DeepSeek dẫn đầu trong đổi mới thuật toán, tái định hình cục diện ngành AI
Gần đây, DeepSeek đã phát hành bản cập nhật V3 mới nhất - DeepSeek-V3-0324 trên một nền tảng chia sẻ mô hình AI nổi tiếng. Mô hình này với 6850 tỷ tham số đã có những cải tiến đáng kể về khả năng lập trình, thiết kế UI và khả năng suy diễn.
Tại hội nghị GTC 2025 vừa kết thúc, một giám đốc điều hành nổi tiếng của một công ty công nghệ đã đánh giá cao DeepSeek. Ông nhấn mạnh rằng quan điểm trước đây cho rằng mô hình hiệu quả của DeepSeek sẽ làm giảm nhu cầu về chip hiệu suất cao là sai lầm. Ông dự đoán, nhu cầu tính toán trong tương lai chỉ có thể tăng lên, chứ không phải giảm đi.
Là sản phẩm đại diện cho sự đột phá trong thuật toán, mối quan hệ giữa DeepSeek và nhà cung cấp phần cứng tính toán hiệu suất cao đã gây ra nhiều cuộc thảo luận trong ngành. Hãy cùng khám phá 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, cho phép mô hình 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 định hình lại cấu trúc ngành AI:
Sự phân hóa trong lộ trình công nghệ: Một số công ty theo đuổi việc xây dựng các cụm sức mạnh tính toán siêu lớn, trong khi một số khác lại tập trung vào tối ưu hóa hiệu suất thuật toán, hình thành các trường phái công nghệ khác nhau.
Tái cấu trúc chuỗi ngành: Một số nhà sản xuất phần cứng trở thành những người dẫn đầu về sức mạnh 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 sức mạnh 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 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
Thành công của DeepSeek không thể tách rời khỏi sự 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 sử dụng kiến trúc kết hợp giữa Transformer và MOE (Mixture of Experts), đồng thời giới thiệu cơ chế chú ý tiềm ẩn đa đầu (Multi-Head Latent Attention, MLA). Kiến trúc này giống như một đội ngũ siêu, 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, khi gặp phải vấn đề cụ thể, chuyên gia giỏi nhất sẽ xử lý, điều này có thể nâng cao đáng kể hiệu quả 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 huấn luyện cách mạng
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 chọn lựa độ chính xác tính toán phù hợp một cách động dựa trên nhu cầu của các giai đoạn khác nhau trong quá trình đào tạo. Khi cần tính toán độ chính xác cao, nó sẽ sử dụng độ chính xác cao hơn để đảm bảo độ chính xác của mô hình; và khi có thể chấp nhận độ chính xác thấp hơn, nó sẽ giảm độ chính xác để tiết kiệm tài nguyên tính toán, tăng tốc độ đào tạo và giảm chiếm dụng bộ nhớ.
Nâng cao hiệu suất suy diễn
Trong giai đoạn suy luận, DeepSeek đã giới thiệu công nghệ Dự đoán Đa Token (Multi-token Prediction, MTP). Phương pháp suy luận truyền thống thực hiện từng bước một, mỗi bước chỉ dự đoán một Token. Trong khi đó, công nghệ MTP có khả năng dự đoán nhiều Token cùng lúc, từ đó làm tăng tốc độ suy luận một cách đáng kể và cũng giảm chi phí suy luận.
Đột phá thuật toán học tăng cường
Thuật toán tăng cường học mới GRPO (Tối ưu hóa thưởng-điểm hình tổng quát) của DeepSeek đã tối ưu hóa quá trình đào tạo mô hình. Tăng cường học giống như việc trang bị cho mô hình một huấn luyện viên, người mà thông qua phần thưởng và hình phạt để hướng dẫn mô hình học hỏi các hành vi tốt hơn. Các thuật toán tăng cường học truyền thống trong quá trình này có thể tiêu tốn một lượng lớn tài nguyên tính toán, trong khi thuật toán mới của DeepSeek thì hiệu quả hơn, nó có thể giảm thiểu tính toán không cần thiết đồng thời đảm bảo sự cải thiện hiệu suất của mô hình, từ đó 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 sức mạnh tính toán trong toàn bộ chuỗi từ đào tạo đến suy diễn. Các card đồ họa tiêu dùng thông thường hiện cũng có thể chạy các mô hình AI mạnh mẽ, giảm đáng kể rào cản tham gia ứng dụng AI, cho phép nhiều nhà phát triển và doanh nghiệp hơn có thể tham gia vào đổi mới AI.
Ảnh hưởng đến các nhà sản xuất phần cứng tính toán hiệu suất cao
Nhiều người cho rằng DeepSeek đã vượt qua một số tầng phần cứng, từ đó thoát khỏi sự phụ thuộc vào các nhà sản xuất cụ thể. Trên thực tế, DeepSeek thực hiện tối ưu hóa thuật toán thông qua bộ lệnh cơ sở. Phương pháp này có khả năng đạt được sự điều chỉnh hiệu suất tinh vi hơn.
Ảnh hưởng này đối với các nhà sản xuất phần cứng tính toán hiệu suất cao là hai mặt. Một mặt, DeepSeek thực sự đã gắn bó sâu hơn với các sản phẩm và hệ sinh thái của các nhà sản xuất phần cứng, 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 trước đây cần GPU hàng đầu để chạy, giờ đây có thể chạy hiệu quả trên card đồ họa tầm trung hoặc thậm chí cấp nhập môn.
Ý nghĩa đối với ngành AI Trung Quốc
Tối ưu hóa thuật toán của DeepSeek cung cấp con đường đột phá công nghệ cho ngành AI Trung Quốc. Trong bối cảnh bị hạn chế về chip cao cấp, ý tưởng "phần mềm bù phần cứng" đã giảm bớt sự phụ thuộc vào chip nhập khẩu hàng đầu.
Tại thượng nguồn, thuật toán hiệu quả đã giảm áp lực nhu cầu 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 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 sức mạnh 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
Hạ tầng AI phi tập trung
Tối ưu hóa thuật toán của DeepSeek cung cấp động lực mới cho hạ tầng AI Web3, kiến trúc đổi mới, thuật toán hiệu quả và yêu cầu về sức mạnh tính toán thấp hơn khiến cho suy diễn AI phi tập trung trở nên khả thi. 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 một nút đơn lưu trữ mô hình hoàn chỉnh, điều này giảm đáng kể yêu cầu về lưu trữ và tính toán của nút đơn, từ đó tăng cường tính linh hoạt và hiệu quả của mô hình.
Khung huấn luyện FP8 đã giảm bớt yêu 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 và hiệu suất 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 phối hợp hoạt động, 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 phối hợp hoạt động, thực hiện tự động hóa logic kinh doanh phức tạp hơn.
Quản lý danh mục đầu tư cá nhân hóa: AI giúp người dùng tìm kiếm thời cơ tốt nhất để staking hoặc cung cấp tính thanh khoản theo sở thích rủi ro, mục tiêu đầu tư và tình hình tài chính của người dùng.
DeepSeek chính là tìm kiếm đột phá thông qua đổi mới thuật toán dưới sự hạn chế về công suất tính toán, mở ra con đường phát triển khác biệt cho ngành 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 kinh tế số. Tương lai phát triển AI không còn chỉ là cuộc đua về công suất tính toán, mà là cuộc đua tối ưu hóa phối hợp giữa công suất 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.
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.
Cập nhật mô hình DeepSeek dẫn đầu đổi mới thuật toán AI, tái cấu trúc ngành công nghiệp.
DeepSeek dẫn đầu trong đổi mới thuật toán, tái định hình cục diện ngành AI
Gần đây, DeepSeek đã phát hành bản cập nhật V3 mới nhất - DeepSeek-V3-0324 trên một nền tảng chia sẻ mô hình AI nổi tiếng. Mô hình này với 6850 tỷ tham số đã có những cải tiến đáng kể về khả năng lập trình, thiết kế UI và khả năng suy diễn.
Tại hội nghị GTC 2025 vừa kết thúc, một giám đốc điều hành nổi tiếng của một công ty công nghệ đã đánh giá cao DeepSeek. Ông nhấn mạnh rằng quan điểm trước đây cho rằng mô hình hiệu quả của DeepSeek sẽ làm giảm nhu cầu về chip hiệu suất cao là sai lầm. Ông dự đoán, nhu cầu tính toán trong tương lai chỉ có thể tăng lên, chứ không phải giảm đi.
Là sản phẩm đại diện cho sự đột phá trong thuật toán, mối quan hệ giữa DeepSeek và nhà cung cấp phần cứng tính toán hiệu suất cao đã gây ra nhiều cuộc thảo luận trong ngành. Hãy cùng khám phá 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, cho phép mô hình 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 định hình lại cấu trúc ngành AI:
Sự phân hóa trong lộ trình công nghệ: Một số công ty theo đuổi việc xây dựng các cụm sức mạnh tính toán siêu lớn, trong khi một số khác lại tập trung vào tối ưu hóa hiệu suất thuật toán, hình thành các trường phái công nghệ khác nhau.
Tái cấu trúc chuỗi ngành: Một số nhà sản xuất phần cứng trở thành những người dẫn đầu về sức mạnh 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 sức mạnh 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 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
Thành công của DeepSeek không thể tách rời khỏi sự 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 sử dụng kiến trúc kết hợp giữa Transformer và MOE (Mixture of Experts), đồng thời giới thiệu cơ chế chú ý tiềm ẩn đa đầu (Multi-Head Latent Attention, MLA). Kiến trúc này giống như một đội ngũ siêu, 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, khi gặp phải vấn đề cụ thể, chuyên gia giỏi nhất sẽ xử lý, điều này có thể nâng cao đáng kể hiệu quả 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 huấn luyện cách mạng
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 chọn lựa độ chính xác tính toán phù hợp một cách động dựa trên nhu cầu của các giai đoạn khác nhau trong quá trình đào tạo. Khi cần tính toán độ chính xác cao, nó sẽ sử dụng độ chính xác cao hơn để đảm bảo độ chính xác của mô hình; và khi có thể chấp nhận độ chính xác thấp hơn, nó sẽ giảm độ chính xác để tiết kiệm tài nguyên tính toán, tăng tốc độ đào tạo và giảm chiếm dụng bộ nhớ.
Nâng cao hiệu suất suy diễn
Trong giai đoạn suy luận, DeepSeek đã giới thiệu công nghệ Dự đoán Đa Token (Multi-token Prediction, MTP). Phương pháp suy luận truyền thống thực hiện từng bước một, mỗi bước chỉ dự đoán một Token. Trong khi đó, công nghệ MTP có khả năng dự đoán nhiều Token cùng lúc, từ đó làm tăng tốc độ suy luận một cách đáng kể và cũng giảm chi phí suy luận.
Đột phá thuật toán học tăng cường
Thuật toán tăng cường học mới GRPO (Tối ưu hóa thưởng-điểm hình tổng quát) của DeepSeek đã tối ưu hóa quá trình đào tạo mô hình. Tăng cường học giống như việc trang bị cho mô hình một huấn luyện viên, người mà thông qua phần thưởng và hình phạt để hướng dẫn mô hình học hỏi các hành vi tốt hơn. Các thuật toán tăng cường học truyền thống trong quá trình này có thể tiêu tốn một lượng lớn tài nguyên tính toán, trong khi thuật toán mới của DeepSeek thì hiệu quả hơn, nó có thể giảm thiểu tính toán không cần thiết đồng thời đảm bảo sự cải thiện hiệu suất của mô hình, từ đó 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 sức mạnh tính toán trong toàn bộ chuỗi từ đào tạo đến suy diễn. Các card đồ họa tiêu dùng thông thường hiện cũng có thể chạy các mô hình AI mạnh mẽ, giảm đáng kể rào cản tham gia ứng dụng AI, cho phép nhiều nhà phát triển và doanh nghiệp hơn có thể tham gia vào đổi mới AI.
Ảnh hưởng đến các nhà sản xuất phần cứng tính toán hiệu suất cao
Nhiều người cho rằng DeepSeek đã vượt qua một số tầng phần cứng, từ đó thoát khỏi sự phụ thuộc vào các nhà sản xuất cụ thể. Trên thực tế, DeepSeek thực hiện tối ưu hóa thuật toán thông qua bộ lệnh cơ sở. Phương pháp này có khả năng đạt được sự điều chỉnh hiệu suất tinh vi hơn.
Ảnh hưởng này đối với các nhà sản xuất phần cứng tính toán hiệu suất cao là hai mặt. Một mặt, DeepSeek thực sự đã gắn bó sâu hơn với các sản phẩm và hệ sinh thái của các nhà sản xuất phần cứng, 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 trước đây cần GPU hàng đầu để chạy, giờ đây có thể chạy hiệu quả trên card đồ họa tầm trung hoặc thậm chí cấp nhập môn.
Ý nghĩa đối với ngành AI Trung Quốc
Tối ưu hóa thuật toán của DeepSeek cung cấp con đường đột phá công nghệ cho ngành AI Trung Quốc. Trong bối cảnh bị hạn chế về chip cao cấp, ý tưởng "phần mềm bù phần cứng" đã giảm bớt sự phụ thuộc vào chip nhập khẩu hàng đầu.
Tại thượng nguồn, thuật toán hiệu quả đã giảm áp lực nhu cầu 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 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 sức mạnh 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
Hạ tầng AI phi tập trung
Tối ưu hóa thuật toán của DeepSeek cung cấp động lực mới cho hạ tầng AI Web3, kiến trúc đổi mới, thuật toán hiệu quả và yêu cầu về sức mạnh tính toán thấp hơn khiến cho suy diễn AI phi tập trung trở nên khả thi. 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 một nút đơn lưu trữ mô hình hoàn chỉnh, điều này giảm đáng kể yêu cầu về lưu trữ và tính toán của nút đơn, từ đó tăng cường tính linh hoạt và hiệu quả của mô hình.
Khung huấn luyện FP8 đã giảm bớt yêu 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 và hiệu suất 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 phối hợp hoạt động, 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 phối hợp hoạt động, thực hiện tự động hóa logic kinh doanh phức tạp hơn.
Quản lý danh mục đầu tư cá nhân hóa: AI giúp người dùng tìm kiếm thời cơ tốt nhất để staking hoặc cung cấp tính thanh khoản theo sở thích rủi ro, mục tiêu đầu tư và tình hình tài chính của người dùng.
DeepSeek chính là tìm kiếm đột phá thông qua đổi mới thuật toán dưới sự hạn chế về công suất tính toán, mở ra con đường phát triển khác biệt cho ngành 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 kinh tế số. Tương lai phát triển AI không còn chỉ là cuộc đua về công suất tính toán, mà là cuộc đua tối ưu hóa phối hợp giữa công suất 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.