Cập nhật DeepSeek V3: Định nghĩa lại hướng phát triển AI

Gần đây, DeepSeek đã phát hành bản cập nhật V3 mới nhất với tham số mô hình đạt 685 tỷ, có sự cải thiện đáng kể về khả năng mã hóa, thiết kế UI và khả năng suy luận. Bản cập nhật này đã gây ra cuộc thảo luận sôi nổi trong ngành về mối quan hệ giữa sức mạnh tính toán và thuật toán, đặc biệt là tại hội nghị GTC 2025 vừa kết thúc, có những người trong ngành nhấn mạnh rằng, mô hình hiệu quả sẽ không làm giảm nhu cầu đối với chip, nhu cầu tính toán trong tương lai chỉ có thể tăng lên.

Sự tiến hóa hợp sinh 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 hoạt động, trong khi việc tối ưu hóa thuật toán có thể sử dụng sức mạnh tính toán một cách hiệu quả hơn. Mối quan hệ cộng sinh này đang định hình lại cục diện ngành công nghiệp AI:

1. Phân hóa lộ trình kỹ thuật: Một số công ty theo đuổi việc xây dựng cụm sức mạnh tính toán siêu lớn, trong khi những công ty khác tập trung vào việc tối ưu hóa hiệu suất thuật toán.
2. Tái cấu trúc chuỗi ngành: Các nhà sản xuất chip trở thành những người dẫn đầu về sức mạnh 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 tính toán linh hoạt.
3. Điều chỉnh phân bổ tài nguyên: Doanh nghiệp tìm kiếm sự cân bằng giữa đầu tư 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 tối ưu hóa chia sẻ kết quả tính toán, tăng tốc độ lặp lại công nghệ.

Đổi mới công nghệ của DeepSeek

Sự thành công của DeepSeek không thể tách rời khỏi sự đổi mới công nghệ của nó, chủ yếu được thể hiện qua một số khía cạnh sau:

Tối ưu hóa kiến trúc mô hình

Sử dụng kiến trúc kết hợp Transformer+MOE, giới thiệu cơ chế chú ý tiềm ẩn đa đầu (MLA). Kiến trúc này giống như một đội siêu hạng, Transformer xử lý các nhiệm vụ thông thường, MOE như một nhóm chuyên gia xử lý các vấn đề cụ thể, MLA giúp mô hình linh hoạt hơn trong việc chú ý đến các chi tiết quan trọng.

Phương pháp huấn luyện đổi mới

Đề xuất khung đào tạo độ chính xác hỗn hợp FP8, lựa chọn độ chính xác tính toán một cách linh hoạt dựa trên nhu cầu đào tạo, vừa đảm bảo độ chính xác vừa tăng tốc độ đào tạo và giảm mức sử dụng bộ nhớ.

Nâng cao hiệu quả suy luận

Giới thiệu công nghệ Dự đoán Đa Token (MTP), cho phép dự đoán nhiều Token cùng một lúc, tăng tốc độ suy luận đáng kể và giảm chi phí.

Đột phá thuật toán học tăng cường

Thuật toán GRPO mới đã tối ưu hóa quá trình đào tạo mô hình, đảm bảo nâng cao hiệu suất trong khi giảm thiểu tính toán không cần thiết, đạt được sự cân bằng giữa hiệu suất và chi phí.

Các đổi mới này tạo thành một hệ thống công nghệ hoàn chỉnh, giảm nhu cầu tính toán trên toàn bộ chuỗi từ đào tạo đến suy diễn, cho phép các card đồ họa tiêu dùng thông thường cũng có thể chạy các mô hình AI mạnh mẽ, từ đó giảm đáng kể rào cản ứng dụng AI.

Ảnh hưởng đối với các nhà sản xuất chip

DeepSeek tối ưu hóa thuật toán thông qua lớp PTX, điều này có ảnh hưởng hai chiều đối với các nhà sản xuất chip: một mặt, nó làm sâu sắc thêm sự ràng buộc với phần cứng và hệ sinh thái, có thể mở rộng quy mô thị trường tổng thể; mặt khác, tối ưu hóa thuật toán có thể thay đổi cấu trúc nhu cầu thị trường đối với chip cao cấp.

Ý nghĩa đối với ngành AI Trung Quốc

Thuật toán tối ưu hóa của DeepSeek đã cung cấp một con đường công nghệ để đột phá cho ngành công nghiệp AI Trung Quốc. Trong bối cảnh bị hạn chế về chip cao cấp, tư duy "phần mềm bổ sung phần cứng" đã giảm bớt sự phụ thuộc vào các chip nhập khẩu hàng đầu. Các nhà cung cấp dịch vụ tính toán ở thượng nguồn có thể kéo dài vòng đời sử dụng phần cứng thông qua tối ưu hóa phần mềm, trong khi đó, hạ nguồn đã giảm bớt rào cản phát triển ứng dụng AI, tạo ra nhiều giải pháp AI trong các lĩnh vực dọc hơn.

Tác động sâu rộng của Web3+AI

Cơ sở hạ tầng AI phi tập trung

Sự đổi mới của DeepSeek đã cung cấp khả năng cho suy luận AI phi tập trung. Kiến trúc MoE phù hợp cho việc triển khai phân tán, khung đào tạo FP8 giảm 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.

Hệ thống đa tác nhân

1. Tối ưu hóa chiến lược giao dịch thông minh: Thông qua việc vận hành hợp tác của nhiều agent chuyên dụng, giúp người dùng đạt được lợi nhuận cao hơn.
2. Thực thi tự động của hợp đồng thông minh: Thực hiện tự động hóa các logic kinh doanh phức tạp hơn.
3. Quản lý danh mục đầu tư cá nhân hóa: AI tìm kiếm cơ hội staking hoặc cung cấp tính thanh khoản tốt nhất theo nhu cầu của người dùng trong thời gian thực.

DeepSeek tìm kiếm đột phá thông qua đổi mới thuật toán, mở ra con đường phát triển khác biệt cho ngành công nghiệp AI. Tương lai phát triển AI sẽ là cuộc thi tối ưu hóa sự phối hợp giữa sức mạnh tính toán và thuật toán, những nhà đổi mới đang định nghĩa lại các quy tắc của trò chơi bằng những ý tưởng mới.