Cập nhật DeepSeek V3 dẫn dắt mô hình mới của AI: Khả năng tính toán và Thuật toán phát triển đồng bộ
Gần đây, DeepSeek đã phát hành bản cập nhật V3 mới nhất trên Hugging Face - DeepSeek-V3-0324, với tham số mô hình đạt 6850 tỷ, có sự cải thiện đáng kể về khả năng mã hóa, thiết kế giao diện người dùng và khả năng suy luận.
Tại hội nghị GTC 2025 vừa kết thúc, Huang Renxun đã đánh giá cao DeepSeek. Ông nhấn mạnh rằng quan điểm trước đây của thị trường cho rằng mô hình hiệu quả của DeepSeek sẽ giảm nhu cầu về chip là sai lầm, nhu cầu tính toán trong tương lai chỉ tăng lên, chứ không giảm.
DeepSeek như một sản phẩm đại diện cho sự đột phá trong thuật toán, mối quan hệ giữa nó với việc cung cấp chip đã khiến mọi người suy nghĩ về vai trò của khả năng tính toán và thuật toán trong sự phát triển của ngành.
Khả năng tính toán và sự tiến hóa cộng sinh của thuật toán
Trong lĩnh vực AI, khả năng tính toán được nâng cao đã cung cấp nền tảng cho các thuật toán phức tạp hơn, cho phép mô hình xử lý một lượng dữ liệu lớn hơn và học các mẫu phức tạp hơn; trong khi việc tối ưu hóa thuật toán có thể sử dụng khả năng tính toán một cách hiệu quả hơn, nâng cao hiệu quả sử dụng tài nguyên tính toán.
Khả năng tính toán và thuật toán có mối quan hệ cộng sinh đang tái định hình cấu trúc ngành công nghiệp AI:
Đường đi kỹ thuật phân hóa: Một số công ty theo đuổi việc xây dựng các cụm khả năng tính toán siêu lớn, trong khi những công ty khác thì tập trung vào tối ưu hóa hiệu suất thuật toán, hình thành các trường phái kỹ thuật khác nhau.
Tái cấu trúc chuỗi ngành: Một công ty chip trở thành người dẫn đầu về khả năng tính toán AI thông qua hệ sinh thái của mình, 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 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 cho phép chia sẻ các thành tựu 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 nổi lên nhanh chóng của DeepSeek không thể tách rời khỏi sự 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 giữa Transformer và 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 hiệu quả, trong đó Transformer xử lý các nhiệm vụ thông thường, MOE như một nhóm chuyên gia, gọi các chuyên gia phù hợp nhất cho các vấn đề cụ thể. Cơ chế MLA cho phép mô hình linh hoạt hơn trong việc chú ý đến các chi tiết quan trọng khác nhau, nâng cao hiệu suất hơn nữa.
Phương pháp huấn luyện 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 dựa trên nhu cầu của các giai đoạn khác nhau trong quá trình đào tạo. Sử dụng độ chính xác cao khi cần tính toán chính xác, giảm độ chính xác khi có thể chấp nhận độ chính xác thấp hơn, từ đó tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên, tăng tốc độ đào tạo và giảm chiếm dụng bộ nhớ.
Nâng cao hiệu suất suy luận
Trong giai đoạn suy diễn, DeepSeek đã giới thiệu công nghệ Dự đoán nhiều Token (Multi-token Prediction, MTP). Khác với dự đoán từng bước truyền thống, công nghệ MTP có khả năng dự đoán nhiều Token cùng một lúc, từ đó tăng tốc độ suy diễn đáng kể và giảm chi phí suy diễn.
Đột phá thuật toán học tăng cường
Thuật toán học tăng cường GRPO (Tối ưu hóa được thưởng - phạt tổng quát) mới của DeepSeek đã tối ưu hóa quy trình đào tạo mô hình. Thuật toán này có thể giảm thiểu tính toán không cần thiết trong khi vẫn đảm bảo cải thiện hiệu suất của mô hình, 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 nhu cầu về khả năng tính toán trên toàn bộ chuỗi từ đào tạo đến suy luận. Các card đồ họa tiêu dùng thông thường hiện cũng có thể chạy các mô hình AI mạnh mẽ, giảm đáng kể rào cản gia nhập cho các ứng dụng AI, giúp nhiều nhà phát triển và doanh nghiệp có thể tham gia vào đổi mới AI.
Ảnh hưởng đến ngành công nghiệp chip
DeepSeek thực tế là thông qua lớp PTX (Thực thi luồng song song) của một công ty chip để tối ưu hóa thuật toán. PTX là một ngôn ngữ đại diện trung gian giữa mã cấp cao và lệnh GPU thực tế, bằng cách thao tác trên lớp này, DeepSeek có thể thực hiện tinh chỉnh hiệu suất tinh vi hơn.
Tác động này đối với ngành công nghiệp chip là hai mặt. Một mặt, DeepSeek gắn bó sâu hơn với phần cứng và hệ sinh thái liên quan, 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 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 các 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 công nghiệp AI của Trung Quốc. Trong bối cảnh hạn chế về chip cao cấp, tư duy "phần mềm bù phần cứng" đã giảm bớt sự phụ thuộc vào các chip nhập khẩu hàng đầu.
Tại thượng nguồn, thuật toán hiệu quả đã giảm áp lực nhu cầu khả năng tính toán, giúp các 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, nâng cao tỷ suất lợi nhuận đầu tư. Tại hạ nguồn, mô hình mã nguồn mở đã được tối ưu hóa giảm bớt rào cản trong việc phát triển ứng dụng AI. Nhiều doanh nghiệp vừa và nhỏ không cần nhiều tài nguyên khả năng tính toán, vẫn có thể phát triển 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 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. Kiến trúc đổi mới, thuật toán hiệu quả và nhu cầu khả năng tính toán thấp đã cho phép suy diễn AI phi tập trung. Kiến trúc MoE tự nhiên phù hợp với triển khai phân tán, các nút khác nhau có thể giữ các mạng chuyên gia khác nhau, không cần một nút đơn lưu trữ mô hình hoàn chỉnh, điều này 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 đã giảm thêm 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 giảm bớt rào cản tham gia vào tính toán AI phi tập trung mà còn nâng cao khả năng tính toán và hiệu suất 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 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 phối hợp hoạt động, giúp người dùng đạt được lợi nhuận cao hơn.
Thực thi tự động của hợp đồng thông minh: Các tác nhân thông minh chạy phối hợp để giám sát, thực thi và giám sát kết quả của hợp đồng thông minh, thực hiện tự động hóa logic kinh doanh phức tạp hơn.
Quản lý danh mục đầu tư cá nhân hóa: AI dựa trên sở thích rủi ro, mục tiêu đầu tư và tình trạng tài chính của người dùng, giúp người dùng tìm kiếm cơ hội staking hoặc cung cấp thanh khoản tốt nhất trong thời gian thực.
DeepSeek chính là trong bối cảnh bị hạn chế bởi khả năng tính toán, thông qua sự đổi mới thuật toán tìm kiếm sự đột phá, mở ra con đường phát triển khác biệt cho ngành AI Trung Quốc. Giảm bớt rào cản ứng dụng, thúc đẩy sự hòa nhập giữa Web3 và AI, giảm nhẹ sự phụ thuộc vào chip cao cấp, trao quyền cho đổi mới tài chính, những ảnh hưởng này đang tái định hình cấu trúc kinh tế số. Trong tương lai, sự phát triển AI không còn chỉ là cuộc đua khả năng tính toán, mà là cuộc đua tối ưu hóa đồng bộ 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 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.
5 thích
Phần thưởng
5
5
Chia sẻ
Bình luận
0/400
ApeWithAPlan
· 23phút trước
囤卡未雨 tối nay card đồ họa tiếp tục tăng lên
Xem bản gốcTrả lời0
WhaleWatcher
· 8giờ trước
6850 tỷ tham số mới được gọi là mô hình lớn !!
Xem bản gốcTrả lời0
RektButAlive
· 8giờ trước
Cảm giác sắp bị chơi đùa với mọi người rồi.
Xem bản gốcTrả lời0
MemecoinTrader
· 8giờ trước
vừa triển khai bot cảm xúc trên $nvda... theo dõi câu chuyện này pump mạnh mẽ
DeepSeek V3 cập nhật mô hình AI mới: Khả năng tính toán và thuật toán phát triển đồng bộ dẫn dắt sự biến đổi trong ngành.
Cập nhật DeepSeek V3 dẫn dắt mô hình mới của AI: Khả năng tính toán và Thuật toán phát triển đồng bộ
Gần đây, DeepSeek đã phát hành bản cập nhật V3 mới nhất trên Hugging Face - DeepSeek-V3-0324, với tham số mô hình đạt 6850 tỷ, có sự cải thiện đáng kể về khả năng mã hóa, thiết kế giao diện người dùng và khả năng suy luận.
Tại hội nghị GTC 2025 vừa kết thúc, Huang Renxun đã đánh giá cao DeepSeek. Ông nhấn mạnh rằng quan điểm trước đây của thị trường cho rằng mô hình hiệu quả của DeepSeek sẽ giảm nhu cầu về chip là sai lầm, nhu cầu tính toán trong tương lai chỉ tăng lên, chứ không giảm.
DeepSeek như một sản phẩm đại diện cho sự đột phá trong thuật toán, mối quan hệ giữa nó với việc cung cấp chip đã khiến mọi người suy nghĩ về vai trò của khả năng tính toán và thuật toán trong sự phát triển của ngành.
Khả năng tính toán và sự tiến hóa cộng sinh của thuật toán
Trong lĩnh vực AI, khả năng tính toán được nâng cao đã cung cấp nền tảng cho các thuật toán phức tạp hơn, cho phép mô hình xử lý một lượng dữ liệu lớn hơn và học các mẫu phức tạp hơn; trong khi việc tối ưu hóa thuật toán có thể sử dụng khả năng tính toán một cách hiệu quả hơn, nâng cao hiệu quả sử dụng tài nguyên tính toán.
Khả năng tính toán và thuật toán có mối quan hệ cộng sinh đang tái định hình cấu trúc ngành công nghiệp AI:
Đường đi kỹ thuật phân hóa: Một số công ty theo đuổi việc xây dựng các cụm khả năng tính toán siêu lớn, trong khi những công ty khác thì tập trung vào tối ưu hóa hiệu suất thuật toán, hình thành các trường phái kỹ thuật khác nhau.
Tái cấu trúc chuỗi ngành: Một công ty chip trở thành người dẫn đầu về khả năng tính toán AI thông qua hệ sinh thái của mình, 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 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 cho phép chia sẻ các thành tựu 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 nổi lên nhanh chóng của DeepSeek không thể tách rời khỏi sự 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 giữa Transformer và 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 hiệu quả, trong đó Transformer xử lý các nhiệm vụ thông thường, MOE như một nhóm chuyên gia, gọi các chuyên gia phù hợp nhất cho các vấn đề cụ thể. Cơ chế MLA cho phép mô hình linh hoạt hơn trong việc chú ý đến các chi tiết quan trọng khác nhau, nâng cao hiệu suất hơn nữa.
Phương pháp huấn luyện 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 dựa trên nhu cầu của các giai đoạn khác nhau trong quá trình đào tạo. Sử dụng độ chính xác cao khi cần tính toán chính xác, giảm độ chính xác khi có thể chấp nhận độ chính xác thấp hơn, từ đó tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên, tăng tốc độ đào tạo và giảm chiếm dụng bộ nhớ.
Nâng cao hiệu suất suy luận
Trong giai đoạn suy diễn, DeepSeek đã giới thiệu công nghệ Dự đoán nhiều Token (Multi-token Prediction, MTP). Khác với dự đoán từng bước truyền thống, công nghệ MTP có khả năng dự đoán nhiều Token cùng một lúc, từ đó tăng tốc độ suy diễn đáng kể và giảm chi phí suy diễn.
Đột phá thuật toán học tăng cường
Thuật toán học tăng cường GRPO (Tối ưu hóa được thưởng - phạt tổng quát) mới của DeepSeek đã tối ưu hóa quy trình đào tạo mô hình. Thuật toán này có thể giảm thiểu tính toán không cần thiết trong khi vẫn đảm bảo cải thiện hiệu suất của mô hình, 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 nhu cầu về khả năng tính toán trên toàn bộ chuỗi từ đào tạo đến suy luận. Các card đồ họa tiêu dùng thông thường hiện cũng có thể chạy các mô hình AI mạnh mẽ, giảm đáng kể rào cản gia nhập cho các ứng dụng AI, giúp nhiều nhà phát triển và doanh nghiệp có thể tham gia vào đổi mới AI.
Ảnh hưởng đến ngành công nghiệp chip
DeepSeek thực tế là thông qua lớp PTX (Thực thi luồng song song) của một công ty chip để tối ưu hóa thuật toán. PTX là một ngôn ngữ đại diện trung gian giữa mã cấp cao và lệnh GPU thực tế, bằng cách thao tác trên lớp này, DeepSeek có thể thực hiện tinh chỉnh hiệu suất tinh vi hơn.
Tác động này đối với ngành công nghiệp chip là hai mặt. Một mặt, DeepSeek gắn bó sâu hơn với phần cứng và hệ sinh thái liên quan, 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 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 các 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 công nghiệp AI của Trung Quốc. Trong bối cảnh hạn chế về chip cao cấp, tư duy "phần mềm bù phần cứng" đã giảm bớt sự phụ thuộc vào các chip nhập khẩu hàng đầu.
Tại thượng nguồn, thuật toán hiệu quả đã giảm áp lực nhu cầu khả năng tính toán, giúp các 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, nâng cao tỷ suất lợi nhuận đầu tư. Tại hạ nguồn, mô hình mã nguồn mở đã được tối ưu hóa giảm bớt rào cản trong việc phát triển ứng dụng AI. Nhiều doanh nghiệp vừa và nhỏ không cần nhiều tài nguyên khả năng tính toán, vẫn có thể phát triển 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 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. Kiến trúc đổi mới, thuật toán hiệu quả và nhu cầu khả năng tính toán thấp đã cho phép suy diễn AI phi tập trung. Kiến trúc MoE tự nhiên phù hợp với triển khai phân tán, các nút khác nhau có thể giữ các mạng chuyên gia khác nhau, không cần một nút đơn lưu trữ mô hình hoàn chỉnh, điều này 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 đã giảm thêm 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 giảm bớt rào cản tham gia vào tính toán AI phi tập trung mà còn nâng cao khả năng tính toán và hiệu suất 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 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 phối hợp hoạt động, giúp người dùng đạt được lợi nhuận cao hơn.
Thực thi tự động của hợp đồng thông minh: Các tác nhân thông minh chạy phối hợp để giám sát, thực thi và giám sát kết quả của hợp đồng thông minh, thực hiện tự động hóa logic kinh doanh phức tạp hơn.
Quản lý danh mục đầu tư cá nhân hóa: AI dựa trên sở thích rủi ro, mục tiêu đầu tư và tình trạng tài chính của người dùng, giúp người dùng tìm kiếm cơ hội staking hoặc cung cấp thanh khoản tốt nhất trong thời gian thực.
DeepSeek chính là trong bối cảnh bị hạn chế bởi khả năng tính toán, thông qua sự đổi mới thuật toán tìm kiếm sự đột phá, mở ra con đường phát triển khác biệt cho ngành AI Trung Quốc. Giảm bớt rào cản ứng dụng, thúc đẩy sự hòa nhập giữa Web3 và AI, giảm nhẹ sự phụ thuộc vào chip cao cấp, trao quyền cho đổi mới tài chính, những ảnh hưởng này đang tái định hình cấu trúc kinh tế số. Trong tương lai, sự phát triển AI không còn chỉ là cuộc đua khả năng tính toán, mà là cuộc đua tối ưu hóa đồng bộ 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 quy tắc trò chơi.