nhận độ chính xác thấp hơn, từ đó tiết kiệm tài nguyên tính toán, tăng tốc độ đào tạo và giảm mức sử dụng bộ nhớ.
Nâng cao hiệu suất suy luận
Trong giai đoạn suy diễn, DeepSeek đã giới thiệu công nghệ Dự đoán Đa Token (Multi-token Prediction, MTP). Phương pháp suy diễn truyền thống là thực hiện từng bước, mỗi bước chỉ dự đoán một Token. Trong khi đó, công nghệ MTP có thể dự đoán nhiều Token cùng một lúc, làm tăng tốc độ suy diễn lên đáng kể, đồng thời cũng giảm chi phí suy diễn.
Đột phá trong thuật toán học tăng cường
Thuật toán học tăng cường mới GRPO (Tối ưu hóa thưởng - phạt tổng quát) của DeepSeek đã tối ưu hóa quy trình huấn luyện mô hình. Học tăng cường giống như việc trang bị cho mô hình một huấn luyện viên, thông qua phần thưởng và hình phạt để hướng dẫn mô hình học hỏi hành vi tốt hơn. Thuật toán mới của DeepSeek hiệu quả hơn, có khả năng giảm thiểu khả năng tính toán không cần thiết trong khi vẫn đảm bảo cải thiện hiệu suất mô hình, đạt được sự cân bằng giữa hiệu suất và chi phí.
Những đổi mới này hình thành một hệ thống công nghệ hoàn chỉnh, giảm nhu cầu về khả năng tính toán trên toàn bộ chuỗi từ đào tạo đến suy diễn. Card đồ họa tiêu dùng thông thường bây giờ cũng có thể chạy các mô hình AI mạnh mẽ, giảm đáng kể rào cản trong việc ứng dụng AI, cho phép nhiều nhà phát triển và doanh nghiệp tham gia vào đổi mới AI.
Ảnh hưởng đến các nhà sản xuất chip
Nhiều người cho rằng DeepSeek đã vượt qua một số lớp phần mềm, từ đó thoát khỏi sự phụ thuộc vào các nhà sản xuất chip cụ thể. Thực tế, DeepSeek tối ưu hóa thuật toán trực tiếp thông qua bộ lệnh nền tảng. Cách này giúp DeepSeek có thể thực hiện tinh chỉnh hiệu suất một cách tinh vi hơn.
Ảnh hưởng này đối với các nhà sản xuất chip là hai mặt. Một mặt, DeepSeek gắn bó sâu sắc hơn với phần cứng và hệ sinh thái, việc giảm bớt rào cản ứng dụng AI có thể mở rộng quy mô thị trường tổng thể; mặt khác, tối ưu hóa thuật toán của DeepSeek có thể thay đổi cấu trúc nhu cầu thị trường đối với các chip cao cấp, một số mô hình AI trước đây chỉ có thể chạy trên GPU hàng đầu, giờ đây có thể hoạt động hiệu quả trên card đồ họa tầm trung hoặc thậm chí là card đồ họa tiêu dùng.
Ý nghĩa đối với ngành công nghiệp AI của Trung Quốc
Tối ưu hóa thuật toán của DeepSeek đã cung cấp một con đường đột phá công nghệ cho ngành AI Trung Quốc. Trong bối cảnh bị hạn chế bởi chip cao cấp, tư duy “phần mềm bù cho phần cứng” đã giảm thiểu sự phụ thuộc vào các chip nhập khẩu hàng đầu.
Tại thượng nguồn, thuật toán hiệu quả đã giảm bớt áp lực về khả năng tính toán, giúp nhà cung cấp dịch vụ khả năng tính toán có thể kéo dài chu kỳ sử dụng phần cứng thông qua tối ưu hóa phần mềm, tăng tỷ suất lợi nhuận đầu tư. Tại hạ nguồn, mô hình mã nguồn mở đã được tối ưu hóa giảm bớt rào cản phát triển ứng dụng AI. Nhiều doanh nghiệp vừa và nhỏ không cần nhiều tài nguyên khả năng tính toán, cũng có thể phát triển ứng dụng cạnh tranh dựa trên mô hình DeepSeek, sẽ dẫn đến sự xuất hiện của nhiều giải pháp AI trong các lĩnh vực dọc hơn.
Ảnh hưởng sâu rộng của Web3+AI
Cơ sở hạ tầng AI phi tập trung
Tối ưu hóa thuật toán của DeepSeek đã cung cấp động lực mới cho cơ sở hạ tầng AI Web3, với kiến trúc đổi mới, thuật toán hiệu quả và nhu cầu khả năng tính toán thấp hơn, làm cho suy diễn AI phi tập trung trở nên khả thi. Kiến trúc MOE tự nhiên phù hợp với triển khai phân tán, các nút khác nhau có thể nắm giữ các mạng chuyên gia khác nhau, không cần một nút duy nhất lưu trữ mô hình hoàn chỉnh, điều này làm giảm đáng kể yêu cầu lưu trữ và tính toán của một nút đơn, từ đó nâng cao tính linh hoạt và hiệu quả của mô hình.
Khung đào tạo FP8 giảm bớt nhu cầu về tài nguyên tính toán cao cấp, cho phép nhiều tài nguyên tính toán hơn có thể tham gia vào mạng lưới nút. Điều này không chỉ làm giảm rào cản tham gia vào tính toán AI phi tập trung mà còn nâng cao khả năng và hiệu quả tính toán của toàn bộ mạng.
Hệ thống đa tác nhân
Tối ưu hóa chiến lược giao dịch thông minh: Thông qua phân tích dữ liệu thị trường theo thời gian thực, dự đoán biến động giá ngắn hạn, thực hiện giao dịch trên chuỗi, giám sát kết quả giao dịch và nhiều tác nhân thông minh hoạt động phối hợp, giúp người dùng đạt được lợi nhuận cao hơn.
Thực thi tự động của hợp đồng thông minh: giám sát hợp đồng thông minh, thực thi hợp đồng thông minh, giám sát kết quả thực thi và các tác nhân hợp tác hoạt động, đạt được tự động hóa logic kinh doanh phức tạp hơn.
Quản lý danh mục đầu tư cá nhân hóa: AI giúp người dùng tìm kiếm cơ hội staking hoặc cung cấp thanh khoản tốt nhất theo sở thích rủi ro, mục tiêu đầu tư và tình hình tài chính của người dùng.
DeepSeek chính là ở dưới sự hạn chế của khả năng tính toán, thông qua sự đổi mới thuật toán tìm kiếm đột phá, mở ra con đường phát triển khác biệt cho ngành công nghiệp AI của Trung Quốc. Giảm bớt rào cản ứng dụng, thúc đẩy sự kết hợp giữa Web3 và AI, giảm thiểu sự phụ thuộc vào chip cao cấp, trao quyền cho đổi mới tài chính, những ảnh hưởng này đang định hình lại cấu trúc nền kinh tế số. Phát triển AI trong tương lai không còn chỉ là cuộc đua về khả năng tính toán, mà là cuộc đua tối ưu hóa đồng thời giữa khả năng tính toán và thuật toán. Trên đường đua mới này, các nhà đổi mới như DeepSeek đang sử dụng trí tuệ Trung Quốc để định nghĩa lại các quy tắc trò chơi.
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
DeepSeek dẫn đầu mô hình AI mới: Thuật toán đổi mới tái tạo hệ sinh thái Web3
DeepSeek dẫn dắt mô hình AI mới: Từ cuộc đua khả năng tính toán đến đổi mới thuật toán
DeepSeek gần đây đã phát hành bản cập nhật phiên bản V3 - DeepSeek-V3-0324 trên Hugging Face, với số lượng tham số mô hình đạt 6850 tỷ, có sự cải thiện đáng kể về khả năng mã hóa, thiết kế UI và khả năng suy luận.
Tại hội nghị GTC 2025 vừa kết thúc, CEO của Nvidia đã đánh giá cao DeepSeek, đồng thời nhấn mạnh rằng sự hiểu biết trước đây của thị trường cho rằng mô hình hiệu quả của DeepSeek sẽ giảm nhu cầu về chip là sai lầm, ông cho rằng nhu cầu tính toán trong tương lai chỉ có thể tăng lên chứ không giảm.
DeepSeek là sản phẩm đại diện cho sự đột phá của thuật toán, mối quan hệ giữa nó và cung cấp chip đáng để thảo luận. Hãy cùng phân tích ý nghĩa của khả năng tính toán và thuật toán đối với sự phát triển của ngành AI.
Khả năng tính toán và thuật toán của sự tiến hóa đồng sinh
Trong lĩnh vực AI, khả năng tính toán được nâng cao đã cung cấp nền tảng cho các thuật toán phức tạp hơn, giúp mô hình có thể xử lý một lượng dữ liệu lớn hơn, học các mẫu phức tạp hơn; trong khi đó, việc tối ưu hóa thuật toán có thể tận dụng khả năng tính toán một cách hiệu quả hơn, nâng cao hiệu suất sử dụng tài nguyên tính toán.
Khả năng tính toán và thuật toán đang tái định hình cấu trúc ngành AI:
Đường đi kỹ thuật phân hóa: Một số công ty theo đuổi việc xây dựng các cụm tính toán siêu lớn, trong khi một số khác tập trung vào tối ưu hóa hiệu quả thuật toán, hình thành các trường phái kỹ thuật khác nhau.
Tái cấu trúc chuỗi ngành: Một số nhà sản xuất chip trở thành những người dẫn đầu về khả năng tính toán AI thông qua hệ sinh thái, trong khi các nhà cung cấp dịch vụ đám mây giảm bớt rào cản triển khai thông qua dịch vụ khả năng tính toán linh hoạt.
Điều chỉnh phân bổ tài nguyên: Doanh nghiệp tìm kiếm sự cân bằng giữa đầu tư vào cơ sở hạ tầng phần cứng và phát triển thuật toán hiệu quả.
Sự trỗi dậy của cộng đồng mã nguồn mở: Các mô hình mã nguồn mở như DeepSeek, LLaMA đã cho phép chia sẻ những thành quả đổi mới thuật toán và khả năng tính toán, thúc đẩy sự lặp lại và lan tỏa công nghệ.
Đổi mới công nghệ của DeepSeek
Sự thành công của DeepSeek gắn liền với đổi mới công nghệ của nó. Dưới đây là giải thích ngắn gọn về các điểm đổi mới chính của nó:
Tối ưu hóa kiến trúc mô hình
DeepSeek áp dụng kiến trúc kết hợp Transformer+MOE (Mixture of Experts), và giới thiệu cơ chế chú ý tiềm ẩn đa đầu (Multi-Head Latent Attention, MLA). Kiến trúc này giống như một đội ngũ siêu sao, trong đó Transformer chịu trách nhiệm xử lý các nhiệm vụ thông thường, trong khi MOE giống như một nhóm chuyên gia trong đội, mỗi chuyên gia có lĩnh vực chuyên môn riêng, và khi gặp vấn đề cụ thể, chuyên gia giỏi nhất sẽ xử lý, từ đó nâng cao đáng kể hiệu suất và độ chính xác của mô hình. Cơ chế MLA cho phép mô hình linh hoạt hơn trong việc chú ý đến các chi tiết quan trọng khác nhau khi xử lý thông tin, từ đó nâng cao hiệu suất của mô hình.
Phương pháp đào tạo đổi mới
DeepSeek đã đề xuất khung đào tạo độ chính xác hỗn hợp FP8. Khung này giống như một bộ phân phối tài nguyên thông minh, có khả năng lựa chọn độ chính xác tính toán phù hợp một cách linh hoạt dựa trên nhu cầu ở các giai đoạn khác nhau trong quá trình đào tạo. Sử dụng độ chính xác cao khi cần tính toán chính xác, nhằm đảm bảo độ chính xác của mô hình; trong khi giảm độ chính xác khi có thể chấp nhận độ chính xác thấp hơn, từ đó tiết kiệm tài nguyên tính toán, tăng tốc độ đào tạo và giảm mức sử dụng bộ nhớ.
Nâng cao hiệu suất suy luận
Trong giai đoạn suy diễn, DeepSeek đã giới thiệu công nghệ Dự đoán Đa Token (Multi-token Prediction, MTP). Phương pháp suy diễn truyền thống là thực hiện từng bước, mỗi bước chỉ dự đoán một Token. Trong khi đó, công nghệ MTP có thể dự đoán nhiều Token cùng một lúc, làm tăng tốc độ suy diễn lên đáng kể, đồng thời cũng giảm chi phí suy diễn.
Đột phá trong thuật toán học tăng cường
Thuật toán học tăng cường mới GRPO (Tối ưu hóa thưởng - phạt tổng quát) của DeepSeek đã tối ưu hóa quy trình huấn luyện mô hình. Học tăng cường giống như việc trang bị cho mô hình một huấn luyện viên, thông qua phần thưởng và hình phạt để hướng dẫn mô hình học hỏi hành vi tốt hơn. Thuật toán mới của DeepSeek hiệu quả hơn, có khả năng giảm thiểu khả năng tính toán không cần thiết trong khi vẫn đảm bảo cải thiện hiệu suất mô hình, đạt được sự cân bằng giữa hiệu suất và chi phí.
Những đổi mới này hình thành một hệ thống công nghệ hoàn chỉnh, giảm nhu cầu về khả năng tính toán trên toàn bộ chuỗi từ đào tạo đến suy diễn. Card đồ họa tiêu dùng thông thường bây giờ cũng có thể chạy các mô hình AI mạnh mẽ, giảm đáng kể rào cản trong việc ứng dụng AI, cho phép nhiều nhà phát triển và doanh nghiệp tham gia vào đổi mới AI.
Ảnh hưởng đến các nhà sản xuất chip
Nhiều người cho rằng DeepSeek đã vượt qua một số lớp phần mềm, từ đó thoát khỏi sự phụ thuộc vào các nhà sản xuất chip cụ thể. Thực tế, DeepSeek tối ưu hóa thuật toán trực tiếp thông qua bộ lệnh nền tảng. Cách này giúp DeepSeek có thể thực hiện tinh chỉnh hiệu suất một cách tinh vi hơn.
Ảnh hưởng này đối với các nhà sản xuất chip là hai mặt. Một mặt, DeepSeek gắn bó sâu sắc hơn với phần cứng và hệ sinh thái, việc giảm bớt rào cản ứng dụng AI có thể mở rộng quy mô thị trường tổng thể; mặt khác, tối ưu hóa thuật toán của DeepSeek có thể thay đổi cấu trúc nhu cầu thị trường đối với các chip cao cấp, một số mô hình AI trước đây chỉ có thể chạy trên GPU hàng đầu, giờ đây có thể hoạt động hiệu quả trên card đồ họa tầm trung hoặc thậm chí là card đồ họa tiêu dùng.
Ý nghĩa đối với ngành công nghiệp AI của Trung Quốc
Tối ưu hóa thuật toán của DeepSeek đã cung cấp một con đường đột phá công nghệ cho ngành AI Trung Quốc. Trong bối cảnh bị hạn chế bởi chip cao cấp, tư duy “phần mềm bù cho phần cứng” đã giảm thiểu sự phụ thuộc vào các chip nhập khẩu hàng đầu.
Tại thượng nguồn, thuật toán hiệu quả đã giảm bớt áp lực về khả năng tính toán, giúp nhà cung cấp dịch vụ khả năng tính toán có thể kéo dài chu kỳ sử dụng phần cứng thông qua tối ưu hóa phần mềm, tăng tỷ suất lợi nhuận đầu tư. Tại hạ nguồn, mô hình mã nguồn mở đã được tối ưu hóa giảm bớt rào cản phát triển ứng dụng AI. Nhiều doanh nghiệp vừa và nhỏ không cần nhiều tài nguyên khả năng tính toán, cũng có thể phát triển ứng dụng cạnh tranh dựa trên mô hình DeepSeek, sẽ dẫn đến sự xuất hiện của nhiều giải pháp AI trong các lĩnh vực dọc hơn.
Ảnh hưởng sâu rộng của Web3+AI
Cơ sở hạ tầng AI phi tập trung
Tối ưu hóa thuật toán của DeepSeek đã cung cấp động lực mới cho cơ sở hạ tầng AI Web3, với kiến trúc đổi mới, thuật toán hiệu quả và nhu cầu khả năng tính toán thấp hơn, làm cho suy diễn AI phi tập trung trở nên khả thi. Kiến trúc MOE tự nhiên phù hợp với triển khai phân tán, các nút khác nhau có thể nắm giữ các mạng chuyên gia khác nhau, không cần một nút duy nhất lưu trữ mô hình hoàn chỉnh, điều này làm giảm đáng kể yêu cầu lưu trữ và tính toán của một nút đơn, từ đó nâng cao tính linh hoạt và hiệu quả của mô hình.
Khung đào tạo FP8 giảm bớt nhu cầu về tài nguyên tính toán cao cấp, cho phép nhiều tài nguyên tính toán hơn có thể tham gia vào mạng lưới nút. Điều này không chỉ làm giảm rào cản tham gia vào tính toán AI phi tập trung mà còn nâng cao khả năng và hiệu quả tính toán của toàn bộ mạng.
Hệ thống đa tác nhân
Tối ưu hóa chiến lược giao dịch thông minh: Thông qua phân tích dữ liệu thị trường theo thời gian thực, dự đoán biến động giá ngắn hạn, thực hiện giao dịch trên chuỗi, giám sát kết quả giao dịch và nhiều tác nhân thông minh hoạt động phối hợp, giúp người dùng đạt được lợi nhuận cao hơn.
Thực thi tự động của hợp đồng thông minh: giám sát hợp đồng thông minh, thực thi hợp đồng thông minh, giám sát kết quả thực thi và các tác nhân hợp tác hoạt động, đạt được tự động hóa logic kinh doanh phức tạp hơn.
Quản lý danh mục đầu tư cá nhân hóa: AI giúp người dùng tìm kiếm cơ hội staking hoặc cung cấp thanh khoản tốt nhất theo sở thích rủi ro, mục tiêu đầu tư và tình hình tài chính của người dùng.
DeepSeek chính là ở dưới sự hạn chế của khả năng tính toán, thông qua sự đổi mới thuật toán tìm kiếm đột phá, mở ra con đường phát triển khác biệt cho ngành công nghiệp AI của Trung Quốc. Giảm bớt rào cản ứng dụng, thúc đẩy sự kết hợp giữa Web3 và AI, giảm thiểu sự phụ thuộc vào chip cao cấp, trao quyền cho đổi mới tài chính, những ảnh hưởng này đang định hình lại cấu trúc nền kinh tế số. Phát triển AI trong tương lai không còn chỉ là cuộc đua về khả năng tính toán, mà là cuộc đua tối ưu hóa đồng thời giữa khả năng tính toán và thuật toán. Trên đường đua mới này, các nhà đổi mới như DeepSeek đang sử dụng trí tuệ Trung Quốc để định nghĩa lại các quy tắc trò chơi.