Cập nhật DeepSeek V3 dẫn dắt mô hình AI mới: Tối ưu thuật toán và phát triển hợp tác khả năng tính toán

DeepSeek vừa phát hành bản cập nhật V3 - DeepSeek-V3-0324 trên Hugging Face, với các 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 qua, một giám đốc điều hành của một công ty công nghệ đã đánh giá cao thành tựu của DeepSeek và 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. Ông chỉ ra rằng nhu cầu tính toán trong tương lai sẽ 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 thuật toán của sự tiến hóa sống chung

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 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.

Khả năng tính toán và thuật toán có mối quan hệ cộng sinh đang định hình lại cấu trúc ngành AI:

1. Đường hướng kỹ thuật phân hóa: Một số công ty theo đuổi việc xây dựng cụm khả năng tính toán siêu lớn, trong khi DeepSeek và các công ty khác tập trung vào tối ưu hóa hiệu suất thuật toán, hình thành các phái kỹ thuật khác nhau.

2. Tái cấu trúc chuỗi công nghiệp: 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 ngưỡng triển khai thông qua dịch vụ khả năng tính toán linh hoạt.

3. 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.

4. Sự trỗi dậy của cộng đồng mã nguồn mở: Các mô hình mã nguồn mở như DeepSeek, LLaMA giúp chia sẻ các thành quả đổi mới thuật toán và khả năng tính toán, thúc đẩy quá trình lặp lại và lan tỏa công nghệ.

Đổi mới công nghệ của DeepSeek

Sự thành công của DeepSeek gắn liền với 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 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 hiệu quả, Transformer xử lý các nhiệm vụ thông thường, MOE như một nhóm chuyên gia xử lý các vấn đề cụ thể, MLA cho phép mô hình chú ý linh hoạt hơn vào các chi tiết quan trọng.

Phương pháp huấn luyện cách mạng

DeepSeek đã đưa ra khung đào tạo độ chính xác hỗn hợp FP8, có thể chọn độ chính xác tính toán phù hợp một cách linh hoạt dựa trên nhu cầu đào tạo, đồng thời đảm bảo độ chính xác của mô hình, tăng tốc độ đào tạo và giảm chiếm dụng bộ nhớ.

Nâng cao hiệu suất suy luận

DeepSeek áp dụng công nghệ Dự đoán Đa Token (Multi-token Prediction, MTP), có khả năng dự đoán nhiều Token cùng một lúc, giúp tăng tốc độ suy luận và giảm chi phí.

Đột phá thuật toán học tăng cường

Thuật toán học tăng cường mới GRPO (Tối ưu hóa thưởng-phạt tổng quát) đã tối ưu hóa quá trình huấn luyện mô hình, đảm bảo cải thiện hiệu suất 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, từ đào tạo đến suy luận, giảm đáng kể khả năng tính toán, cho phép cả những card đồ họa tiêu dùng thông thường cũng có thể chạy các mô hình AI mạnh mẽ, từ đó hạ thấp đáng kể rào cản ứng dụng AI.

Ảnh hưởng đến nguồn cung chip

DeepSeek thực hiện tối ưu hóa thuật toán thông qua lớp PTX (Parallel Thread Execution) của một công ty chip, đạt được sự điều chỉnh hiệu suất tinh vi hơn. Điều này có ảnh hưởng hai chiều đến nhà cung cấp chip: 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 có thể thay đổi cấu trúc nhu cầu thị trường đối với chip cao cấp, một số mô hình AI trước đây chỉ có thể chạy trên GPU cao cấp, bây giờ có thể hoạt động hiệu quả trên card đồ họa tầm trung hoặc thậm chí là tiêu dùng.

Ý nghĩa đối với ngành công nghiệp AI của Trung Quốc

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

Tại thượng nguồn, thuật toán hiệu quả đã giảm áp lực về nhu cầu khả năng tính toán, cho phép các nhà cung cấp dịch vụ khả năng tính toán kéo dài chu kỳ sử dụng phần cứng thông qua tối ưu hóa phần mềm, từ đó nâng cao tỷ lệ hoàn vốn 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, cho phép nhiều doanh nghiệp vừa và nhỏ phát triển các ứng dụng cạnh tranh dựa trên mô hình DeepSeek, từ đó tạo ra nhiều giải pháp AI trong các lĩnh vực cụ thể hơn.

Ảnh hưởng sâu rộng của Web3+AI

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 MoE phù hợp với việc triển khai phân tán, các nút khác nhau có thể giữ các mạng chuyên gia khác nhau, không cần nút đơn lưu trữ mô hình hoàn chỉnh, giảm yêu cầu về lưu trữ và tính toán của một nút đơn. Khung đào tạo FP8 càng giảm 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.

Hệ thống đa tác nhân

1. Tối ưu hóa chiến lược giao dịch thông minh: Thông qua phân tích dữ liệu thị trường, dự đoán biến động giá, thực hiện giao dịch trên chuỗi với sự phối hợp của nhiều tác nhân thông minh, giúp người dùng đạt được lợi nhuận cao hơn.

2. Thực hiện tự động hợp đồng thông minh: Thông qua giám sát hợp đồng, thực hiện và giám sát kết quả, các tác nhân thông minh phối hợp hoạt động để tự động hóa logic kinh doanh phức tạp.

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 trong thời gian thực dựa trên sở thích rủi ro, mục tiêu đầu tư và tình hình tài chính của người dùng.

DeepSeek đang tìm kiếm đột phá thông qua đổi mới thuật toán dưới sự hạn chế về khả năng tính toán, 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 tích hợp giữa Web3 và AI, giảm phụ thuộc vào chip cao cấp, và trao quyền cho đổi mới tài chính, những ảnh hưởng này đang tái định hình cục diện kinh tế số. Trong tương lai, sự phát triển của AI không chỉ là cuộc đua về khả năng tính toán, mà là cuộc đua tối ưu hóa sự phối hợp giữa khả năng tính toán và thuật toán. Trên đường đua mới này, những người đổi mới như DeepSeek đang sử dụng trí tuệ Trung Quốc để định nghĩa lại quy tắc trò chơi.