DeepSeek V3: Thuật toán đổi mới dẫn dắt mô hình AI mới
Tối qua, DeepSeek đã phát hành bản cập nhật V3 mới nhất trên nền tảng trực tuyến - DeepSeek-V3-0324. Mô hình phiên bản mới này có 6850 tỷ tham số, với những cải tiến đáng kể về khả năng lập trình, thiết kế giao diện người dùng và khả năng suy luận.
Tại hội nghị GTC 2025 vừa diễn ra, 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 làm giảm nhu cầu về chip là sai lầm, nhu cầu tính toán trong tương lai chỉ có thể tăng chứ không giảm.
Là tác phẩm tiêu biểu cho sự đột phá thuật toán, mối quan hệ giữa DeepSeek và cung cấp chip đáng được khám phá 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 đồng sinh giữa sức mạnh tính toán và thuật toán
Trong lĩnh vực AI, sự gia tăng 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, học các mẫu phức tạp hơn; trong khi việc tối ưu hóa thuật toán có thể sử dụng sức mạnh tính toán một cách hiệu quả hơn, nâng cao hiệu quả sử dụng tài nguyên tính toán.
Mối quan hệ tương hỗ giữa sức mạnh tính toán và thuật toán đang tái cấu trúc cục diện ngành công nghiệp AI:
Sự phân hóa trong lộ trình kỹ thuật: Một số công ty theo đuổi việc xây dựng các cụm tính toán siêu lớn, trong khi DeepSeek và những công ty khác lại tập trung vào tối ưu hóa hiệu suất thuật toán, hình thành các trường phái kỹ thuật khác nhau.
Tái cấu trúc chuỗi công nghiệp: Các nhà sản xuất chip trở thành 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 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 tựu đổi mới thuật toán và tối ưu hóa sức mạnh tính toán, thúc đẩy sự lặp lại và lan tỏa công nghệ.
Đổi mới công nghệ của DeepSeek
Sự trỗi dậy nhanh chóng của DeepSeek không thể tách rời khỏi 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 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, trong đó Transformer chịu trách nhiệm xử lý các nhiệm vụ thông thường, trong khi MOE giống như nhóm chuyên gia trong đội, mỗi chuyên gia có lĩnh vực chuyên môn riêng, khi gặp 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 đào tạo cách mạng
DeepSeek đã đề xuất khung đào tạo hỗn hợp độ chính xác FP8. Khung này giống như một bộ phân phối tài nguyên thông minh, có khả năng lựa 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; 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 diễn, DeepSeek đã giới thiệu công nghệ Dự đoán đa Token (Multi-token Prediction, MTP). 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 khả năng dự đoán nhiều Token cùng một lúc, từ đó làm tăng tốc độ suy diễn đáng kể và giảm chi phí suy diễn.
Đột phá thuật toán học tăng cường
Thuật toán học tăng cường mới GRPO (Tối ưu hóa thưởng-điểm phạt tổng quát) của DeepSeek đã tối ưu hóa quá trình huấn luyện 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 phần thưởng và hình phạt. Các thuật toán học tăng cường truyền thống có thể tiêu tốn rất nhiều tài nguyên tính toán trong quá trình này, trong khi thuật toán mới của DeepSeek hiệu quả hơn, có khả năng giảm thiểu tính toán không cần thiết đồng thời đảm bảo cải thiện hiệu suất mô hình, từ đó đạt được sự cân bằng giữa hiệu suất và chi phí.
Các đổi mới này không phải là những điểm kỹ thuật tách biệt, mà hình thành một hệ thống công nghệ hoàn chỉnh, giảm yêu cầu về sức mạnh tính toán trong 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 trong việc 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 vượt qua các giao diện lập trình GPU truyền thống, từ đó giảm sự phụ thuộc vào các nhà sản xuất chip cụ thể. Trên thực tế, DeepSeek thực hiện tối ưu hóa thuật toán thông qua việc thao tác trực tiếp với tập lệnh cơ sở. Phương pháp này cho phép điều chỉnh hiệu suất tinh vi hơn.
Ảnh hưởng này đối với các nhà sản xuất chip là hai mặt. Một mặt, DeepSeek gắn bó chặt chẽ hơn với hệ sinh thái của các nhà sản xuất phần cứng, việc hạ thấp rào cản ứng dụng AI có thể mở rộng quy mô thị trường tổng thể; mặt khác, thuật toán tối ưu hóa của DeepSeek có thể thay đổi cấu trúc cầu thị trường đối với chip cao cấp, một số mô hình AI vốn cần GPU hàng đầu để hoạt động giờ đây có thể hoạt động hiệu quả trên card đồ họa tầm trung hoặc thậm chí tầm thấp.
Ý nghĩa đối với ngành công nghiệp AI của Trung Quốc
Tối ưu hóa thuật toán của DeepSeek đã cung cấp một con đường đột phá công nghệ cho ngành công nghiệp AI Trung Quốc. Trong bối cảnh hạn chế về chip cao cấp, tư duy "phần mềm bù phần cứng" đã giảm bớt sự phụ thuộc vào các chip nhập khẩu hàng đầu.
Ở đầu 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 thời gian sử dụng phần cứng thông qua tối ưu hóa phần mềm, cải thiện tỷ suất lợi nhuận đầu tư. Ở đầu ra, mô hình mã nguồn mở đã được tối ưu hóa giảm bớt rào cản phát triển ứng dụng AI. Nhiều doanh nghiệp nhỏ và vừa không cần nhiều tài nguyên tính toán vẫn có thể phát triển ứng dụng cạnh tranh dựa trên mô hình DeepSeek, điều này sẽ thúc đẩy sự xuất hiện của nhiều giải pháp AI trong các lĩnh vực chuyên biệt.
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 đổi mới, thuật toán hiệu quả và nhu cầu tính toán thấp hơn, giúp cho suy diễn AI phi tập trung trở nên khả thi. Kiến trúc MoE tự nhiên phù hợp với việc triển khai phân tán, các nút khác nhau có thể giữ các mạng chuyên gia khác nhau mà không cần một nút đơn lưu trữ mô hình đầy đủ, điều này giảm đáng kể yêu cầu lưu trữ và tính toán của một nút đơn, từ đó cải thiện 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 được đưa 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 suất tính toán của toàn mạng.
Hệ thống đa tác nhân
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 hoạt động phối hợp, giúp người dùng đạt được lợi nhuận cao hơn.
Thực thi tự động của hợp đồng thông minh: Giám sát hợp đồng thông minh, thực thi hợp đồng thông minh, giám sát kết quả thực thi và các tác nhân thông minh phối hợp hoạt động, thực hiện tự động hóa các 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 trạng tài chính của người dùng trong thời gian thực.
DeepSeek chính là tìm kiếm đột phá thông qua đổi mới thuật toán dưới sự ràng buộc về sức mạnh tính toán, mở ra con đường phát triển khác biệt cho ngành AI Trung Quốc. Giảm bớt rào cản ứng dụng, thúc đẩy sự hội nhập giữa Web3 và AI, giảm bớt 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. Phát triển AI trong tương lai 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, các nhà đổi mới như DeepSeek đang định nghĩa lại quy tắc trò 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.
Sáng tạo thuật toán DeepSeek V3 dẫn dắt mô hình mới của AI Thả nhu cầu khả năng tính toán tái cấu trúc ngành công nghiệp
DeepSeek V3: Thuật toán đổi mới dẫn dắt mô hình AI mới
Tối qua, DeepSeek đã phát hành bản cập nhật V3 mới nhất trên nền tảng trực tuyến - DeepSeek-V3-0324. Mô hình phiên bản mới này có 6850 tỷ tham số, với những cải tiến đáng kể về khả năng lập trình, thiết kế giao diện người dùng và khả năng suy luận.
Tại hội nghị GTC 2025 vừa diễn ra, 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 làm giảm nhu cầu về chip là sai lầm, nhu cầu tính toán trong tương lai chỉ có thể tăng chứ không giảm.
Là tác phẩm tiêu biểu cho sự đột phá thuật toán, mối quan hệ giữa DeepSeek và cung cấp chip đáng được khám phá 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 đồng sinh giữa sức mạnh tính toán và thuật toán
Trong lĩnh vực AI, sự gia tăng 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, học các mẫu phức tạp hơn; trong khi việc tối ưu hóa thuật toán có thể sử dụng sức mạnh tính toán một cách hiệu quả hơn, nâng cao hiệu quả sử dụng tài nguyên tính toán.
Mối quan hệ tương hỗ giữa sức mạnh tính toán và thuật toán đang tái cấu trúc cục diện ngành công nghiệp AI:
Sự phân hóa trong lộ trình kỹ thuật: Một số công ty theo đuổi việc xây dựng các cụm tính toán siêu lớn, trong khi DeepSeek và những công ty khác lại tập trung vào tối ưu hóa hiệu suất thuật toán, hình thành các trường phái kỹ thuật khác nhau.
Tái cấu trúc chuỗi công nghiệp: Các nhà sản xuất chip trở thành 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 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 tựu đổi mới thuật toán và tối ưu hóa sức mạnh tính toán, thúc đẩy sự lặp lại và lan tỏa công nghệ.
Đổi mới công nghệ của DeepSeek
Sự trỗi dậy nhanh chóng của DeepSeek không thể tách rời khỏi 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 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, trong đó Transformer chịu trách nhiệm xử lý các nhiệm vụ thông thường, trong khi MOE giống như nhóm chuyên gia trong đội, mỗi chuyên gia có lĩnh vực chuyên môn riêng, khi gặp 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 đào tạo cách mạng
DeepSeek đã đề xuất khung đào tạo hỗn hợp độ chính xác FP8. Khung này giống như một bộ phân phối tài nguyên thông minh, có khả năng lựa 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; 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 diễn, DeepSeek đã giới thiệu công nghệ Dự đoán đa Token (Multi-token Prediction, MTP). 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 khả năng dự đoán nhiều Token cùng một lúc, từ đó làm tăng tốc độ suy diễn đáng kể và giảm chi phí suy diễn.
Đột phá thuật toán học tăng cường
Thuật toán học tăng cường mới GRPO (Tối ưu hóa thưởng-điểm phạt tổng quát) của DeepSeek đã tối ưu hóa quá trình huấn luyện 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 phần thưởng và hình phạt. Các thuật toán học tăng cường truyền thống có thể tiêu tốn rất nhiều tài nguyên tính toán trong quá trình này, trong khi thuật toán mới của DeepSeek hiệu quả hơn, có khả năng giảm thiểu tính toán không cần thiết đồng thời đảm bảo cải thiện hiệu suất mô hình, từ đó đạt được sự cân bằng giữa hiệu suất và chi phí.
Các đổi mới này không phải là những điểm kỹ thuật tách biệt, mà hình thành một hệ thống công nghệ hoàn chỉnh, giảm yêu cầu về sức mạnh tính toán trong 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 trong việc 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 vượt qua các giao diện lập trình GPU truyền thống, từ đó giảm sự phụ thuộc vào các nhà sản xuất chip cụ thể. Trên thực tế, DeepSeek thực hiện tối ưu hóa thuật toán thông qua việc thao tác trực tiếp với tập lệnh cơ sở. Phương pháp này cho phép điều chỉnh hiệu suất tinh vi hơn.
Ảnh hưởng này đối với các nhà sản xuất chip là hai mặt. Một mặt, DeepSeek gắn bó chặt chẽ hơn với hệ sinh thái của các nhà sản xuất phần cứng, việc hạ thấp rào cản ứng dụng AI có thể mở rộng quy mô thị trường tổng thể; mặt khác, thuật toán tối ưu hóa của DeepSeek có thể thay đổi cấu trúc cầu thị trường đối với chip cao cấp, một số mô hình AI vốn cần GPU hàng đầu để hoạt động giờ đây có thể hoạt động hiệu quả trên card đồ họa tầm trung hoặc thậm chí tầm thấp.
Ý nghĩa đối với ngành công nghiệp AI của Trung Quốc
Tối ưu hóa thuật toán của DeepSeek đã cung cấp một con đường đột phá công nghệ cho ngành công nghiệp AI Trung Quốc. Trong bối cảnh hạn chế về chip cao cấp, tư duy "phần mềm bù phần cứng" đã giảm bớt sự phụ thuộc vào các chip nhập khẩu hàng đầu.
Ở đầu 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 thời gian sử dụng phần cứng thông qua tối ưu hóa phần mềm, cải thiện tỷ suất lợi nhuận đầu tư. Ở đầu ra, mô hình mã nguồn mở đã được tối ưu hóa giảm bớt rào cản phát triển ứng dụng AI. Nhiều doanh nghiệp nhỏ và vừa không cần nhiều tài nguyên tính toán vẫn có thể phát triển ứng dụng cạnh tranh dựa trên mô hình DeepSeek, điều này sẽ thúc đẩy sự xuất hiện của nhiều giải pháp AI trong các lĩnh vực chuyên biệt.
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 đổi mới, thuật toán hiệu quả và nhu cầu tính toán thấp hơn, giúp cho suy diễn AI phi tập trung trở nên khả thi. Kiến trúc MoE tự nhiên phù hợp với việc triển khai phân tán, các nút khác nhau có thể giữ các mạng chuyên gia khác nhau mà không cần một nút đơn lưu trữ mô hình đầy đủ, điều này giảm đáng kể yêu cầu lưu trữ và tính toán của một nút đơn, từ đó cải thiện 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 được đưa 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 suất tính toán của toàn mạng.
Hệ thống đa tác nhân
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 hoạt động phối hợp, giúp người dùng đạt được lợi nhuận cao hơn.
Thực thi tự động của hợp đồng thông minh: Giám sát hợp đồng thông minh, thực thi hợp đồng thông minh, giám sát kết quả thực thi và các tác nhân thông minh phối hợp hoạt động, thực hiện tự động hóa các 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 trạng tài chính của người dùng trong thời gian thực.
DeepSeek chính là tìm kiếm đột phá thông qua đổi mới thuật toán dưới sự ràng buộc về sức mạnh tính toán, mở ra con đường phát triển khác biệt cho ngành AI Trung Quốc. Giảm bớt rào cản ứng dụng, thúc đẩy sự hội nhập giữa Web3 và AI, giảm bớt 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. Phát triển AI trong tương lai 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, các nhà đổi mới như DeepSeek đang định nghĩa lại quy tắc trò chơi bằng trí tuệ Trung Quốc.