DeepSeek V3 phát hành: Thuật toán hiệu quả dẫn dắt hướng đi mới cho AI
Gần đây, DeepSeek đã phát hành bản cập nhật V3, với 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 diễn. Bản cập nhật này đã gây ra cuộc thảo luận rộng rãi trong ngành về mối quan hệ giữa sức mạnh tính toán và thuật toán.
Tại hội nghị 2025 GTC vừa kết thúc, các nhà lãnh đạo trong ngành đã đánh giá cao DeepSeek. Họ chỉ ra rằng quan điểm trước đây 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 gia tăng, chứ không giảm.
DeepSeek là sản phẩm đại diện cho sự đột phá của thuật toán, mối quan hệ giữa nó và nhà cung cấp phần cứng đã gây ra những suy nghĩ về vai trò của sức mạnh tính toán và thuật toán trong sự phát triển của ngành AI.
Sự tiến hóa đồng 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 vận hành cho các thuật toán phức tạp hơn, cho phép mô hình xử lý một lượng lớn dữ liệu 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 quả sử dụng tài nguyên tính toán.
Mối quan hệ cộng sinh giữa sức mạnh tính toán và thuật toán đang tái cấu trúc cục diện ngành công nghiệp AI:
Đường lối kỹ thuật phân hóa: Một số công ty theo đuổi việc xây dựng các cụm tính toán siêu lớn, trong khi DeepSeek và những công ty khác tập trung vào tối ưu hóa hiệu suất thuật toán, hình thành các trường phái kỹ thuật khác nhau.
Tái cấu trúc chuỗi ngành: Các nhà sản xuất phần cứng 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 bớt 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 vào cơ sở hạ tầng phần cứng và nghiên cứu 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 kết quả đổi mới thuật toán và tối ưu hóa sức mạnh tính toán, tăng tốc độ lặp lại và khuếch tán 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, 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 nhiều 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 một nhóm chuyên gia trong đội, mỗi chuyên gia có lĩnh vực chuyên môn riêng, khi gặp vấn đề cụ thể, chuyên gia phù hợp nhất sẽ được giao nhiệm vụ xử lý, điều này nâng cao 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 đưa ra khung đào tạo độ chính xác hỗn hợp FP8. Khung này giống như một bộ phân bổ tài nguyên thông minh, có khả năng chọn độ chính xác tính toán phù hợp một cách linh hoạt dựa trên nhu cầu ở các giai đoạn khác nhau trong quá trình đào tạo. Khi cần tính toán độ chính xác cao, 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 thì giảm độ chính xác, từ đó 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 là 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 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 mới GRPO (Tối ưu hóa thưởng-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, hướng dẫn mô hình học những hành vi tốt hơn thông qua thưởng và phạt. Thuật toán mới của DeepSeek hiệu quả hơn, có thể giảm thiểu tính toán không cần thiết trong khi vẫn đảm bảo cải thiện hiệu suất mô hình, từ đó 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 về sức mạnh tính toán trên toàn bộ chuỗi từ đào tạo đến suy luận. 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, giúp nhiều nhà phát triển và doanh nghiệp có thể tham gia vào đổi mới AI.
Ảnh hưởng đến các nhà sản xuất phần cứng
DeepSeek tối ưu hóa thuật toán trực tiếp thông qua lớp PTX (Parallel Thread Execution) của nhà sản xuất phần cứng. PTX là một ngôn ngữ biểu diễn trung gian nằm giữa mã cao cấp và các lệnh GPU thực tế, thông qua việc thao tác với lớp này, DeepSeek có thể thực hiện việc điều chỉnh hiệu suất một cách tinh vi hơn.
Ảnh hưởng của điều này đến các nhà sản xuất phần cứng là hai mặt, một mặt, DeepSeek gắn bó sâu hơn với phần cứng và hệ sinh thái, việc giảm thiểu 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 hoạt động, giờ đây có thể hoạt động hiệu quả trên các card đồ họa tầm trung hoặc thậm chí cấp tiêu dùng.
Ý nghĩa đối với ngành AI Trung Quốc
Tối ưu hóa thuật toán của DeepSeek cung cấp một con đường đột phá công nghệ cho ngành công nghiệp AI của Trung Quốc. Trong bối cảnh bị hạn chế về chip cao cấp, tư duy "phần mềm bù phần cứng" đã giảm bớt sự phụ thuộc vào chip nhập khẩu hàng đầu.
Ở thượng nguồn, thuật toán hiệu quả đã giảm áp lực nhu cầu sức mạnh tính toán, giúp các nhà cung cấp dịch vụ sức mạnh tính toán có thể kéo dài chu kỳ sử dụng phần cứng thông qua tối ưu phần mềm, tăng tỷ suất hoàn vốn đầu tư. Ở hạ nguồn, mô hình mã nguồn mở đã được tối ưu hóa làm giảm ngưỡng phát triển ứng dụng AI. Nhiều doanh nghiệp nhỏ và vừa không cần nhiều tài nguyên sức mạnh tính toán vẫn có thể phát triển ứng dụng cạnh tranh dựa trên mô hình DeepSeek, điều này sẽ tạo ra nhiều giải pháp AI trong các lĩnh vực chuyên biệt.
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 sáng tạo, thuật toán hiệu quả và nhu cầu tính toán thấp đã làm cho suy diễn AI phi tập trung trở nên khả thi. Kiến trúc MOE tự nhiên phù hợp cho 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 hoàn chỉnh, điều này đã 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 đã giảm thêm nhu cầu về tài nguyên tính toán cao cấp, cho phép nhiều tài nguyên tính toán hơn có thể được thêm vào mạng lưới nút. Điều này không chỉ hạ thấp rào cản tham gia vào tính toán AI phi tập trung mà còn nâng cao khả năng và hiệu suất 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 đại lý, dự đoán biến động giá ngắn hạn của đại lý, thực hiện giao dịch trên chuỗi của đại lý, giám sát kết quả giao dịch của đại lý, 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 đồng bộ để hiện thực hóa 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 trạng tài chính của người dùng.
DeepSeek chính là tìm kiếm đột phá thông qua đổi mới thuật toán dưới sự hạn chế 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 hội nhập giữa Web3 và AI, giảm thiểu sự phụ thuộc vào chip cao cấp, và trao quyền cho đổi mới tài chính, những tác động này đang tái định hình cấu trúc của nền kinh tế số. Sự phát triển của AI trong tương lai không còn chỉ là cuộc đua về 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 các 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.
23 thích
Phần thưởng
23
7
Chia sẻ
Bình luận
0/400
MetaverseVagabond
· 07-25 01:57
Lại đến bánh mỏng, mới bắt đầu đã giảm mất.
Xem bản gốcTrả lời0
SmartContractWorker
· 07-23 22:18
Cuối cùng cũng không lag nữa
Xem bản gốcTrả lời0
GateUser-a180694b
· 07-22 19:04
Ai còn cầm được nó nữa?
Xem bản gốcTrả lời0
wrekt_but_learning
· 07-22 04:23
Lùa khả năng tính toán nhà đầu tư lớn rồi
Xem bản gốcTrả lời0
ForkTongue
· 07-22 04:22
Làm cái gì vậy, còn không bằng quét Quark.
Xem bản gốcTrả lời0
GasWaster
· 07-22 04:17
Một người khác kêu gọi giảm chi phí nhưng không đủ khả năng mua.
DeepSeek V3 đổi mới thuật toán AI dẫn đầu kỷ nguyên tính toán hiệu quả
DeepSeek V3 phát hành: Thuật toán hiệu quả dẫn dắt hướng đi mới cho AI
Gần đây, DeepSeek đã phát hành bản cập nhật V3, với 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 diễn. Bản cập nhật này đã gây ra cuộc thảo luận rộng rãi trong ngành về mối quan hệ giữa sức mạnh tính toán và thuật toán.
Tại hội nghị 2025 GTC vừa kết thúc, các nhà lãnh đạo trong ngành đã đánh giá cao DeepSeek. Họ chỉ ra rằng quan điểm trước đây 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 gia tăng, chứ không giảm.
DeepSeek là sản phẩm đại diện cho sự đột phá của thuật toán, mối quan hệ giữa nó và nhà cung cấp phần cứng đã gây ra những suy nghĩ về vai trò của sức mạnh tính toán và thuật toán trong sự phát triển của ngành AI.
Sự tiến hóa đồng 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 vận hành cho các thuật toán phức tạp hơn, cho phép mô hình xử lý một lượng lớn dữ liệu 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 quả sử dụng tài nguyên tính toán.
Mối quan hệ cộng sinh giữa sức mạnh tính toán và thuật toán đang tái cấu trúc cục diện ngành công nghiệp AI:
Đường lối kỹ thuật phân hóa: Một số công ty theo đuổi việc xây dựng các cụm tính toán siêu lớn, trong khi DeepSeek và những công ty khác tập trung vào tối ưu hóa hiệu suất thuật toán, hình thành các trường phái kỹ thuật khác nhau.
Tái cấu trúc chuỗi ngành: Các nhà sản xuất phần cứng 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 bớt 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 vào cơ sở hạ tầng phần cứng và nghiên cứu 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 kết quả đổi mới thuật toán và tối ưu hóa sức mạnh tính toán, tăng tốc độ lặp lại và khuếch tán 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, 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 nhiều 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 một nhóm chuyên gia trong đội, mỗi chuyên gia có lĩnh vực chuyên môn riêng, khi gặp vấn đề cụ thể, chuyên gia phù hợp nhất sẽ được giao nhiệm vụ xử lý, điều này nâng cao 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 đưa ra khung đào tạo độ chính xác hỗn hợp FP8. Khung này giống như một bộ phân bổ tài nguyên thông minh, có khả năng chọn độ chính xác tính toán phù hợp một cách linh hoạt dựa trên nhu cầu ở các giai đoạn khác nhau trong quá trình đào tạo. Khi cần tính toán độ chính xác cao, 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 thì giảm độ chính xác, từ đó 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 là 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 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 mới GRPO (Tối ưu hóa thưởng-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, hướng dẫn mô hình học những hành vi tốt hơn thông qua thưởng và phạt. Thuật toán mới của DeepSeek hiệu quả hơn, có thể giảm thiểu tính toán không cần thiết trong khi vẫn đảm bảo cải thiện hiệu suất mô hình, từ đó 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 về sức mạnh tính toán trên toàn bộ chuỗi từ đào tạo đến suy luận. 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, giúp nhiều nhà phát triển và doanh nghiệp có thể tham gia vào đổi mới AI.
Ảnh hưởng đến các nhà sản xuất phần cứng
DeepSeek tối ưu hóa thuật toán trực tiếp thông qua lớp PTX (Parallel Thread Execution) của nhà sản xuất phần cứng. PTX là một ngôn ngữ biểu diễn trung gian nằm giữa mã cao cấp và các lệnh GPU thực tế, thông qua việc thao tác với lớp này, DeepSeek có thể thực hiện việc điều chỉnh hiệu suất một cách tinh vi hơn.
Ảnh hưởng của điều này đến các nhà sản xuất phần cứng là hai mặt, một mặt, DeepSeek gắn bó sâu hơn với phần cứng và hệ sinh thái, việc giảm thiểu 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 hoạt động, giờ đây có thể hoạt động hiệu quả trên các card đồ họa tầm trung hoặc thậm chí cấp tiêu dùng.
Ý nghĩa đối với ngành AI Trung Quốc
Tối ưu hóa thuật toán của DeepSeek cung cấp một con đường đột phá công nghệ cho ngành công nghiệp AI của Trung Quốc. Trong bối cảnh bị hạn chế về chip cao cấp, tư duy "phần mềm bù phần cứng" đã giảm bớt sự phụ thuộc vào chip nhập khẩu hàng đầu.
Ở thượng nguồn, thuật toán hiệu quả đã giảm áp lực nhu cầu sức mạnh tính toán, giúp các nhà cung cấp dịch vụ sức mạnh tính toán có thể kéo dài chu kỳ sử dụng phần cứng thông qua tối ưu phần mềm, tăng tỷ suất hoàn vốn đầu tư. Ở hạ nguồn, mô hình mã nguồn mở đã được tối ưu hóa làm giảm ngưỡng phát triển ứng dụng AI. Nhiều doanh nghiệp nhỏ và vừa không cần nhiều tài nguyên sức mạnh tính toán vẫn có thể phát triển ứng dụng cạnh tranh dựa trên mô hình DeepSeek, điều này sẽ tạo ra nhiều giải pháp AI trong các lĩnh vực chuyên biệt.
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 sáng tạo, thuật toán hiệu quả và nhu cầu tính toán thấp đã làm cho suy diễn AI phi tập trung trở nên khả thi. Kiến trúc MOE tự nhiên phù hợp cho 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 hoàn chỉnh, điều này đã 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 đã giảm thêm nhu cầu về tài nguyên tính toán cao cấp, cho phép nhiều tài nguyên tính toán hơn có thể được thêm vào mạng lưới nút. Điều này không chỉ hạ thấp rào cản tham gia vào tính toán AI phi tập trung mà còn nâng cao khả năng và hiệu suất 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 đại lý, dự đoán biến động giá ngắn hạn của đại lý, thực hiện giao dịch trên chuỗi của đại lý, giám sát kết quả giao dịch của đại lý, 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 đồng bộ để hiện thực hóa 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 trạng tài chính của người dùng.
DeepSeek chính là tìm kiếm đột phá thông qua đổi mới thuật toán dưới sự hạn chế 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 hội nhập giữa Web3 và AI, giảm thiểu sự phụ thuộc vào chip cao cấp, và trao quyền cho đổi mới tài chính, những tác động này đang tái định hình cấu trúc của nền kinh tế số. Sự phát triển của AI trong tương lai không còn chỉ là cuộc đua về 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 các quy tắc trò chơi bằng trí tuệ Trung Quốc.