Cập nhật DeepSeek V3 dẫn dắt mô hình mới của AI

Tối qua, DeepSeek đã phát hành bản cập nhật V3 trên một nền tảng nào đó - DeepSeek-V3-0324, với 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 qua, CEO của một công ty công nghệ đã đánh giá cao DeepSeek. Ông nhấn mạnh rằng thị trường trước đây cho rằng mô hình hiệu quả của DeepSeek sẽ làm giảm nhu cầu về chip là sai lầm, nhu cầu tính toán trong tương lai chỉ có thể tăng lên, chứ không giảm.

DeepSeek là sản phẩm đại diện cho những đột phá trong thuật toán, mối quan hệ giữa nó và cung cấp chip đáng để thảo luận. Hãy cùng phân tích ý nghĩa của sức mạnh tính toán và thuật toán đối với sự phát triển của ngành AI.

Sự tiến hóa đồng sinh của sức mạnh tính toán và thuật toán

Trong lĩnh vực AI, việc nâng cao sức mạnh tính toán đã cung cấp nền tảng cho các thuật toán phức tạp hơn, giúp mô hình có thể xử lý lượng dữ liệu lớn hơn và học các mẫu phức tạp hơn; trong khi đó, việc tối ưu hóa thuật toán có thể sử dụng sức mạnh tính toán một cách hiệu quả hơn, nâng cao hiệu suất sử dụng tài nguyên tính toán.

Mối quan hệ cộng sinh giữa sức mạnh tính toán và thuật toán đang tái định hình cấu trúc ngành AI:

1. Phân hóa lộ trình công nghệ: Một số công ty theo đuổi việc xây dựng cụm tính toán siêu lớn, trong khi một số khác tập trung vào tối ưu hóa hiệu suất thuật toán, tạo thành các trường phái công nghệ khác nhau.

2. Tái cấu trúc chuỗi ngành: Một công ty chip trở thành nhà lãnh đạo về sức mạnh AI thông qua hệ sinh thái của mình, trong khi các nhà cung cấp dịch vụ đám mây giảm ngưỡng triển khai thông qua dịch vụ sức mạnh linh hoạt.

3. Điều chỉnh phân bổ tài nguyên: Doanh nghiệp tìm kiếm sự cân bằng giữa đầu tư vào hạ tầng phần cứng và phát triển thuật toán hiệu quả.

4. Sự trỗi dậy của cộng đồng mã nguồn mở: Các mô hình mã nguồn mở như DeepSeek, LLaMA giúp chia sẻ những thành tựu đổi mới thuật toán và tối ưu hóa sức mạnh tính toán, tăng tốc độ lặp lại và lan tỏa công nghệ.

Đổi mới công nghệ của DeepSeek

Sự thành công của DeepSeek gắn liền với những đổi mới công nghệ của nó. Dưới đây là giải thích ngắn gọn về những 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 chuyên gia hiệu quả, có khả năng huy động chuyên gia phù hợp nhất cho các nhiệm vụ khác nhau, từ đó nâng cao đáng kể hiệu suất và độ chính xác của mô hình.

Phương pháp đào tạo đổi mới

DeepSeek đã đề xuất khung đào tạo hỗn hợp độ chính xác FP8. Khung này có khả năng chọn độ chính xác tính toán phù hợp một cách linh hoạt theo nhu cầu của các giai đoạn khác nhau trong quá trình đào tạo, đồng thời đảm bảo độ chính xác của mô hình, tăng tốc độ đào tạo và giảm mức sử dụng bộ nhớ.

Nâng cao hiệu quả suy luận

Trong giai đoạn suy diễn, DeepSeek đã giới thiệu công nghệ Dự đoán Đa Token (Multi-token Prediction, MTP). Công nghệ này có khả năng dự đoán nhiều Token cùng một lúc, giúp tăng tốc độ suy diễn một cách đáng kể, đồng thời giảm chi phí suy diễn.

Đột phá thuật toán học tăng cường

Thuật toán học tăng cường mới của DeepSeek GRPO (Tối ưu hóa khen thưởng-phạt tổng quát) đã tối ưu hóa quá trình đào tạo mô hình. Thuật toán này đảm bảo nâng cao hiệu suất của mô hình trong khi giảm thiểu tính toán không cần thiết, đạt được sự cân bằng giữa hiệu suất và chi phí.

Những đổi mới này đã hình thành một hệ thống công nghệ hoàn chỉnh, giảm yêu cầu tính toán từ đào tạo đến suy diễn. Hiện nay, các card đồ họa tiêu dùng thông thường cũng có thể chạy các mô hình AI mạnh mẽ, giảm đáng kể rào cản ứng dụng AI, giúp nhiều nhà phát triển và doanh nghiệp có thể tham gia vào sự đổi mới AI.

Tác động đến nhà cung cấp chip

Có quan điểm cho rằng DeepSeek đã vượt qua lớp phần mềm của một công ty chip nào đó, từ đó thoát khỏi sự phụ thuộc vào nó. Trên thực tế, DeepSeek thực hiện tối ưu hóa thuật toán trực tiếp thông qua bộ lệnh cơ sở của công ty đó. Bằng cách thao tác ở cấp độ này, DeepSeek có thể đạt được sự điều chỉnh hiệu suất tinh vi hơn.

Tác động đối với nhà cung cấp chip là hai mặt. Một mặt, DeepSeek gắn bó chặt chẽ hơn với phần cứng và hệ sinh thái của nó, việc giảm bậc 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 chip cao cấp, một số mô hình AI vốn cần GPU cao cấp để hoạt động, giờ đây có thể hoạt động hiệu quả trên card đồ họa tầm trung thậm chí là tiêu dùng.

Ý nghĩa đối với ngành AI Trung Quốc

Thuật toán tối ưu hóa của DeepSeek đã cung cấp một con đường đột phá công nghệ cho ngành AI của Trung Quốc. Trong bối cảnh bị hạn chế về chip cao cấp, tư duy "phần mềm bù cho phần cứng" đã giảm bớt sự phụ thuộc vào các chip nhập khẩu hàng đầu.

Ở thượng nguồn, các thuật toán hiệu quả đã giảm áp lực nhu cầu về sức mạnh tính toán, giúp các nhà cung cấp dịch vụ sức mạnh tính toán có thể kéo dài vòng đời sử dụng phần cứng thông qua tối ưu hóa phần mềm, từ đó tăng tỷ lệ hoàn vốn đầu tư. Ở hạ nguồn, các mô hình mã nguồn mở đã được tối ưu hóa làm giảm rào cản phát triển ứng dụng AI. Nhiều doanh nghiệp vừa và nhỏ không cần nhiều tài nguyên sức mạnh tính toán, vẫn có thể phát triển các ứng dụng cạnh tranh dựa trên mô hình DeepSeek, điều này sẽ thúc đẩy sự xuất hiện của nhiều giải pháp AI trong các lĩnh vực chuyên biệt.

Tác động sâu rộng của Web3+AI

Cơ sở hạ tầng AI phi tập trung

Thuật toán tối ưu hóa của DeepSeek đã cung cấp động lực mới cho hạ tầng AI Web3. Kiến trúc đổi mới, thuật toán hiệu quả và nhu cầu tính toán thấp đã biến việc suy luận AI phi tập trung thành hiện thực. Kiến trúc MoE tự nhiên phù hợp với việc triển khai phân tán, các nút khác nhau có thể sở hữu các mạng chuyên gia khác nhau, không cần phải lưu trữ toàn bộ mô hình trên một nút duy nhất, điều này đã giảm đáng kể yêu cầu lưu trữ và tính toán của một nút, từ đó nâng cao tính linh hoạt và hiệu quả của mô hình.

Khung đào tạo FP8 đã giảm yêu cầu về tài nguyên tính toán cao cấp, cho phép nhiều tài nguyên tính toán hơn tham gia vào mạng lưới nút. Điều này không chỉ giảm rào cản tham gia tính toán AI phi tập trung mà còn nâng cao khả năng và hiệu suất tính toán của toàn bộ mạng.

Hệ thống đa tác nhân

1. 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 và giám sát kết quả giao dịch, nhiều tác nhân thông minh phối hợp hoạt động, giúp người dùng đạt được lợi nhuận cao hơn.

2. Thực hiện tự động hóa hợp đồng thông minh: Nhiều tác nhân thông minh phối hợp hoạt động để giám sát hợp đồng thông minh, thực hiện và giám sát kết quả, nhằm đạt được tự động hóa logic kinh doanh phức tạp hơn.

3. 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 trạng tài chính của người dùng trong thời gian thực.

DeepSeek đang tìm kiếm đột phá dưới sự hạn chế về sức mạnh tính toán thông qua đổi mới thuật toán, mở ra con đường phát triển khác biệt cho ngành công nghiệp AI Trung Quốc. Giảm bớt rào cản ứng dụng, thúc đẩy sự kết hợp giữa Web3 và AI, giảm bớt sự phụ thuộc vào chip cao cấp, và trao quyền cho đổi mới tài chính, những ảnh hưởng này đang tái định hình cấu trúc kinh tế số. Sự phát triển AI trong tương lai không còn chỉ là cuộc đua về sức mạnh tính toán, mà là cuộc đua tối ưu hóa hợp tác giữa sức mạnh tính toán và thuật toán. Trên đường đua mới này, các nhà đổi mới như DeepSeek đang định nghĩa lại quy tắc trò chơi bằng trí tuệ Trung Quốc.