Cập nhật DeepSeek V3: Đột phá thuật toán AI và ảnh hưởng đến ngành
Gần đây, DeepSeek đã phát hành bản cập nhật V3, với số lượng tham số mô hình đạt 6850 tỷ, có sự cải thiện đáng kể về khả năng lập trình, thiết kế giao diện người dùng và khả năng suy luận. Tại hội nghị GTC 2025 vừa qua, CEO của NVIDIA đã đánh giá cao DeepSeek và chỉ ra rằng sự hiểu lầm trước đây của thị trường cho rằng mô hình hiệu quả sẽ làm giảm nhu cầu chip là sai lầm, nhu cầu tính toán trong tương lai sẽ chỉ tăng lên chứ không giảm đi.
DeepSeek như một sản phẩm đại diện cho sự đột phá của thuật toán, mối quan hệ giữa nó với việc cung cấp chip đã gây ra những suy ngẫm về vai trò của sức mạnh tính toán và thuật toán trong 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, cho phép mô hình 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 định hình lại cấu trúc ngành AI:
Đường hướng kỹ thuật phân hóa: Một số công ty theo đuổi việc xây dựng cụm sức mạnh tính toán siêu lớn, trong khi những công ty khác lại tập trung vào tối ưu hóa hiệu quả thuật toán, tạo thành các trường phái kỹ thuật khác nhau.
Tái cấu trúc chuỗi công nghiệp: Một nhà sản xuất chip trở thành người dẫn đầu về sức mạnh AI thông qua hệ sinh thái, trong khi nhà cung cấp dịch vụ đám mây giảm ngưỡng triển khai thông qua dịch vụ sức mạnh linh hoạt.
Điều chỉnh phân bổ tài nguyên: Doanh nghiệp tìm kiếm sự cân bằng giữa việc 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 quả đổi mới thuật toán và tối ưu hóa sức mạnh tính toán, thúc đẩy quá trình lặp lại và lan tỏa công nghệ.
Đổi mới công nghệ của DeepSeek
Sự phát triển đột phá của DeepSeek gắn liền với đổi mới công nghệ của nó. Dưới đây là lời giải thích dễ hiểu về những điểm đổi mới chính của nó:
Tối ưu hóa kiến trúc mô hình
DeepSeek áp 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 phàm, 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 xuất sắc nhất sẽ xử lý, điều này có thể cải thiện đáng kể hiệu suất 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 một khung đào tạo hỗn hợp độ chính xác FP8. Khung này giống như một bộ phân phối tài nguyên thông minh, có khả năng 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. 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 mức sử dụng bộ nhớ.
Nâng cao hiệu suất suy luận
Trong giai đoạn suy diễn, DeepSeek đã giới thiệu công nghệ Dự đoán Đa Token (Multi-token Prediction, MTP). Các phương pháp suy diễn truyền thống thực hiện từng bước một, mỗi bước chỉ dự đoán một Token. Trong khi đó, công nghệ MTP có thể dự đoán nhiều Token cùng một lúc, từ đó tăng tốc độ suy diễn một cách đáng kể và giảm chi phí suy diễn.
Đột phá thuật toán học tăng cường
Thuật toán học tăng cường GRPO (Tối ưu hóa thưởng-phạt tổng quát) mới của DeepSeek đã tối ưu hóa quy trình huấn luyện mô hình. Học tăng cường giống như việc cung cấp cho mô hình một huấn luyện viên, người hướng dẫn mô hình học hỏi những hành vi tốt hơn thông qua phần thưởng và hình 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 nâng cao hiệu suất của mô hình, từ đó đạt được sự cân bằng giữa hiệu suất và chi phí.
Những đổi mới này không phải là những điểm công nghệ đơn lẻ, mà đã hình thành một hệ thống công nghệ hoàn chỉnh, giảm nhu cầu sức mạnh tính toán trong toàn bộ chuỗi từ huấn luyện đến suy diễn. 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, cho phép nhiều nhà phát triển và doanh nghiệp tham gia vào đổi mới AI.
Ảnh hưởng đến các nhà sản xuất chip
Có quan điểm cho rằng DeepSeek đã bỏ qua một số lớp trung gian, từ đó thoát khỏi sự phụ thuộc vào các nhà sản xuất chip 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 ở lớp này, DeepSeek có thể đạt được việc tinh chỉnh hiệu suất một cách tinh vi hơn.
Tác động này đối với các nhà sản xuất 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 vốn cần GPU cao cấp để chạy, giờ đây có thể hoạt động hiệu quả trên các card đồ họa tầm trung 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 một lối thoát công nghệ cho ngành AI Trung Quốc. Trong bối cảnh bị hạn chế bởi chip cao cấp, tư duy "phần mềm bù phần cứng" đã giảm thiểu sự phụ thuộc vào chip nhập khẩu hàng đầu.
Tại thượng nguồn, thuật toán hiệu quả đã giảm áp lực nhu cầu tính toán, giúp các nhà cung cấp dịch vụ tính toán có thể 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 nhỏ và vừa không cần nhiều tài nguyên tính toán, cũng có thể phát triển ứng dụng cạnh tranh dựa trên mô hình DeepSeek, từ đó sẽ tạo ra nhiều giải pháp AI trong các lĩnh vực chuyên biệt 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, với kiến trúc sáng tạo, thuật toán hiệu quả và nhu cầu sức mạnh tính toán thấp, khiến 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 lưu trữ mô hình hoàn chỉnh, điều này làm giảm đáng kể yêu cầu lưu trữ và tính toán của một nút duy nhất, từ đó nâng cao tính linh hoạt và hiệu quả của mô hình.
Khung huấn luyện FP8 đã giảm thêm nhu cầu về tài nguyên tính toán cao cấp, cho phép nhiều tài nguyên tính toán hơn có thể gia nhập vào mạng lưới nút. Điều này không chỉ giảm bớt rào cản tham gia tính toán AI phi tập trung mà còn nâng cao khả năng và hiệu quả tính toán của toàn bộ mạng.
Hệ thống đa đại lý
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: 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 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 việc tìm kiếm đột phá thông qua đổi mới thuật toán dưới ràng buộc về sức mạnh 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 sự phụ thuộc vào chip cao cấp, trao quyền cho đổi mới tài chính, những ảnh hưởng này đang tái định hình cấu trúc kinh tế số. Tương lai phát triển 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 sân chơi mới này, các nhà đổi mới như DeepSeek đang định nghĩa lại các quy tắc 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.
14 thích
Phần thưởng
14
2
Chia sẻ
Bình luận
0/400
OnChainDetective
· 07-28 09:24
Khả năng tính toán nhu cầu cuối cùng đã giảm.
Xem bản gốcTrả lời0
PrivacyMaximalist
· 07-25 11:17
Cuộc khủng hoảng chip cuối cùng đã được giải quyết
DeepSeek V3 dẫn đầu kỷ nguyên mới của AI: Thuật toán đột phá và tái cấu trúc ngành công nghiệp
Cập nhật DeepSeek V3: Đột phá thuật toán AI và ảnh hưởng đến ngành
Gần đây, DeepSeek đã phát hành bản cập nhật V3, với số lượng tham số mô hình đạt 6850 tỷ, có sự cải thiện đáng kể về khả năng lập trình, thiết kế giao diện người dùng và khả năng suy luận. Tại hội nghị GTC 2025 vừa qua, CEO của NVIDIA đã đánh giá cao DeepSeek và chỉ ra rằng sự hiểu lầm trước đây của thị trường cho rằng mô hình hiệu quả sẽ làm giảm nhu cầu chip là sai lầm, nhu cầu tính toán trong tương lai sẽ chỉ tăng lên chứ không giảm đi.
DeepSeek như một sản phẩm đại diện cho sự đột phá của thuật toán, mối quan hệ giữa nó với việc cung cấp chip đã gây ra những suy ngẫm về vai trò của sức mạnh tính toán và thuật toán trong 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, cho phép mô hình 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 định hình lại cấu trúc ngành AI:
Đường hướng kỹ thuật phân hóa: Một số công ty theo đuổi việc xây dựng cụm sức mạnh tính toán siêu lớn, trong khi những công ty khác lại tập trung vào tối ưu hóa hiệu quả thuật toán, tạo thành các trường phái kỹ thuật khác nhau.
Tái cấu trúc chuỗi công nghiệp: Một nhà sản xuất chip trở thành người dẫn đầu về sức mạnh AI thông qua hệ sinh thái, trong khi nhà cung cấp dịch vụ đám mây giảm ngưỡng triển khai thông qua dịch vụ sức mạnh linh hoạt.
Điều chỉnh phân bổ tài nguyên: Doanh nghiệp tìm kiếm sự cân bằng giữa việc 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 quả đổi mới thuật toán và tối ưu hóa sức mạnh tính toán, thúc đẩy quá trình lặp lại và lan tỏa công nghệ.
Đổi mới công nghệ của DeepSeek
Sự phát triển đột phá của DeepSeek gắn liền với đổi mới công nghệ của nó. Dưới đây là lời giải thích dễ hiểu về những điểm đổi mới chính của nó:
Tối ưu hóa kiến trúc mô hình
DeepSeek áp 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 phàm, 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 xuất sắc nhất sẽ xử lý, điều này có thể cải thiện đáng kể hiệu suất 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 một khung đào tạo hỗn hợp độ chính xác FP8. Khung này giống như một bộ phân phối tài nguyên thông minh, có khả năng 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. 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 mức sử dụng bộ nhớ.
Nâng cao hiệu suất suy luận
Trong giai đoạn suy diễn, DeepSeek đã giới thiệu công nghệ Dự đoán Đa Token (Multi-token Prediction, MTP). Các phương pháp suy diễn truyền thống thực hiện từng bước một, mỗi bước chỉ dự đoán một Token. Trong khi đó, công nghệ MTP có thể dự đoán nhiều Token cùng một lúc, từ đó tăng tốc độ suy diễn một cách đáng kể và giảm chi phí suy diễn.
Đột phá thuật toán học tăng cường
Thuật toán học tăng cường GRPO (Tối ưu hóa thưởng-phạt tổng quát) mới của DeepSeek đã tối ưu hóa quy trình huấn luyện mô hình. Học tăng cường giống như việc cung cấp cho mô hình một huấn luyện viên, người hướng dẫn mô hình học hỏi những hành vi tốt hơn thông qua phần thưởng và hình 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 nâng cao hiệu suất của mô hình, từ đó đạt được sự cân bằng giữa hiệu suất và chi phí.
Những đổi mới này không phải là những điểm công nghệ đơn lẻ, mà đã hình thành một hệ thống công nghệ hoàn chỉnh, giảm nhu cầu sức mạnh tính toán trong toàn bộ chuỗi từ huấn luyện đến suy diễn. 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, cho phép nhiều nhà phát triển và doanh nghiệp tham gia vào đổi mới AI.
Ảnh hưởng đến các nhà sản xuất chip
Có quan điểm cho rằng DeepSeek đã bỏ qua một số lớp trung gian, từ đó thoát khỏi sự phụ thuộc vào các nhà sản xuất chip 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 ở lớp này, DeepSeek có thể đạt được việc tinh chỉnh hiệu suất một cách tinh vi hơn.
Tác động này đối với các nhà sản xuất 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 vốn cần GPU cao cấp để chạy, giờ đây có thể hoạt động hiệu quả trên các card đồ họa tầm trung 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 một lối thoát công nghệ cho ngành AI Trung Quốc. Trong bối cảnh bị hạn chế bởi chip cao cấp, tư duy "phần mềm bù phần cứng" đã giảm thiểu sự phụ thuộc vào chip nhập khẩu hàng đầu.
Tại thượng nguồn, thuật toán hiệu quả đã giảm áp lực nhu cầu tính toán, giúp các nhà cung cấp dịch vụ tính toán có thể 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 nhỏ và vừa không cần nhiều tài nguyên tính toán, cũng có thể phát triển ứng dụng cạnh tranh dựa trên mô hình DeepSeek, từ đó sẽ tạo ra nhiều giải pháp AI trong các lĩnh vực chuyên biệt 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, với kiến trúc sáng tạo, thuật toán hiệu quả và nhu cầu sức mạnh tính toán thấp, khiến 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 lưu trữ mô hình hoàn chỉnh, điều này làm giảm đáng kể yêu cầu lưu trữ và tính toán của một nút duy nhất, từ đó nâng cao tính linh hoạt và hiệu quả của mô hình.
Khung huấn luyện FP8 đã giảm thêm nhu cầu về tài nguyên tính toán cao cấp, cho phép nhiều tài nguyên tính toán hơn có thể gia nhập vào mạng lưới nút. Điều này không chỉ giảm bớt rào cản tham gia tính toán AI phi tập trung mà còn nâng cao khả năng và hiệu quả tính toán của toàn bộ mạng.
Hệ thống đa đại lý
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: 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 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 việc tìm kiếm đột phá thông qua đổi mới thuật toán dưới ràng buộc về sức mạnh 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 sự phụ thuộc vào chip cao cấp, trao quyền cho đổi mới tài chính, những ảnh hưởng này đang tái định hình cấu trúc kinh tế số. Tương lai phát triển 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 sân chơi mới này, các nhà đổi mới như DeepSeek đang định nghĩa lại các quy tắc chơi bằng trí tuệ Trung Quốc.