Cập nhật mô hình DeepSeek V3: Khả năng tính toán và thuật toán được tối ưu hóa đồng bộ
Gần đây, DeepSeek đã phát hành phiên bản mô hình V3 mới nhất - DeepSeek-V3-0324, với tham số mô hình đạt 6850 tỷ, có sự cải thiện đáng kể về khả năng mã hóa, thiết kế UI và khả năng suy luận.
Tại hội nghị GTC 2025 vừa kết thúc, các lãnh đạo trong ngành đã đánh giá cao DeepSeek. Họ chỉ ra 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 tăng lên chứ không giảm.
DeepSeek như một sản phẩm đại diện cho sự đột phá trong thuật toán, mối quan hệ giữa nó và việc cung cấp chip đã gợi lên suy nghĩ về vai trò của khả năng tính toán và thuật toán trong sự phát triển của ngành.
Khả năng tính toán và thuật toán của sự tiến hóa đồng sinh
Trong lĩnh vực AI, khả năng tính toán được nâng cao đã cung cấp nền tảng cho các thuật toán phức tạp hơn, giúp mô hình xử lý lượng dữ liệu lớn hơn, học các mô hình phức tạp hơn; trong khi việc tối ưu hóa thuật toán có thể sử dụng khả năng tính toán một cách hiệu quả hơn, nâng cao hiệu suất sử dụng tài nguyên tính toán.
Mối quan hệ cộng sinh này đang tái định hình cấu trúc ngành công nghiệp AI:
Sự phân hóa trong lộ trình công nghệ: Một số công ty theo đuổi việc xây dựng các cụm khả năng tính toán siêu lớn, trong khi những công ty khác lại tập trung vào tối ưu hóa hiệu suất thuật toán, hình thành nên các trường phái công nghệ khác nhau.
Tái cấu trúc chuỗi ngành: Một công ty chip 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 bớt rào cản triển khai thông qua dịch vụ khả năng tính toán linh hoạt.
Điều chỉnh phân bổ tài nguyên: Doanh nghiệp tìm kiếm sự cân bằng giữa đầu tư hạ tầng phần cứng và phát triển thuật toán hiệu quả.
Sự trỗi dậy của cộng đồng mã nguồn mở: Mô hình mã nguồn mở cho phép chia sẻ thành quả đổi mới thuật toán và khả năng tính toán, thúc đẩy sự lặp lại và lan tỏa công nghệ.
Đổi mới công nghệ của DeepSeek
Sự phát triển nhanh chóng của DeepSeek gắn liền với 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 sử 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 hiệu quả, các thành viên khác nhau đảm nhiệm các vai trò của mình, cùng nhau nâng cao hiệu suất và độ chính xác của mô hình.
Phương pháp đào tạo cải cách
DeepSeek đã đề xuất khung đào tạo độ chính xác hỗn hợp FP8. Khung này có khả năng điều chỉnh độ chính xác tính toán một cách linh hoạt theo nhu cầu đào tạo, đồng thời đảm bảo độ chính xác của mô hình, tăng tốc độ đào tạo và giảm mức sử dụng bộ nhớ.
Nâng cao hiệu suất suy luận
DeepSeek đã giới thiệu công nghệ Dự đoán nhiều Token (Multi-token Prediction, MTP), có khả năng dự đoán nhiều Token trong một lần, tăng tốc độ suy luận và giảm chi phí suy luận.
Đột phá thuật toán học tăng cường
Thuật toán học tăng cường mới GRPO (Tối ưu hóa thưởng bị phạt tổng quát) của DeepSeek đã tối ưu hóa quá trình huấn luyện mô hình, trong khi đảm bảo cải thiện hiệu suất và giảm bớt tính toán không cần thiết, 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 thiểu nhu cầu khả năng tính toán từ đào tạo đến suy diễn. Các card đồ họa tiêu dùng thông thường bây giờ cũng có thể chạy các mô hình AI mạnh mẽ, giảm đáng kể rào cản cho ứng dụng AI.
Ảnh hưởng đến nguồn cung chip
DeepSeek không hoàn toàn thoát khỏi sự phụ thuộc vào các chip cụ thể, mà là tối ưu hóa thuật toán thông qua lớp PTX (Parallel Thread Execution). Phương pháp này một mặt làm sâu sắc thêm sự gắn bó với phần cứng và hệ sinh thái, mặt khác có thể thay đổi cấu trúc nhu cầu thị trường về các chip cao cấp.
Ý nghĩa đối với ngành công nghiệp AI của Trung Quốc
Tối ưu hóa thuật toán của DeepSeek đã cung cấp một bước đột phá công nghệ cho ngành AI Trung Quốc. Trong bối cảnh nguồn cung chip cao cấp bị hạn chế, tư duy "phần mềm bù phần cứng" đã giảm bớt sự phụ thuộc vào chip nhập khẩu.
Tại thượng nguồn của ngành, thuật toán hiệu quả đã giảm áp lực về khả năng tính toán, cho phép các nhà cung cấp dịch vụ khả năng tính toán kéo dài chu kỳ sử dụng phần cứng thông qua tối ưu hóa phần mềm. Tại hạ nguồn, mô hình mã nguồn mở đã được tối ưu hóa giảm bớt rào cản phát triển ứng dụng AI, cho phép nhiều doanh nghiệp vừa và nhỏ tham gia vào đổi mới AI.
Ảnh hưởng sâu rộng của Web3+AI
Cơ sở hạ tầng AI phi tập trung
Đổi mới công nghệ của DeepSeek đã mở ra những khả năng mới cho cơ sở hạ tầng AI Web3. Kiến trúc MoE phù hợp với triển khai phân tán, khung đào tạo FP8 giảm nhu cầu về tài nguyên tính toán cao cấp, tất cả đều giúp xây dựng một mạng lưới AI phi tập trung linh hoạt và hiệu quả hơn.
Ứng dụng hệ thống đa tác nhân
Trong lĩnh vực Web3, sự đổi mới công nghệ của DeepSeek có thể mang lại các ứng dụng sau:
Tối ưu hóa chiến lược giao dịch thông minh: Thông qua nhiều đại lý AI chuyên dụng làm việc phối hợp, đạt được phân tích thị trường và thực hiện giao dịch chính xác hơn.
Thực hiện tự động hợp đồng thông minh: Sử dụng nhiều đại lý AI để giám sát và thực hiện hợp đồng thông minh, đạt được tự động hóa logic kinh doanh phức tạp hơn.
Quản lý danh mục đầu tư cá nhân hóa: AI có thể tối ưu hóa chiến lược đầu tư theo thời gian thực dựa trên sở thích rủi ro và mục tiêu đầu tư của người dùng.
DeepSeek thông qua đổi mới thuật toán tìm kiếm đột phá dưới sự hạn chế của khả năng tính toán, mở ra con đường phát triển khác biệt cho ngành công nghiệp AI. Nó đã giảm bớt rào cản ứng dụng, thúc đẩy sự tích hợp giữa Web3 và AI, giảm bớt sự phụ thuộc vào chip cao cấp, và cung cấp những khả năng mới cho đổi mới tài chính. Trong tương lai, sự phát triển của AI sẽ không chỉ là cuộc đua về khả năng tính toán, mà là cuộc đua tối ưu hợp tác giữa khả năng tính toán và thuật toán. Trên đường đua mới này, những người đổi mới đang sử dụng trí tuệ để định nghĩa lại quy tắc trò chơi.
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.
Nâng cấp mô hình DeepSeek V3: 6850 tỷ tham số hỗ trợ đổi mới Web3 và AI
Cập nhật mô hình DeepSeek V3: Khả năng tính toán và thuật toán được tối ưu hóa đồng bộ
Gần đây, DeepSeek đã phát hành phiên bản mô hình V3 mới nhất - DeepSeek-V3-0324, với tham số mô hình đạt 6850 tỷ, có sự cải thiện đáng kể về khả năng mã hóa, thiết kế UI và khả năng suy luận.
Tại hội nghị GTC 2025 vừa kết thúc, các lãnh đạo trong ngành đã đánh giá cao DeepSeek. Họ chỉ ra 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 tăng lên chứ không giảm.
DeepSeek như một sản phẩm đại diện cho sự đột phá trong thuật toán, mối quan hệ giữa nó và việc cung cấp chip đã gợi lên suy nghĩ về vai trò của khả năng tính toán và thuật toán trong sự phát triển của ngành.
Khả năng tính toán và thuật toán của sự tiến hóa đồng sinh
Trong lĩnh vực AI, khả năng tính toán được nâng cao đã cung cấp nền tảng cho các thuật toán phức tạp hơn, giúp mô hình xử lý lượng dữ liệu lớn hơn, học các mô hình phức tạp hơn; trong khi việc tối ưu hóa thuật toán có thể sử dụng khả năng tính toán một cách hiệu quả hơn, nâng cao hiệu suất sử dụng tài nguyên tính toán.
Mối quan hệ cộng sinh này đang tái định hình cấu trúc ngành công nghiệp AI:
Sự phân hóa trong lộ trình công nghệ: Một số công ty theo đuổi việc xây dựng các cụm khả năng tính toán siêu lớn, trong khi những công ty khác lại tập trung vào tối ưu hóa hiệu suất thuật toán, hình thành nên các trường phái công nghệ khác nhau.
Tái cấu trúc chuỗi ngành: Một công ty chip 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 bớt rào cản triển khai thông qua dịch vụ khả năng tính toán linh hoạt.
Điều chỉnh phân bổ tài nguyên: Doanh nghiệp tìm kiếm sự cân bằng giữa đầu tư hạ tầng phần cứng và phát triển thuật toán hiệu quả.
Sự trỗi dậy của cộng đồng mã nguồn mở: Mô hình mã nguồn mở cho phép chia sẻ thành quả đổi mới thuật toán và khả năng tính toán, thúc đẩy sự lặp lại và lan tỏa công nghệ.
Đổi mới công nghệ của DeepSeek
Sự phát triển nhanh chóng của DeepSeek gắn liền với 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 sử 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 hiệu quả, các thành viên khác nhau đảm nhiệm các vai trò của mình, cùng nhau nâng cao hiệu suất và độ chính xác của mô hình.
Phương pháp đào tạo cải cách
DeepSeek đã đề xuất khung đào tạo độ chính xác hỗn hợp FP8. Khung này có khả năng điều chỉnh độ chính xác tính toán một cách linh hoạt theo nhu cầu đào tạo, đồng thời đảm bảo độ chính xác của mô hình, tăng tốc độ đào tạo và giảm mức sử dụng bộ nhớ.
Nâng cao hiệu suất suy luận
DeepSeek đã giới thiệu công nghệ Dự đoán nhiều Token (Multi-token Prediction, MTP), có khả năng dự đoán nhiều Token trong một lần, tăng tốc độ suy luận và giảm chi phí suy luận.
Đột phá thuật toán học tăng cường
Thuật toán học tăng cường mới GRPO (Tối ưu hóa thưởng bị phạt tổng quát) của DeepSeek đã tối ưu hóa quá trình huấn luyện mô hình, trong khi đảm bảo cải thiện hiệu suất và giảm bớt tính toán không cần thiết, 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 thiểu nhu cầu khả năng tính toán từ đào tạo đến suy diễn. Các card đồ họa tiêu dùng thông thường bây giờ cũng có thể chạy các mô hình AI mạnh mẽ, giảm đáng kể rào cản cho ứng dụng AI.
Ảnh hưởng đến nguồn cung chip
DeepSeek không hoàn toàn thoát khỏi sự phụ thuộc vào các chip cụ thể, mà là tối ưu hóa thuật toán thông qua lớp PTX (Parallel Thread Execution). Phương pháp này một mặt làm sâu sắc thêm sự gắn bó với phần cứng và hệ sinh thái, mặt khác có thể thay đổi cấu trúc nhu cầu thị trường về các chip cao cấp.
Ý nghĩa đối với ngành công nghiệp AI của Trung Quốc
Tối ưu hóa thuật toán của DeepSeek đã cung cấp một bước đột phá công nghệ cho ngành AI Trung Quốc. Trong bối cảnh nguồn cung chip cao cấp bị hạn chế, tư duy "phần mềm bù phần cứng" đã giảm bớt sự phụ thuộc vào chip nhập khẩu.
Tại thượng nguồn của ngành, thuật toán hiệu quả đã giảm áp lực về khả năng tính toán, cho phép các nhà cung cấp dịch vụ khả năng tính toán kéo dài chu kỳ sử dụng phần cứng thông qua tối ưu hóa phần mềm. Tại hạ nguồn, mô hình mã nguồn mở đã được tối ưu hóa giảm bớt rào cản phát triển ứng dụng AI, cho phép nhiều doanh nghiệp vừa và nhỏ tham gia vào đổi mới AI.
Ảnh hưởng sâu rộng của Web3+AI
Cơ sở hạ tầng AI phi tập trung
Đổi mới công nghệ của DeepSeek đã mở ra những khả năng mới cho cơ sở hạ tầng AI Web3. Kiến trúc MoE phù hợp với triển khai phân tán, khung đào tạo FP8 giảm nhu cầu về tài nguyên tính toán cao cấp, tất cả đều giúp xây dựng một mạng lưới AI phi tập trung linh hoạt và hiệu quả hơn.
Ứng dụng hệ thống đa tác nhân
Trong lĩnh vực Web3, sự đổi mới công nghệ của DeepSeek có thể mang lại các ứng dụng sau:
Tối ưu hóa chiến lược giao dịch thông minh: Thông qua nhiều đại lý AI chuyên dụng làm việc phối hợp, đạt được phân tích thị trường và thực hiện giao dịch chính xác hơn.
Thực hiện tự động hợp đồng thông minh: Sử dụng nhiều đại lý AI để giám sát và thực hiện hợp đồng thông minh, đạt được tự động hóa logic kinh doanh phức tạp hơn.
Quản lý danh mục đầu tư cá nhân hóa: AI có thể tối ưu hóa chiến lược đầu tư theo thời gian thực dựa trên sở thích rủi ro và mục tiêu đầu tư của người dùng.
DeepSeek thông qua đổi mới thuật toán tìm kiếm đột phá dưới sự hạn chế của khả năng tính toán, mở ra con đường phát triển khác biệt cho ngành công nghiệp AI. Nó đã giảm bớt rào cản ứng dụng, thúc đẩy sự tích hợp giữa Web3 và AI, giảm bớt sự phụ thuộc vào chip cao cấp, và cung cấp những khả năng mới cho đổi mới tài chính. Trong tương lai, sự phát triển của AI sẽ không chỉ là cuộc đua về khả năng tính toán, mà là cuộc đua tối ưu hợp tác giữa khả năng tính toán và thuật toán. Trên đường đua mới này, những người đổi mới đang sử dụng trí tuệ để định nghĩa lại quy tắc trò chơi.