Phát hành phiên bản DeepSeek V3: Khả năng tính toán và thuật toán cùng nhảy múa trong kỷ nguyên mới

Gần đây, DeepSeek đã phát hành bản cập nhật V3 mới nhất, với tham số mô hình đạt 6850 tỷ, có sự cải thiện đáng kể về khả năng lập trình, thiết kế UI và khả năng suy luận. Tin tức này đã thu hút sự chú ý rộng rãi trong ngành, đặc biệt là tại hội nghị GTC 2025 vừa kết thúc, một giám đốc điều hành của một công ty công nghệ 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 có thể nhiều hơn, chứ không ít đi.

DeepSeek như một sản phẩm đại diện cho sự đột phá về thuật toán, mối quan hệ giữa nó và các nhà cung cấp phần cứng 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, giúp mô hình xử lý 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.

Mối quan hệ cộng sinh này đang định hình lại cấu trúc ngành công nghiệp AI:

1. Phân hóa lộ trình công nghệ: 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, hình thành các trường phái công nghệ khác nhau.

2. Tái cấu trúc chuỗi công nghiệp: Các nhà sản xuất phần cứng trở thành các nhà dẫn đầu về khả năng tính toán 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 khả năng tính toán linh hoạt.

3. Điều chỉnh phân bổ tài nguyên: Các 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 thành quả sáng tạo thuật toán và khả năng tính toán, thúc đẩy quá trình lặp lại và lan tỏa công nghệ.

Đổi mới công nghệ của DeepSeek

Thành công của DeepSeek không thể tách rời khỏi các 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 sử dụng kiến trúc kết hợp Transformer+MOE (Hỗn hợp các chuyên gia) và giới thiệu cơ chế chú ý tiềm ẩn nhiều đầu (Multi-Head Latent Attension, MLA). Kiến trúc này giống như một đội ngũ chuyên gia hiệu quả, có khả năng gọi ra "chuyên gia" phù hợp nhất cho các nhiệm vụ khác nhau, từ đó nâng cao đáng kể hiệu suất và độ chính xác của mô hình.

Phương pháp đào tạo cải cách

DeepSeek đã đề xuất khung huấn luyện độ chính xác hỗn hợp FP8. Khung này có khả năng lựa chọn độ chính xác tính toán phù hợp một cách động dựa trên nhu cầu của các giai đoạn khác nhau trong quá trình huấn luyện, đồng thời đảm bảo độ chính xác của mô hình, tăng tốc độ huấn luyện và giảm mức sử 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). Công nghệ này có khả năng dự đoán nhiều Token cùng một lúc, giúp tăng tốc độ suy luận một cách đáng kể, đồng thời cũng giảm chi phí suy luận.

Đột phá thuật toán học tăng cường

Thuật toán học tăng cường mới GRPO (Tối ưu hóa thưởng-penalized tổng quát) của DeepSeek đã tối ưu hóa quy trình huấn luyện mô hình. Thuật toán này đảm bảo 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 hình thành một hệ thống công nghệ hoàn chỉnh, giảm nhu cầu khả năng tính toán 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 tham gia ứng dụng AI, cho phép nhiều nhà phát triển và doanh nghiệp tham gia vào đổi mới AI.

Ảnh hưởng đến các nhà sản xuất phần cứng

Đổi mới công nghệ của DeepSeek có ảnh hưởng hai mặt đến các nhà sản xuất phần cứng. Một mặt, DeepSeek thực hiện tối ưu hóa hiệu suất tinh vi hơn thông qua việc thao tác trực tiếp vào tập lệnh cơ bản, gắn kết sâu hơn với hệ sinh thái phần cứng; 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 chạy, giờ đây có thể vận hành hiệu quả trên các card đồ họa tầm trung hoặc thậm chí là tiêu dùng.

Ý nghĩa đối với ngành công nghiệp AI

Tối ưu hóa thuật toán của DeepSeek đã cung cấp một lối thoát công nghệ cho ngành AI. Trong bối cảnh hạn chế chip cao cấp, tư duy "phần mềm bổ sung 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 khả năng tính toán, giúp 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, tăng tỷ suất hoàn vốn 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 các ứng dụng cạnh tranh dựa trên mô hình DeepSeek, tạo ra nhiều giải pháp AI trong các lĩnh vực dọc 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 yêu cầu khả năng tính toán thấp đã làm cho 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 để lưu trữ mô hình đầy đủ, điều này làm 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 thì giảm 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 ngưỡng tham gia tính toán AI phi tập trung mà còn cải thiện khả năng tính toán và hiệu suất của toàn bộ mạng.

Hệ thống đa tác nhân

1. 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.

2. Thực thi tự động của hợp đồng thông minh: Các tác nhân hợp đồng thông minh phối hợp hoạt động như giám sát, thực thi và giám sát kết quả, để thực hiện tự động hóa logic kinh doanh phức tạp hơn.

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

DeepSeek chính là trong bối cảnh bị hạn chế về khả năng tính toán, thông qua sự đổi mới thuật toán tìm kiếm đột phá, mở ra con đường phát triển khác biệt cho ngành công nghiệp AI. 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 định hình lại cấu trúc kinh tế số. Tương lai phát triển AI không còn chỉ là cuộc đua 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 để định nghĩa lại quy tắc trò chơi.