DeepSeek V3 ra mắt: Thuật toán tối ưu dẫn dắt kỷ nguyên AI mới
Gần đây, DeepSeek đã phát hành bản cập nhật V3 mới nhất - DeepSeek-V3-0324 trên nền tảng Hugging Face. Mô hình này sở hữu 6850 tỷ tham số, với sự cải thiện đáng kể về khả năng mã hóa, thiết kế giao diện người dùng và khả năng suy luận.
Tại hội nghị GTC 2025 vừa kết thúc, CEO của Nvidia, Huang Renxun, 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, và nhu cầu tính toán trong tương lai chỉ có thể tăng lên chứ không giảm.
Là tác phẩm đại diện cho sự đột phá trong thuật toán, mối quan hệ giữa DeepSeek và cung cấp sức mạnh tính toán đã thu hút sự chú ý của ngành. Bài viết này sẽ khám phá tầm quan trọng của sức mạnh tính toán và thuật toán đối với sự phát triển của ngành AI.
Sự tiến hóa chung 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 hơn, giúp mô hình có thể xử lý lượng dữ liệu lớn hơn và học các mẫu phức tạp hơn. Đồng thời, việc tối ưu hóa thuật toán có thể sử dụng sức mạnh tính toán một cách hiệu quả hơn, nâng cao hiệu suất sử dụng tài nguyên tính toán.
Mối quan hệ cộng sinh này đang định hình lại bối cảnh ngành AI:
Sự phân hóa trong lộ trình công nghệ: Một số công ty theo đuổi việc xây dựng các cụm sức mạnh tính toán siêu lớn, trong khi một số công ty khác tập trung vào tối ưu hóa hiệu quả thuật toán, tạo thành các trường phái công nghệ khác nhau.
Tái cấu trúc chuỗi ngành: Một số công ty 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 ngưỡng 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 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 quả 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 thành công của DeepSeek gắn liền với sự đổi mới công nghệ của nó. Dưới đây là giải thích ngắn gọn về các 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 đẳng, trong đó Transformer chịu trách nhiệm xử lý các nhiệm vụ thông thường, trong khi MOE 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 xử lý, từ đó nâng cao hiệu quả và độ chính xác của mô hình.
Phương pháp đào tạo cách mạng
DeepSeek đã đề xuất khung đào tạo độ chính xác hỗn hợp FP8. Khung này có khả năng chọn lựa độ chính xác tính toán phù hợp một cách động dựa trên nhu cầu của các giai đoạn khác nhau trong quá trình đào tạo, vừa đảm bảo độ chính xác của mô hình vừa tăng tốc độ đào tạo và giảm mức sử dụng bộ nhớ.
Nâng cao hiệu suất suy diễn
Trong giai đoạn suy luận, DeepSeek đã giới thiệu công nghệ Dự đoán nhiều Token (Multi-token Prediction, MTP). Công nghệ này có khả năng dự đoán nhiều Token một lần, từ đó tăng tốc độ suy luận và giảm chi phí suy luận.
Đột phá thuật toán học tăng cường
Thuật toán học tăng cường mới của DeepSeek GRPO (Tối ưu hóa phạt thưởng tổng quát) đã tối ưu hóa quá trình huấn luyện mô hình. Thuật toán này có khả năng cải thiện hiệu suất mô hình trong khi giảm thiểu 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 nhu 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 để ứng dụng AI, giúp nhiều nhà phát triển và doanh nghiệp có thể tham gia vào đổi mới AI.
Ảnh hưởng đến ngành công nghiệp chip
Tối ưu hóa thuật toán của DeepSeek được thực hiện thông qua lớp PTX (Parallel Thread Execution) của một công ty nào đó, điều này thực sự làm sâu sắc thêm sự gắn bó với phần cứng và hệ sinh thái của công ty đó. Việc giảm bớt rào cản ứng dụng AI có thể mở rộng quy mô thị trường tổng thể, nhưng đồng thời cũng có thể thay đổi cấu trúc nhu cầu thị trường đối với các chip cao cấp. Một số mô hình AI vốn chỉ có thể chạy trên GPU cao cấp, giờ đây có thể hoạt động hiệu quả trên các 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 cung cấp con đường đột phá công nghệ cho ngành AI 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.
Tại thượng 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 chu kỳ sử dụng phần cứng thông qua tối ưu hóa phần mềm, nâng cao tỷ suất hoàn vốn đầu tư. Tại hạ nguồn, mô hình mã nguồn mở đã được tối ưu hóa giảm bớt rào cản phát triển ứng dụng AI. Nhiều doanh nghiệp vừa và nhỏ không cần nhiều tài nguyên tính toán, cũng có thể phát triển ứng dụng cạnh tranh dựa trên mô hình DeepSeek, sẽ thúc đẩy sự xuất hiện của 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
Tối ưu hóa thuật toán của DeepSeek đã cung cấp động lực mới cho cơ sở hạ tầng AI Web3. Kiến trúc MoE tự nhiên phù hợp với việc triển khai phân tán, các nút khác nhau có thể nắm giữ các mạng chuyên gia khác nhau, không cần một nút đơn lẻ lưu trữ mô hình hoàn chỉnh, điều này giảm đáng kể yêu cầu về lưu trữ và tính toán của 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, giúp nhiều tài nguyên tính toán hơn có thể tham gia vào mạng lưới nút. Điều này không chỉ giảm bớt 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 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 khác hoạt động phối hợp, giúp người dùng đạt được lợi nhuận cao hơn.
Thực hiện tự động của hợp đồng thông minh: Giám sát hợp đồng thông minh, thực hiện hợp đồng thông minh, giám sát kết quả thực hiện và các tác nhân thông minh phối hợp hoạt động, đạt được tự động hóa cho 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.
Kết luận
DeepSeek đang tìm kiếm đột phá thông qua đổi mới thuật toán dưới ràng buộc 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 hòa nhập giữa Web3 và AI, giảm sự phụ thuộc vào chip cao cấp, và trao quyền cho đổi mới tài chính, những ảnh hưởng này đang định hình lại cấu trúc kinh tế số. Tương lai phát triển AI không 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 con đường mới này, các nhà đổi mới như DeepSeek đang định nghĩa lại các quy tắc trò chơi bằng trí tuệ của 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.
19 thích
Phần thưởng
19
8
Đăng lại
Chia sẻ
Bình luận
0/400
TokenUnlocker
· 07-24 17:19
又tăng lên显卡价格!
Xem bản gốcTrả lời0
HorizonHunter
· 07-24 03:52
Lại là một cái gì đó với hàng tỷ tham số, làm đi!
Xem bản gốcTrả lời0
WalletDoomsDay
· 07-22 23:40
Khối lượng tham số khổng lồ lại còn đốt GPU
Xem bản gốcTrả lời0
BanklessAtHeart
· 07-22 23:38
Mạnh quá, CPU phải tiêu tốn nhiều điện hơn.
Xem bản gốcTrả lời0
HashBard
· 07-22 23:35
thú vị... lợi nhuận từ algo thì chẳng có nghĩa lý gì nếu không có câu chuyện cộng đồng thật lòng
Xem bản gốcTrả lời0
AirdropHunterWang
· 07-22 23:30
Tôi đang nghĩ ai sẽ trả chi phí khả năng tính toán?
Xem bản gốcTrả lời0
DataChief
· 07-22 23:25
6850 tỷ tham số, không có gì lạ khi card đồ họa lại phải tăng lên giá.
DeepSeek V3 phát hành: tối ưu hóa thuật toán dẫn đầu kỷ nguyên AI mới Khả năng tính toán yêu cầu có thể tiếp tục tăng lên
DeepSeek V3 ra mắt: Thuật toán tối ưu dẫn dắt kỷ nguyên AI mới
Gần đây, DeepSeek đã phát hành bản cập nhật V3 mới nhất - DeepSeek-V3-0324 trên nền tảng Hugging Face. Mô hình này sở hữu 6850 tỷ tham số, với sự cải thiện đáng kể về khả năng mã hóa, thiết kế giao diện người dùng và khả năng suy luận.
Tại hội nghị GTC 2025 vừa kết thúc, CEO của Nvidia, Huang Renxun, 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, và nhu cầu tính toán trong tương lai chỉ có thể tăng lên chứ không giảm.
Là tác phẩm đại diện cho sự đột phá trong thuật toán, mối quan hệ giữa DeepSeek và cung cấp sức mạnh tính toán đã thu hút sự chú ý của ngành. Bài viết này sẽ khám phá tầm quan trọng của sức mạnh tính toán và thuật toán đối với sự phát triển của ngành AI.
Sự tiến hóa chung 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 hơn, giúp mô hình có thể xử lý lượng dữ liệu lớn hơn và học các mẫu phức tạp hơn. Đồng thời, việc tối ưu hóa thuật toán có thể sử dụng sức mạnh tính toán một cách hiệu quả hơn, nâng cao hiệu suất sử dụng tài nguyên tính toán.
Mối quan hệ cộng sinh này đang định hình lại bối cảnh ngành AI:
Sự phân hóa trong lộ trình công nghệ: Một số công ty theo đuổi việc xây dựng các cụm sức mạnh tính toán siêu lớn, trong khi một số công ty khác tập trung vào tối ưu hóa hiệu quả thuật toán, tạo thành các trường phái công nghệ khác nhau.
Tái cấu trúc chuỗi ngành: Một số công ty 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 ngưỡng 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 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 quả 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 thành công của DeepSeek gắn liền với sự đổi mới công nghệ của nó. Dưới đây là giải thích ngắn gọn về các 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 đẳng, trong đó Transformer chịu trách nhiệm xử lý các nhiệm vụ thông thường, trong khi MOE 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 xử lý, từ đó nâng cao hiệu quả và độ chính xác của mô hình.
Phương pháp đào tạo cách mạng
DeepSeek đã đề xuất khung đào tạo độ chính xác hỗn hợp FP8. Khung này có khả năng chọn lựa độ chính xác tính toán phù hợp một cách động dựa trên nhu cầu của các giai đoạn khác nhau trong quá trình đào tạo, vừa đảm bảo độ chính xác của mô hình vừa tăng tốc độ đào tạo và giảm mức sử dụng bộ nhớ.
Nâng cao hiệu suất suy diễn
Trong giai đoạn suy luận, DeepSeek đã giới thiệu công nghệ Dự đoán nhiều Token (Multi-token Prediction, MTP). Công nghệ này có khả năng dự đoán nhiều Token một lần, từ đó tăng tốc độ suy luận và giảm chi phí suy luận.
Đột phá thuật toán học tăng cường
Thuật toán học tăng cường mới của DeepSeek GRPO (Tối ưu hóa phạt thưởng tổng quát) đã tối ưu hóa quá trình huấn luyện mô hình. Thuật toán này có khả năng cải thiện hiệu suất mô hình trong khi giảm thiểu 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 nhu 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 để ứng dụng AI, giúp nhiều nhà phát triển và doanh nghiệp có thể tham gia vào đổi mới AI.
Ảnh hưởng đến ngành công nghiệp chip
Tối ưu hóa thuật toán của DeepSeek được thực hiện thông qua lớp PTX (Parallel Thread Execution) của một công ty nào đó, điều này thực sự làm sâu sắc thêm sự gắn bó với phần cứng và hệ sinh thái của công ty đó. Việc giảm bớt rào cản ứng dụng AI có thể mở rộng quy mô thị trường tổng thể, nhưng đồng thời cũng có thể thay đổi cấu trúc nhu cầu thị trường đối với các chip cao cấp. Một số mô hình AI vốn chỉ có thể chạy trên GPU cao cấp, giờ đây có thể hoạt động hiệu quả trên các 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 cung cấp con đường đột phá công nghệ cho ngành AI 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.
Tại thượng 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 chu kỳ sử dụng phần cứng thông qua tối ưu hóa phần mềm, nâng cao tỷ suất hoàn vốn đầu tư. Tại hạ nguồn, mô hình mã nguồn mở đã được tối ưu hóa giảm bớt rào cản phát triển ứng dụng AI. Nhiều doanh nghiệp vừa và nhỏ không cần nhiều tài nguyên tính toán, cũng có thể phát triển ứng dụng cạnh tranh dựa trên mô hình DeepSeek, sẽ thúc đẩy sự xuất hiện của 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
Tối ưu hóa thuật toán của DeepSeek đã cung cấp động lực mới cho cơ sở hạ tầng AI Web3. Kiến trúc MoE tự nhiên phù hợp với việc triển khai phân tán, các nút khác nhau có thể nắm giữ các mạng chuyên gia khác nhau, không cần một nút đơn lẻ lưu trữ mô hình hoàn chỉnh, điều này giảm đáng kể yêu cầu về lưu trữ và tính toán của 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, giúp nhiều tài nguyên tính toán hơn có thể tham gia vào mạng lưới nút. Điều này không chỉ giảm bớt 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 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 khác hoạt động phối hợp, giúp người dùng đạt được lợi nhuận cao hơn.
Thực hiện tự động của hợp đồng thông minh: Giám sát hợp đồng thông minh, thực hiện hợp đồng thông minh, giám sát kết quả thực hiện và các tác nhân thông minh phối hợp hoạt động, đạt được tự động hóa cho 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.
Kết luận
DeepSeek đang tìm kiếm đột phá thông qua đổi mới thuật toán dưới ràng buộc 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 hòa nhập giữa Web3 và AI, giảm sự phụ thuộc vào chip cao cấp, và trao quyền cho đổi mới tài chính, những ảnh hưởng này đang định hình lại cấu trúc kinh tế số. Tương lai phát triển AI không 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 con đường mới này, các nhà đổi mới như DeepSeek đang định nghĩa lại các quy tắc trò chơi bằng trí tuệ của Trung Quốc.