DeepSeek dẫn đầu mô hình AI mới: Từ khả năng tính toán đến đổi mới thuật toán
Gần đây, DeepSeek đã phát hành phiên bản mới nhất DeepSeek-V3-0324 trên nền tảng AI nổi tiếng, 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 kết thúc, CEO của một gã khổng lồ công nghệ đã đánh giá cao DeepSeek và chỉ ra rằng quan điểm của thị trường trước đây cho rằng mô hình hiệu quả của DeepSeek sẽ làm giảm nhu cầu về chip là sai lầm. Ông nhấn mạnh rằng nhu cầu tính toán trong tương lai sẽ chỉ tăng lên chứ không giảm.
Là sản phẩm đại diện cho sự đột phá trong thuật toán, mối quan hệ giữa DeepSeek và nhà 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 AI.
Khả năng tính toán và sự tiến hóa cùng sống của thuật toán
Trong lĩnh vực AI, khả năng tính toán được nâng cao cung cấp cơ sở để các thuật toán phức tạp hoạt động, cho phép mô hình xử lý khối lượng dữ liệu lớn hơn và học các mẫu phức tạp hơn. Đồng thời, việc tối ưu hóa thuật toán có thể sử dụng khả năng tính toán một cách hiệu quả hơn, nâng cao hiệu suất sử dụng tài nguyên tính toán.
Mối quan hệ cộng sinh này đang tái định hình cục diện ngành AI:
Đường lối kỹ thuật phân hóa: Một số công ty theo đuổi việc xây dựng cụm khả năng tính toán siêu lớn, trong khi những công ty khác tập trung vào tối ưu hóa hiệu suất thuật toán, tạo thành các trường phái kỹ thuật khác nhau.
Tái cấu trúc chuỗi ngành: Một ông lớn chip trở thành người dẫn đầu trong khả năng tính toán 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 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 thành quả đổi mới thuật toán và khả năng 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 đổi mới công nghệ của nó. Dưới đây là giải thích đơn giản 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 Attension, MLA). Kiến trúc này giống như một đội ngũ chuyên gia hiệu quả, mỗi thành viên có lĩnh vực chuyên môn riêng, khi gặp vấn đề sẽ được xử lý bởi chuyên gia giỏi nhất, từ đó nâng cao đáng kể hiệu suất và độ chính xác của mô hình.
Phương pháp huấn luyện cách mạng
DeepSeek đã đề xuất khung đào tạo độ chính xác hỗn hợp FP8. Khung này có thể 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, 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 suất suy luận
DeepSeek đã giới thiệu công nghệ Dự đoán Đa Token (Multi-token Prediction, MTP), có thể dự đoán nhiều Token cùng một lúc, làm 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 sâu mới của DeepSeek, GRPO (Tối ưu hóa phần thưởng-khách quan tổng quát), đã tối ưu hóa quá trình huấn luyện mô hình. Thuật toán này có khả năng nâng cao hiệu suất của mô hình trong khi giảm thiểu khả năng tính toán không cần thiết, đạt được sự cân bằng giữa hiệu suất và chi phí.
Những đổi mới này đã tạo thành một hệ thống công nghệ hoàn chỉnh, giảm nhu cầu khả năng tính toán 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 ứng dụng AI.
Ảnh hưởng đến ngành công nghiệp chip
DeepSeek thực hiện tối ưu hóa thuật toán thông qua lớp PTX (Parallel Thread Execution) của một công ty chip. PTX là một ngôn ngữ biểu diễn trung gian nằm giữa mã cấp cao và các lệnh GPU thực tế, thông qua việc thao tác lớp này, DeepSeek có thể đạt được tinh chỉnh hiệu suất tinh vi hơn.
Tác động này đối với ngành công nghiệp chip là hai mặt. Một mặt, DeepSeek gắn bó chặt chẽ 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 vận hành, giờ đây có thể hoạt động hiệu quả trên card đồ họa tầm trung hoặc thậm chí cấp tiêu dùng.
Ý nghĩa đối với ngành công nghiệp AI của 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 hạn chế 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 làm giảm rào cản 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 dọc.
Ảnh hưởng sâu rộng của Web3+AI
Cơ sở hạ tầng AI phi tập trung
Tối ưu hóa thuật toán của DeepSeek đã mang lại động lực mới cho cơ sở hạ tầng AI Web3. Kiến trúc đổi mới, thuật toán hiệu quả và yêu cầu khả năng tính toán thấp đã làm cho việc suy diễn AI phi tập trung trở nên khả thi. Kiến trúc MoE tự nhiên phù hợp cho việc triển khai phân tán, các nút khác nhau có thể giữ các mạng chuyên gia khác nhau, không cần một nút duy nhất lưu trữ mô hình đầy đủ, điều này giảm đáng kể yêu cầu lưu trữ và tính toán của một nút.
Khung đào tạo FP8 đã 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 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 thời gian thực, dự đoán biến động giá ngắn hạn, thực hiện giao dịch trên chuỗi, giám sát kết quả giao dịch và sự hợp tác của nhiều tác nhân thông minh, giúp người dùng đạt được lợi nhuận cao hơn.
Thực thi tự động của hợp đồng thông minh: Nhiều tác nhân thông minh phối hợp hoạt động để giám sát hợp đồng thông minh, thực thi và giám sát kết quả, 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 thời gian thực dựa trên sở thích rủi ro, mục tiêu đầu tư và tình hình tài chính của người dùng.
DeepSeek trong điều kiện bị giới hạn bởi khả năng tính toán, thông qua sự đổi mới thuật toán tìm kiếm đột phá, đã 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 bớt sự phụ thuộc vào chip cao cấp, trao quyền cho đổi mới tài chính, những tác động này đang tái định hình cấu trúc kinh tế số. Sự phát triển của AI trong tương lai không còn chỉ là cuộc đua về khả năng tính toán, mà là cuộc đua hợp tác tối ưu giữa khả năng tính toán và thuật toán. Trên đường đua mới này, những 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.
11 thích
Phần thưởng
11
5
Chia sẻ
Bình luận
0/400
GasFeeCry
· 7giờ trước
ai cũng quá căng thẳng rồi
Xem bản gốcTrả lời0
PhantomMiner
· 07-20 10:54
Có sử dụng được không?
Xem bản gốcTrả lời0
LiquidityNinja
· 07-20 10:52
Quá căng thẳng rồi đây.
Xem bản gốcTrả lời0
PseudoIntellectual
· 07-20 10:30
Khả năng tính toán thật sự đắt quá QAQ
Xem bản gốcTrả lời0
BearMarketMonk
· 07-20 10:28
Chỉ là màn khởi đầu của một cơn sốt AI khác mà thôi.
DeepSeek dẫn đầu trong kỷ nguyên AI mới: Đổi mới thuật toán và tối ưu hóa khả năng tính toán song song
DeepSeek dẫn đầu mô hình AI mới: Từ khả năng tính toán đến đổi mới thuật toán
Gần đây, DeepSeek đã phát hành phiên bản mới nhất DeepSeek-V3-0324 trên nền tảng AI nổi tiếng, 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 kết thúc, CEO của một gã khổng lồ công nghệ đã đánh giá cao DeepSeek và chỉ ra rằng quan điểm của thị trường trước đây cho rằng mô hình hiệu quả của DeepSeek sẽ làm giảm nhu cầu về chip là sai lầm. Ông nhấn mạnh rằng nhu cầu tính toán trong tương lai sẽ chỉ tăng lên chứ không giảm.
Là sản phẩm đại diện cho sự đột phá trong thuật toán, mối quan hệ giữa DeepSeek và nhà 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 AI.
Khả năng tính toán và sự tiến hóa cùng sống của thuật toán
Trong lĩnh vực AI, khả năng tính toán được nâng cao cung cấp cơ sở để các thuật toán phức tạp hoạt động, cho phép mô hình xử lý khối lượng dữ liệu lớn hơn và học các mẫu phức tạp hơn. Đồng thời, việc tối ưu hóa thuật toán có thể sử dụng khả năng tính toán một cách hiệu quả hơn, nâng cao hiệu suất sử dụng tài nguyên tính toán.
Mối quan hệ cộng sinh này đang tái định hình cục diện ngành AI:
Đường lối kỹ thuật phân hóa: Một số công ty theo đuổi việc xây dựng cụm khả năng tính toán siêu lớn, trong khi những công ty khác tập trung vào tối ưu hóa hiệu suất thuật toán, tạo thành các trường phái kỹ thuật khác nhau.
Tái cấu trúc chuỗi ngành: Một ông lớn chip trở thành người dẫn đầu trong khả năng tính toán 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 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 thành quả đổi mới thuật toán và khả năng 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 đổi mới công nghệ của nó. Dưới đây là giải thích đơn giản 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 Attension, MLA). Kiến trúc này giống như một đội ngũ chuyên gia hiệu quả, mỗi thành viên có lĩnh vực chuyên môn riêng, khi gặp vấn đề sẽ được xử lý bởi chuyên gia giỏi nhất, từ đó nâng cao đáng kể hiệu suất và độ chính xác của mô hình.
Phương pháp huấn luyện cách mạng
DeepSeek đã đề xuất khung đào tạo độ chính xác hỗn hợp FP8. Khung này có thể 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, 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 suất suy luận
DeepSeek đã giới thiệu công nghệ Dự đoán Đa Token (Multi-token Prediction, MTP), có thể dự đoán nhiều Token cùng một lúc, làm 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 sâu mới của DeepSeek, GRPO (Tối ưu hóa phần thưởng-khách quan tổng quát), đã tối ưu hóa quá trình huấn luyện mô hình. Thuật toán này có khả năng nâng cao hiệu suất của mô hình trong khi giảm thiểu khả năng tính toán không cần thiết, đạt được sự cân bằng giữa hiệu suất và chi phí.
Những đổi mới này đã tạo thành một hệ thống công nghệ hoàn chỉnh, giảm nhu cầu khả năng tính toán 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 ứng dụng AI.
Ảnh hưởng đến ngành công nghiệp chip
DeepSeek thực hiện tối ưu hóa thuật toán thông qua lớp PTX (Parallel Thread Execution) của một công ty chip. PTX là một ngôn ngữ biểu diễn trung gian nằm giữa mã cấp cao và các lệnh GPU thực tế, thông qua việc thao tác lớp này, DeepSeek có thể đạt được tinh chỉnh hiệu suất tinh vi hơn.
Tác động này đối với ngành công nghiệp chip là hai mặt. Một mặt, DeepSeek gắn bó chặt chẽ 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 vận hành, giờ đây có thể hoạt động hiệu quả trên card đồ họa tầm trung hoặc thậm chí cấp tiêu dùng.
Ý nghĩa đối với ngành công nghiệp AI của 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 hạn chế 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 làm giảm rào cản 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 dọc.
Ảnh hưởng sâu rộng của Web3+AI
Cơ sở hạ tầng AI phi tập trung
Tối ưu hóa thuật toán của DeepSeek đã mang lại động lực mới cho cơ sở hạ tầng AI Web3. Kiến trúc đổi mới, thuật toán hiệu quả và yêu cầu khả năng tính toán thấp đã làm cho việc suy diễn AI phi tập trung trở nên khả thi. Kiến trúc MoE tự nhiên phù hợp cho việc triển khai phân tán, các nút khác nhau có thể giữ các mạng chuyên gia khác nhau, không cần một nút duy nhất lưu trữ mô hình đầy đủ, điều này giảm đáng kể yêu cầu lưu trữ và tính toán của một nút.
Khung đào tạo FP8 đã 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 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 thời gian thực, dự đoán biến động giá ngắn hạn, thực hiện giao dịch trên chuỗi, giám sát kết quả giao dịch và sự hợp tác của nhiều tác nhân thông minh, giúp người dùng đạt được lợi nhuận cao hơn.
Thực thi tự động của hợp đồng thông minh: Nhiều tác nhân thông minh phối hợp hoạt động để giám sát hợp đồng thông minh, thực thi và giám sát kết quả, 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 thời gian thực dựa trên sở thích rủi ro, mục tiêu đầu tư và tình hình tài chính của người dùng.
DeepSeek trong điều kiện bị giới hạn bởi khả năng tính toán, thông qua sự đổi mới thuật toán tìm kiếm đột phá, đã 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 bớt sự phụ thuộc vào chip cao cấp, trao quyền cho đổi mới tài chính, những tác động này đang tái định hình cấu trúc kinh tế số. Sự phát triển của AI trong tương lai không còn chỉ là cuộc đua về khả năng tính toán, mà là cuộc đua hợp tác tối ưu giữa khả năng tính toán và thuật toán. Trên đường đua mới này, những nhà đổi mới như DeepSeek đang sử dụng trí tuệ Trung Quốc để định nghĩa lại các quy tắc trò chơi.