DeepSeek dẫn dắt kỷ nguyên AI mới: Khả năng tính toán và Thuật toán phối hợp đổi mới

Gần đây, DeepSeek đã phát hành phiên bản mới nhất của mình DeepSeek-V3-0324, một mô hình 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 qua, Huang Renxun đã đánh giá cao DeepSeek và nhấn mạnh quan điểm rằng nhu cầu tính toán trong tương lai sẽ chỉ tăng lên chứ không giảm.

DeepSeek như một tác phẩm đại diện cho sự đột phá của thuật toán, mối quan hệ giữa khả năng tính toán và cung cấp đã gây ra nhiều cuộc thảo luận trong ngành. Bài viết này sẽ khám phá ảnh hưởng sâu rộng của khả năng tính toán và thuật toán đối với sự phát triển của ngành AI.

Khả năng tính toán và thuật toán của sự tiến hóa cộng sinh

Trong lĩnh vực AI, việc nâng cao khả năng tính toán cung cấp nền tảng cho việc thực hiện các thuật toán phức tạp, trong khi việc tối ưu hóa thuật toán có thể sử dụng khả năng tính toán một cách hiệu quả hơn. Mối quan hệ cộng sinh này đang định hình lại cấu trúc ngành công nghiệp AI:

1. Phân hóa lộ trình kỹ thuật: Một số công ty theo đuổi việc xây dựng cụm khả năng tính toán siêu lớn, trong khi một số khác tập trung vào tối ưu hóa hiệu suất thuật toán.
2. Tái cấu trúc chuỗi công nghiệp: Các nhà sản xuất chip chủ đạo trở thành người dẫn đầu về khả năng tính toán AI thông qua hệ sinh thái, 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 vào cơ sở hạ tầng phần cứng và nghiên cứu phát triển thuật toán hiệu quả.
4. Sự trỗi dậy của cộng đồng mã nguồn mở: Mô hình mã nguồn mở thúc đẩy đổi mới thuật toán và chia sẻ kết quả tối ưu hóa khả năng tính toán, tăng tốc độ lặp lại và khuếch tán công nghệ.

Đổi mới công nghệ của DeepSeek

Thành công của DeepSeek không thể tách rời khỏi sự 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 nhiều đầu (MLA). Kiến trúc này giống như một đội ngũ siêu hạng, Transformer xử lý các nhiệm vụ thông thường, MOE giống như một nhóm chuyên gia mỗi người đảm nhiệm một nhiệm vụ, còn MLA giúp mô hình linh hoạt hơn trong việc chú ý đến những chi tiết quan trọng.

Phương pháp đào tạo cách mạng

DeepSeek đã đề xuất khung đào tạo độ chính xác hỗn hợp FP8, giống như bộ phân phối tài nguyên thông minh, tự động chọn độ chính xác tính toán theo nhu cầu, vừa đảm bảo độ chính xác vừa tăng tốc độ đào tạo và giảm mức tiêu thụ bộ nhớ.

Nâng cao hiệu suất suy luận

Việc áp dụng công nghệ Dự đoán nhiều Token (MTP) có thể dự đoán nhiều Token cùng một lúc, giúp tăng tốc độ suy diễn và giảm chi phí.

Đột phá thuật toán học tăng cường

Thuật toán GRPO (Tối ưu hóa phần thưởng-điểm phạt tổng quát) mới đã tối ưu hóa quy trình đào tạo mô hình, giảm thiểu tính toán không cần thiết trong khi đảm bảo cải thiện hiệu suất, 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 diễn, giảm thiểu khả năng tính toán trong toàn bộ chuỗi, cho phép các card đồ họa tiêu dùng thông thường 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 tối ưu hóa thuật toán thông qua lớp PTX (Thực thi luồng song song), thực tế gắn bó sâu hơn với phần cứng chính và hệ sinh thái của nó. Sự tối ưu hóa này có ảnh hưởng hai mặt đến ngành công nghiệp chip: một mặt có thể mở rộng quy mô thị trường tổng thể, mặt khác có thể thay đổi cấu trúc nhu cầu thị trường đối với chip cao cấp.

Ý nghĩa đối với ngành AI Trung Quốc

Tối ưu hóa thuật toán của DeepSeek đã cung cấp một 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 chip nhập khẩu hàng đầu.

Tại thượng nguồn, thuật toán hiệu quả đã giảm áp lực nhu cầu khả năng tính toán, nâng cao tỷ suất lợi nhuận đầu tư. Tại hạ nguồn, mô hình mã nguồn mở đã được tối ưu hóa giảm bớt rào cản phát triển ứng dụng AI, sẽ sinh 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

Sự đổi mới 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, khung đào tạo FP8 giảm nhu cầu về tài nguyên tính toán cao cấp, tất cả đều góp phần xây dựng một mạng lưới tính toán AI phi tập trung hơn.

Hệ thống đa tác nhân

Đổi mới công nghệ của DeepSeek đã mang lại những khả năng mới cho hệ thống đa tác nhân trong lĩnh vực Web3, bao gồm:

1. Tối ưu hóa chiến lược giao dịch thông minh
2. Thực thi tự động của hợp đồng thông minh
3. Quản lý danh mục đầu tư cá nhân hóa

Kết luận

DeepSeek đã mở ra con đường phát triển khác biệt cho ngành AI thông qua sự đổi mới thuật toán. Tương lai phát triển AI sẽ là cuộc cạnh tranh tối ưu hóa sự phối hợp giữa khả năng tính toán và thuật toán, các nhà đổi mới đang sử dụng trí tuệ để định nghĩa lại các quy tắc trò chơi trong lĩnh vực này.