Gần đây, DeepSeek đã phát hành bản cập nhật V3 mới nhất trên Hugging Face - DeepSeek-V3-0324, mô hình này có 6850 tỷ tham số, với những cải tiến 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 Nvidia, 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 làm giảm nhu cầu về chip là sai lầm, nhu cầu tính toán trong tương lai chỉ có thể tăng lên chứ không giảm đi.
DeepSeek là sản phẩm đại diện cho sự đột phá của thuật toán, mối quan hệ giữa nó và việc cung cấp chip đáng để được thảo luận sâu. 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 chung 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 một 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 cấu trúc cảnh quan ngành công nghiệp AI:
Sự phân hóa đường đi kỹ thuật: Một số công ty theo đuổi việc xây dựng các cụm tính toán siêu lớn, trong khi các công ty khác thì tập trung vào việc tối ưu hóa hiệu suất thuật toán, hình thành các trường phái kỹ thuật khác nhau.
Tái cấu trúc chuỗi ngành: Một số công ty 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 thiểu 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 nổi lên của cộng đồng mã nguồn mở: Các mô hình mã nguồn mở như DeepSeek, LLaMA cho phép chia sẻ các kết quả 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 đổi mới công nghệ của nó. Dưới đây là giải thích đơn giản về các 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 siêu hạng, trong đó Transformer chịu trách nhiệm xử lý các nhiệm vụ thông thường, còn MOE giống như một nhóm chuyên gia trong đội, mỗi chuyên gia có lĩnh vực chuyên môn riêng, khi gặp vấn đề cụ thể, chuyên gia giỏi nhất sẽ xử lý, điều này có thể tăng cường hiệu quả và độ chính xác của mô hình một cách đáng kể. Cơ chế MLA cho phép mô hình linh hoạt 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, nó có thể chọn 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; trong khi 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 quả 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 là từng bước một, mỗi bước chỉ dự đoán một Token. Trong khi đó, công nghệ MTP có khả năng dự đoán nhiều Token một lần, từ đó tăng tốc độ suy luận một cách đáng kể và giảm chi phí suy luận.
Đột phá thuật toán học tăng cường
Thuật toán học tăng cường mới GRPO (Generalized Reward-Penalized Optimization) của DeepSeek đã tối ưu hóa quy trình đào tạo mô hình. Học tăng cường giống như việc trang bị cho mô hình một huấn luyện viên, người sẽ hướng dẫn mô hình học hành vi tốt hơn thông qua việc thưởng và phạt. Các thuật toán học tăng cường truyền thống có thể tiêu tốn nhiều tài nguyên tính toán trong quá trình này, trong khi thuật toán mới của DeepSeek thì hiệu quả hơn, nó có thể giảm thiểu tính toán không cần thiết trong khi vẫn đảm bảo việc 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 tính toán trong toàn bộ chuỗi từ huấn luyện đến suy diễn. Các card đồ họa tiêu dùng thông thường bây giờ cũng có thể chạy các mô hình AI mạnh mẽ, giảm đáng kể rào cản để ứng dụng AI, cho phép nhiều nhà phát triển và doanh nghiệp tham gia vào đổi mới AI.
Ảnh hưởng đến nhà cung cấp chip
Nhiều người cho rằng DeepSeek đã vượt qua một số lớp công nghệ, từ đó thoát khỏi sự phụ thuộc vào các nhà cung cấp cụ thể. Trên thực tế, DeepSeek thực hiện tối ưu hóa thuật toán trực tiếp thông qua lớp PTX (Parallel Thread Execution). 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 sự tinh chỉnh hiệu suất tinh vi hơn.
Ảnh hưởng của điều này đối với các nhà cung cấp chip là hai mặt, một mặt, DeepSeek thực sự 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 trước đây chỉ có thể chạy trên GPU cao cấp, bây giờ có thể chạy hiệu quả trên các card đồ họa tầm trung thậm chí là tiêu dùng.
Ý nghĩa đối với ngành công nghiệp AI
Tối ưu hóa thuật toán của DeepSeek cung cấp con đường đột phá công nghệ cho ngành AI. Trong bối cảnh hạn chế về chip cao cấp, tư duy "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 về nhu cầu sức mạnh tính toán, cho phép các nhà cung cấp dịch vụ sức mạnh tính toán kéo dài chu kỳ sử dụng phần cứng thông qua tối ưu hóa phần mềm, từ đó tăng tỷ suất lợi nhuận đầu tư. Tại hạ nguồn, các mô hình mã nguồn mở đã được tối ưu hóa làm giảm ngưỡng 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 tạo ra 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 đã cung cấp động lực mới cho cơ sở hạ tầng AI Web3, với kiến trúc sáng tạo, thuật toán hiệu quả và yêu cầu tính toán thấp hơn, giúp 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 sở hữu các mạng chuyên gia khác nhau, không cần một nút duy nhất lưu trữ mô hình đầy đủ, điều này đã giảm đáng kể yêu cầu lưu trữ và tính toán của từng nút, 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 để tham gia vào tính toán AI phi tập trung, mà còn nâng cao khả năng và hiệu quả tính toán của toàn bộ mạng.
Nhiều đại lý hệ thống
Tối ưu hóa chiến lược giao dịch thông minh: Thông qua việc phân tích dữ liệu thị trường theo thời gian thực của các tác nhân, dự đoán biến động giá ngắn hạn của các tác nhân, thực hiện giao dịch trên chuỗi của các tác nhân, giám sát kết quả giao dịch của các tác nhân, giúp người dùng đạt được lợi nhuận cao hơn.
Thực thi tự động của hợp đồng thông minh: Các đại lý giám sát hợp đồng thông minh, đại lý thực thi hợp đồng thông minh, đại lý giám sát kết quả thực thi, v.v., hoạt động phối hợp để 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 cơ hội đặt cọc hoặc cung cấp thanh khoản tốt nhất 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 ràng buộc của sức mạnh tính toán, mở ra con đường phát triển khác biệt cho ngành công nghiệp AI. Giảm bớt rào cản ứng dụng, thúc đẩy sự tích hợp 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 định hình lại cấu trúc của nền kinh tế số. Trong tương lai, sự phát triển của AI không còn chỉ là cuộc đua sức mạnh tính toán, mà là cuộc đua tối ưu hóa sự phối hợp giữa sức mạnh tính toán và thuật toán. Trên đường đua mới này, những người đổi mới như DeepSeek đang định nghĩa lại quy tắc trò chơi bằng trí tuệ.
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.
DeepSeek V3 dẫn đầu cuộc cách mạng thuật toán AI, tái định hình tương lai Web3
DeepSeek V3: Đổi mới thuật toán trong lĩnh vực AI
Gần đây, DeepSeek đã phát hành bản cập nhật V3 mới nhất trên Hugging Face - DeepSeek-V3-0324, mô hình này có 6850 tỷ tham số, với những cải tiến 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 Nvidia, 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 làm giảm nhu cầu về chip là sai lầm, nhu cầu tính toán trong tương lai chỉ có thể tăng lên chứ không giảm đi.
DeepSeek là sản phẩm đại diện cho sự đột phá của thuật toán, mối quan hệ giữa nó và việc cung cấp chip đáng để được thảo luận sâu. 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 chung 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 một 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 cấu trúc cảnh quan ngành công nghiệp AI:
Sự phân hóa đường đi kỹ thuật: Một số công ty theo đuổi việc xây dựng các cụm tính toán siêu lớn, trong khi các công ty khác thì tập trung vào việc tối ưu hóa hiệu suất thuật toán, hình thành các trường phái kỹ thuật khác nhau.
Tái cấu trúc chuỗi ngành: Một số công ty 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 thiểu 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 nổi lên của cộng đồng mã nguồn mở: Các mô hình mã nguồn mở như DeepSeek, LLaMA cho phép chia sẻ các kết quả 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 đổi mới công nghệ của nó. Dưới đây là giải thích đơn giản về các 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 siêu hạng, trong đó Transformer chịu trách nhiệm xử lý các nhiệm vụ thông thường, còn MOE giống như một nhóm chuyên gia trong đội, mỗi chuyên gia có lĩnh vực chuyên môn riêng, khi gặp vấn đề cụ thể, chuyên gia giỏi nhất sẽ xử lý, điều này có thể tăng cường hiệu quả và độ chính xác của mô hình một cách đáng kể. Cơ chế MLA cho phép mô hình linh hoạt 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, nó có thể chọn 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; trong khi 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 quả 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 là từng bước một, mỗi bước chỉ dự đoán một Token. Trong khi đó, công nghệ MTP có khả năng dự đoán nhiều Token một lần, từ đó tăng tốc độ suy luận một cách đáng kể và giảm chi phí suy luận.
Đột phá thuật toán học tăng cường
Thuật toán học tăng cường mới GRPO (Generalized Reward-Penalized Optimization) của DeepSeek đã tối ưu hóa quy trình đào tạo mô hình. Học tăng cường giống như việc trang bị cho mô hình một huấn luyện viên, người sẽ hướng dẫn mô hình học hành vi tốt hơn thông qua việc thưởng và phạt. Các thuật toán học tăng cường truyền thống có thể tiêu tốn nhiều tài nguyên tính toán trong quá trình này, trong khi thuật toán mới của DeepSeek thì hiệu quả hơn, nó có thể giảm thiểu tính toán không cần thiết trong khi vẫn đảm bảo việc 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 tính toán trong toàn bộ chuỗi từ huấn luyện đến suy diễn. Các card đồ họa tiêu dùng thông thường bây giờ cũng có thể chạy các mô hình AI mạnh mẽ, giảm đáng kể rào cản để ứng dụng AI, cho phép nhiều nhà phát triển và doanh nghiệp tham gia vào đổi mới AI.
Ảnh hưởng đến nhà cung cấp chip
Nhiều người cho rằng DeepSeek đã vượt qua một số lớp công nghệ, từ đó thoát khỏi sự phụ thuộc vào các nhà cung cấp cụ thể. Trên thực tế, DeepSeek thực hiện tối ưu hóa thuật toán trực tiếp thông qua lớp PTX (Parallel Thread Execution). 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 sự tinh chỉnh hiệu suất tinh vi hơn.
Ảnh hưởng của điều này đối với các nhà cung cấp chip là hai mặt, một mặt, DeepSeek thực sự 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 trước đây chỉ có thể chạy trên GPU cao cấp, bây giờ có thể chạy hiệu quả trên các card đồ họa tầm trung thậm chí là tiêu dùng.
Ý nghĩa đối với ngành công nghiệp AI
Tối ưu hóa thuật toán của DeepSeek cung cấp con đường đột phá công nghệ cho ngành AI. Trong bối cảnh hạn chế về chip cao cấp, tư duy "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 về nhu cầu sức mạnh tính toán, cho phép các nhà cung cấp dịch vụ sức mạnh tính toán kéo dài chu kỳ sử dụng phần cứng thông qua tối ưu hóa phần mềm, từ đó tăng tỷ suất lợi nhuận đầu tư. Tại hạ nguồn, các mô hình mã nguồn mở đã được tối ưu hóa làm giảm ngưỡng 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 tạo ra 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 đã cung cấp động lực mới cho cơ sở hạ tầng AI Web3, với kiến trúc sáng tạo, thuật toán hiệu quả và yêu cầu tính toán thấp hơn, giúp 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 sở hữu các mạng chuyên gia khác nhau, không cần một nút duy nhất lưu trữ mô hình đầy đủ, điều này đã giảm đáng kể yêu cầu lưu trữ và tính toán của từng nút, 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 để tham gia vào tính toán AI phi tập trung, mà còn nâng cao khả năng và hiệu quả tính toán của toàn bộ mạng.
Nhiều đại lý hệ thống
Tối ưu hóa chiến lược giao dịch thông minh: Thông qua việc phân tích dữ liệu thị trường theo thời gian thực của các tác nhân, dự đoán biến động giá ngắn hạn của các tác nhân, thực hiện giao dịch trên chuỗi của các tác nhân, giám sát kết quả giao dịch của các tác nhân, giúp người dùng đạt được lợi nhuận cao hơn.
Thực thi tự động của hợp đồng thông minh: Các đại lý giám sát hợp đồng thông minh, đại lý thực thi hợp đồng thông minh, đại lý giám sát kết quả thực thi, v.v., hoạt động phối hợp để 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 cơ hội đặt cọc hoặc cung cấp thanh khoản tốt nhất 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 ràng buộc của sức mạnh tính toán, mở ra con đường phát triển khác biệt cho ngành công nghiệp AI. Giảm bớt rào cản ứng dụng, thúc đẩy sự tích hợp 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 định hình lại cấu trúc của nền kinh tế số. Trong tương lai, sự phát triển của AI không còn chỉ là cuộc đua sức mạnh tính toán, mà là cuộc đua tối ưu hóa sự phối hợp giữa sức mạnh tính toán và thuật toán. Trên đường đua mới này, những người đổi mới như DeepSeek đang định nghĩa lại quy tắc trò chơi bằng trí tuệ.