DeepSeek V3 ra mắt: Khả năng tính toán và thuật toán phối hợp tối ưu hóa kỷ nguyên mới
Gần đây, DeepSeek đã phát hành bản cập nhật V3 mới nhất — DeepSeek-V3-0324 trên nền tảng Hugging Face. Mô hình này có 6850 tỷ tham số, với những cải tiến 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, một giám đốc điều hành của một công ty công nghệ nổi tiếng đã đánh giá cao DeepSeek. Ông nhấn mạnh rằng quan điểm trước đây cho rằng mô hình hiệu quả của DeepSeek sẽ giảm nhu cầu về chip là sai lầm, nhu cầu tính toán trong tương lai chỉ có thể gia tăng, chứ không phải giảm đi.
Là tác phẩm đại diện cho sự đột phá của thuật toán, mối quan hệ giữa DeepSeek và khả năng tính toán đáng được thảo luận sâu sắc. Hãy cùng phân tích ý nghĩa của khả năng tính toán và thuật toán đối với sự phát triển của ngành AI.
Khả năng tính toán và sự tiến hóa đồng sinh của thuật toán
Trong lĩnh vực AI, khả năng tính toán được nâng cao cung cấp cơ sở 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 đó, 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.
Khả năng tính toán và thuật toán đang tái cấu trúc cục diện ngành AI:
Sự phân hóa trong lộ trình kỹ thuật: Một số công ty theo đuổi việc xây dựng các cụm khả năng tính toán siêu lớn, trong khi những công ty khác tập trung vào việc tối ưu hóa hiệu suất thuật toán, hình thành các trường phái kỹ thuật khác nhau.
Tái cấu trúc chuỗi ngành: Một nhà sản xuất 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 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 cho phép chia sẻ thành quả đổi mới thuật toán và tối ưu hóa khả năng tính toán, tăng tốc độ lặp lại và lan tỏa công nghệ.
Đổi mới công nghệ của DeepSeek
Sự trỗi dậy nhanh chóng của DeepSeek gắn liền với những 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 siêu đẳng, trong đó Transformer chịu trách nhiệm xử lý các nhiệm vụ thông thường, còn MOE như một nhóm chuyên gia trong đội, mỗi chuyên gia có lĩnh vực chuyên môn riêng, khi gặp vấn đề cụ thể, sẽ có chuyên gia giỏi nhất xử lý, từ đó nâng cao hiệu quả 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 chọn độ chính xác tính toán phù hợp một cách linh hoạt theo nhu cầu của các giai đoạn khác nhau trong quá trình đào tạo. Khi cần tính toán độ chính xác cao, sẽ sử dụng độ chính xác cao hơn để đảm bảo độ chính xác của mô hình; trong khi đó, khi có thể chấp nhận độ chính xác thấp hơn, thì sẽ giảm độ chính xác để tiết kiệm tài nguyên tính toán, tăng tốc độ đào tạo và giảm mức sử dụng bộ nhớ.
Nâng cao hiệu suất suy luận
Trong giai đoạn suy luận, DeepSeek đã giới thiệu công nghệ Dự đoán đa Token (Multi-token Prediction, MTP). Phương pháp suy luận truyền thống là từng bước một, mỗi bước chỉ dự đoán một Token. Trong khi đó, công nghệ MTP có thể dự đoán nhiều Token cùng một lúc, từ đó làm tăng tốc độ suy luận một cách đáng kể 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 thưởng-điểm phạt tổng quát) đã tối ưu hóa quá trình đào tạo mô hình. Thuật toán mới này có khả năng giảm thiểu tính toán không cần thiết trong khi vẫn đảm bảo nâng cao hiệu suất của 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 khả năng tính toán trong toàn bộ chuỗi từ đào tạo đến suy luận. Card đồ họa tiêu dùng thông thường hiện nay cũng có thể chạy các mô hình AI mạnh mẽ, giảm đáng kể rào cản gia nhập vào ứng dụng AI, cho phép nhiều nhà phát triển và doanh nghiệp tham gia vào sự đổi mới AI.
Ảnh hưởng đến các nhà sản xuất chip
Sự đổi mới công nghệ của DeepSeek có ảnh hưởng hai mặt đối với các nhà sản xuất chip. Một mặt, DeepSeek gắn bó sâu hơn với phần cứng và hệ sinh thái, việc giảm bớt 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 chạy, giờ đây có thể hoạt động hiệu quả trên 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 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 cho phần cứng" đã giảm bớt sự phụ thuộc vào các chip nhập khẩu hàng đầu.
Tại thượng nguồn, thuật toán hiệu quả đã giảm áp lực yêu cầu 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, 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 khả năng tính toán, vẫn 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 dọc hơn.
Ảnh hưởng sâu rộng của Web3+AI
Cơ sở hạ tầng AI phi tập trung
Tối ưu hóa thuật toán của DeepSeek cung cấp động lực mới cho hạ tầng AI Web3. Kiến trúc đổi mới, thuật toán hiệu quả và nhu cầu khả năng tính toán thấp đã làm cho suy diễn AI phi tập trung trở nên khả thi. Kiến trúc MoE tự nhiên phù hợp với triển khai phân tán, các nút khác nhau có thể sở hữu các mạng chuyên gia khác nhau, không cần một nút duy nhất lưu trữ mô hình đầy đủ, điều này làm giảm đáng kể yêu cầu lưu trữ và tính toán của một nút duy nhất, 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 tham gia vào mạng lưới nút. Điều này không chỉ giảm bớt rào cản tham gia 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 hoạt động phối hợp, giúp người dùng đạt được lợi nhuận cao hơn.
Thực thi tự động của hợp đồng thông minh: Các tác nhân thông minh phối hợp để giám sát, thực thi và giám sát kết quả của hợp đồng thông minh, 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 hình tài chính của người dùng.
DeepSeek chính là trong bối cảnh khả năng tính toán bị hạn chế, thông qua sự đổi mới thuật toán để tìm kiếm đột phá, 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 hợp giữa Web3 và AI, giảm thiểu 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 kỹ thuật số. Tương lai phát triển AI không còn chỉ là cuộc đua khả năng tính toán, mà là cuộc đua tối ưu phối hợp giữa khả năng tính toán và thuật toán. Trên đường đua mới này, các nhà đổi mới như DeepSeek đang sử dụng trí tuệ Trung Quốc 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.
16 thích
Phần thưởng
16
5
Chia sẻ
Bình luận
0/400
DecentralizedElder
· 07-21 10:33
Tham số lớn như vậy, có tiêu thụ được không?
Xem bản gốcTrả lời0
AirdropHarvester
· 07-21 10:32
Đều là chuyện nhỏ! Cái này sao lại sao chép được chứ?
Xem bản gốcTrả lời0
StakeOrRegret
· 07-21 10:30
Không theo kịp thương hiệu mới rồi.
Xem bản gốcTrả lời0
0xSoulless
· 07-21 10:21
又来 Được chơi cho Suckers là吧
Xem bản gốcTrả lời0
TokenEconomist
· 07-21 10:17
thực ra, kích thước tham số không phải là tất cả... hãy để tôi phân tích các tác động của roi ở đây
DeepSeek V3 giải phóng tiềm năng thuật toán, mở ra kỷ nguyên phát triển AI mới.
DeepSeek V3 ra mắt: Khả năng tính toán và thuật toán phối hợp tối ưu hóa kỷ nguyên mới
Gần đây, DeepSeek đã phát hành bản cập nhật V3 mới nhất — DeepSeek-V3-0324 trên nền tảng Hugging Face. Mô hình này có 6850 tỷ tham số, với những cải tiến 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, một giám đốc điều hành của một công ty công nghệ nổi tiếng đã đánh giá cao DeepSeek. Ông nhấn mạnh rằng quan điểm trước đây cho rằng mô hình hiệu quả của DeepSeek sẽ giảm nhu cầu về chip là sai lầm, nhu cầu tính toán trong tương lai chỉ có thể gia tăng, chứ không phải giảm đi.
Là tác phẩm đại diện cho sự đột phá của thuật toán, mối quan hệ giữa DeepSeek và khả năng tính toán đáng được thảo luận sâu sắc. Hãy cùng phân tích ý nghĩa của khả năng tính toán và thuật toán đối với sự phát triển của ngành AI.
Khả năng tính toán và sự tiến hóa đồng sinh của thuật toán
Trong lĩnh vực AI, khả năng tính toán được nâng cao cung cấp cơ sở 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 đó, 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.
Khả năng tính toán và thuật toán đang tái cấu trúc cục diện ngành AI:
Sự phân hóa trong lộ trình kỹ thuật: Một số công ty theo đuổi việc xây dựng các cụm khả năng tính toán siêu lớn, trong khi những công ty khác tập trung vào việc tối ưu hóa hiệu suất thuật toán, hình thành các trường phái kỹ thuật khác nhau.
Tái cấu trúc chuỗi ngành: Một nhà sản xuất 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 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 cho phép chia sẻ thành quả đổi mới thuật toán và tối ưu hóa khả năng tính toán, tăng tốc độ lặp lại và lan tỏa công nghệ.
Đổi mới công nghệ của DeepSeek
Sự trỗi dậy nhanh chóng của DeepSeek gắn liền với những 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 siêu đẳng, trong đó Transformer chịu trách nhiệm xử lý các nhiệm vụ thông thường, còn MOE như một nhóm chuyên gia trong đội, mỗi chuyên gia có lĩnh vực chuyên môn riêng, khi gặp vấn đề cụ thể, sẽ có chuyên gia giỏi nhất xử lý, từ đó nâng cao hiệu quả 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 chọn độ chính xác tính toán phù hợp một cách linh hoạt theo nhu cầu của các giai đoạn khác nhau trong quá trình đào tạo. Khi cần tính toán độ chính xác cao, sẽ sử dụng độ chính xác cao hơn để đảm bảo độ chính xác của mô hình; trong khi đó, khi có thể chấp nhận độ chính xác thấp hơn, thì sẽ giảm độ chính xác để tiết kiệm tài nguyên tính toán, tăng tốc độ đào tạo và giảm mức sử dụng bộ nhớ.
Nâng cao hiệu suất suy luận
Trong giai đoạn suy luận, DeepSeek đã giới thiệu công nghệ Dự đoán đa Token (Multi-token Prediction, MTP). Phương pháp suy luận truyền thống là từng bước một, mỗi bước chỉ dự đoán một Token. Trong khi đó, công nghệ MTP có thể dự đoán nhiều Token cùng một lúc, từ đó làm tăng tốc độ suy luận một cách đáng kể 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 thưởng-điểm phạt tổng quát) đã tối ưu hóa quá trình đào tạo mô hình. Thuật toán mới này có khả năng giảm thiểu tính toán không cần thiết trong khi vẫn đảm bảo nâng cao hiệu suất của 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 khả năng tính toán trong toàn bộ chuỗi từ đào tạo đến suy luận. Card đồ họa tiêu dùng thông thường hiện nay cũng có thể chạy các mô hình AI mạnh mẽ, giảm đáng kể rào cản gia nhập vào ứng dụng AI, cho phép nhiều nhà phát triển và doanh nghiệp tham gia vào sự đổi mới AI.
Ảnh hưởng đến các nhà sản xuất chip
Sự đổi mới công nghệ của DeepSeek có ảnh hưởng hai mặt đối với các nhà sản xuất chip. Một mặt, DeepSeek gắn bó sâu hơn với phần cứng và hệ sinh thái, việc giảm bớt 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 chạy, giờ đây có thể hoạt động hiệu quả trên 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 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 cho phần cứng" đã giảm bớt sự phụ thuộc vào các chip nhập khẩu hàng đầu.
Tại thượng nguồn, thuật toán hiệu quả đã giảm áp lực yêu cầu 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, 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 khả năng tính toán, vẫn 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 dọc hơn.
Ảnh hưởng sâu rộng của Web3+AI
Cơ sở hạ tầng AI phi tập trung
Tối ưu hóa thuật toán của DeepSeek cung cấp động lực mới cho hạ tầng AI Web3. Kiến trúc đổi mới, thuật toán hiệu quả và nhu cầu khả năng tính toán thấp đã làm cho suy diễn AI phi tập trung trở nên khả thi. Kiến trúc MoE tự nhiên phù hợp với triển khai phân tán, các nút khác nhau có thể sở hữu các mạng chuyên gia khác nhau, không cần một nút duy nhất lưu trữ mô hình đầy đủ, điều này làm giảm đáng kể yêu cầu lưu trữ và tính toán của một nút duy nhất, 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 tham gia vào mạng lưới nút. Điều này không chỉ giảm bớt rào cản tham gia 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 hoạt động phối hợp, giúp người dùng đạt được lợi nhuận cao hơn.
Thực thi tự động của hợp đồng thông minh: Các tác nhân thông minh phối hợp để giám sát, thực thi và giám sát kết quả của hợp đồng thông minh, 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 hình tài chính của người dùng.
DeepSeek chính là trong bối cảnh khả năng tính toán bị hạn chế, thông qua sự đổi mới thuật toán để tìm kiếm đột phá, 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 hợp giữa Web3 và AI, giảm thiểu 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 kỹ thuật số. Tương lai phát triển AI không còn chỉ là cuộc đua khả năng tính toán, mà là cuộc đua tối ưu phối hợp giữa khả năng tính toán và thuật toán. Trên đường đua mới này, các nhà đổi mới như DeepSeek đang sử dụng trí tuệ Trung Quốc để định nghĩa lại quy tắc trò chơi.