Cập nhật DeepSeek V3: Thuật toán đột phá dẫn dắt mô hình mới của AI
DeepSeek gần đây đã phát hành bản cập nhật V3 trên Hugging Face - DeepSeek-V3-0324, với tham số mô hình đạt 6850 tỷ, có sự cải tiến đáng kể về khả năng mã hóa, thiết kế UI và khả năng suy luận.
Tại hội nghị GTC 2025 vừa kết thúc, CEO của Nvidia, Huang Renxun, đã đánh giá cao DeepSeek và chỉ ra rằng thị trường trước đây đã hiểu sai rằng mô hình hiệu quả của DeepSeek sẽ làm giảm nhu cầu về chip. Ông nhấn mạnh rằng nhu cầu tính toán trong tương lai sẽ chỉ tăng lên, chứ không giảm.
Là sản phẩm đại diện cho sự đột phá của thuật toán, mối quan hệ giữa DeepSeek và nhà cung cấp chip đã khiến người ta suy nghĩ về vai trò của sức mạnh tính toán và thuật toán trong sự phát triển của ngành.
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 cho các thuật toán phức tạp hơn, giúp mô hình có thể xử lý nhiều dữ liệu hơn và học các mẫu phức tạp hơn; trong khi 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 cấu trúc ngành AI:
Sự phân hóa trong lộ trình công nghệ: Một số công ty theo đuổi việc xây dựng các cụm tính toán siêu lớn, trong khi một số công ty khác tập trung vào tối ưu hóa hiệu suất thuật toán, hình thành các trường phái công nghệ khác nhau.
Tái cấu trúc chuỗi công nghiệp: Một công ty chip trở thành người dẫn đầu về sức mạnh AI thông qua hệ sinh thái của mình, 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 nguồn lực: 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 giúp chia sẻ những thành tựu 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 các điểm đổi mới chính của nó:
Tối ưu hóa kiến trúc mô hình
DeepSeek sử dụng kiến trúc kết hợp giữa Transformer và MOE (Mixture of Experts), đồng thời 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, trong đó Transformer xử lý các nhiệm vụ thông thường, còn MOE giống như một nhóm chuyên gia, gọi những chuyên gia phù hợp nhất tùy theo vấn đề cụ thể. Cơ chế MLA giúp mô hình có thể linh hoạt hơn trong việc chú ý đến các chi tiết quan trọng, từ đó nâng cao hiệu suất.
Đổi mới phương pháp huấn luyện
DeepSeek đã đề xuất khung đào tạo độ chính xác hỗn hợp FP8. Khung này có thể chọn độ chính xác tính toán phù hợp một cách linh hoạt dựa trên nhu cầu của các giai đoạn khác nhau trong quá trình đào tạo, đồng thời nâng cao tốc độ đào tạo và giảm mức sử dụng bộ nhớ mà vẫn đảm bảo độ chính xác của mô hình.
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). So với dự đoán từng bước truyền thống, công nghệ MTP có thể dự đoán nhiều Token cùng một lúc, từ đó tăng tốc độ suy luận đáng kể và giảm chi phí.
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 quy trình đào tạo mô hình. Thuật toán này có thể 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.
Các đổi mới này đã hình thành một hệ thống công nghệ hoàn chỉnh, giảm nhu cầu tính toán toàn bộ chuỗi từ đào tạo đến suy luận. Điều này cho phép các card đồ họa tiêu dùng thông thường cũng có thể chạy các mô hình AI mạnh mẽ, làm giảm đáng kể rào cản đối với ứng dụng AI.
Ảnh hưởng đến các nhà sản xuất chip
Nhiều người cho rằng DeepSeek đã vượt qua một số lớp trung gian, từ đó thoát khỏi sự phụ thuộc vào các chip cụ thể. Thực tế, DeepSeek thực hiện tối ưu hóa thuật toán trực tiếp thông qua bộ lệnh cơ sở. Cách tiếp cận này giúp DeepSeek có thể thực hiện tinh chỉnh hiệu suất một cách chính xác hơn.
Tác động này đối với các nhà sản xuất chip là hai mặt. Một mặt, DeepSeek gắn bó sâu hơn với phần cứng và hệ sinh thái của nó, việc giảm bớt rào cản ứng dụng AI có thể mở rộng quy mô thị trường tổng thể; mặt khác, việc 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 hàng đầu để chạy, giờ đây có thể hoạt động hiệu quả trên card đồ họa tầm trung hoặc thậm chí là cấp tiêu dùng.
Ý nghĩa đối với ngành công nghiệp AI của Trung Quốc
Tối ưu hóa thuật toán của DeepSeek đã cung cấp một 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, cho phép các nhà cung cấp dịch vụ tính toán kéo dài chu kỳ sử dụng phần cứng thông qua tối ưu hóa phần mềm, nâng cao tỷ suất lợi nhuận đầu tư. Tại hạ nguồn, mô hình mã nguồn mở được tối ưu hóa đã 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 tạo ra sự xuất hiện của nhiều giải pháp AI trong các lĩnh vực dọc.
Ảnh hưởng sâu sắc của Web3+AI
cơ sở hạ tầng AI phi tập trung
Tối ưu hóa thuật toán của DeepSeek đã cung cấp sức mạnh mới cho cơ sở hạ tầng AI Web3. Kiến trúc đổi mới, thuật toán hiệu quả và yêu cầu tính toán thấp hơn 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 giữ các mạng chuyên gia khác nhau, không cần một nút duy nhất 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 tham gia vào mạng lưới nút. Điều này không chỉ giảm bớt rào cản để tham gia vào tính toán AI phi tập trung mà còn nâng cao khả năng và hiệu quả tính toán của toàn bộ mạng.
Hệ thống đa tác nhân
Tối ưu hóa chiến lược giao dịch thông minh: Thông qua việc 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 phối hợp hoạt động, giúp người dùng đạt được lợi nhuận cao hơn.
Thực thi tự động của hợp đồng thông minh: Các tác nhân hợp tác như giám sát hợp đồng thông minh, thực thi và giám sát kết quả, đạt được 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 hình tài chính của người dùng.
DeepSeek dưới sự ràng buộc của sức mạnh tính toán, thông qua sự đổi mới thuật toán tìm kiếm đột phá, đã 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 tụ giữa Web3 và AI, giảm thiểu sự phụ thuộc vào chip cao cấp, trao quyền cho đổi mới tài chính, những tác động này đang tái định hình cấu trúc nền kinh tế số. Trong tương lai, sự phát triển của AI không còn 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 đường đua mới này, các đổi mới như DeepSeek đang tái định nghĩa 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.
14 thích
Phần thưởng
14
6
Chia sẻ
Bình luận
0/400
CryptoTarotReader
· 07-24 12:31
Nâng cấp công nghệ còn không bằng nâng cao tỷ lệ giá trị sử dụng.
Xem bản gốcTrả lời0
WhaleMistaker
· 07-24 07:19
vẫn chưa phải là công cụ web3
Xem bản gốcTrả lời0
Rugpull幸存者
· 07-24 07:19
Tham số này cũng quá mạnh rồi.
Xem bản gốcTrả lời0
GasFeeNightmare
· 07-24 07:17
Ôi, đường phố hoang dã
Xem bản gốcTrả lời0
NftCollectors
· 07-24 07:11
Phân tích từ góc độ lịch sử nghệ thuật, bản nâng cấp DeepSeek V3 này thực sự là mật mã của thời đại NFT, mức độ tham số vượt qua 6850 tỷ không phải là ngẫu nhiên, điều này phù hợp cao độ với chiều kích nghệ thuật của tỷ lệ vàng, một lát nữa tôi sẽ viết một bài dài một vạn từ để chứng minh định luật tiến hóa AI trên chuỗi...
Cập nhật DeepSeek V3: Thuật toán đổi mới dẫn dắt cấu trúc mới của ngành AI
Cập nhật DeepSeek V3: Thuật toán đột phá dẫn dắt mô hình mới của AI
DeepSeek gần đây đã phát hành bản cập nhật V3 trên Hugging Face - DeepSeek-V3-0324, với tham số mô hình đạt 6850 tỷ, có sự cải tiến đáng kể về khả năng mã hóa, thiết kế UI và khả năng suy luận.
Tại hội nghị GTC 2025 vừa kết thúc, CEO của Nvidia, Huang Renxun, đã đánh giá cao DeepSeek và chỉ ra rằng thị trường trước đây đã hiểu sai rằng mô hình hiệu quả của DeepSeek sẽ làm giảm nhu cầu về chip. Ông nhấn mạnh rằng nhu cầu tính toán trong tương lai sẽ chỉ tăng lên, chứ không giảm.
Là sản phẩm đại diện cho sự đột phá của thuật toán, mối quan hệ giữa DeepSeek và nhà cung cấp chip đã khiến người ta suy nghĩ về vai trò của sức mạnh tính toán và thuật toán trong sự phát triển của ngành.
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 cho các thuật toán phức tạp hơn, giúp mô hình có thể xử lý nhiều dữ liệu hơn và học các mẫu phức tạp hơn; trong khi 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 cấu trúc ngành AI:
Sự phân hóa trong lộ trình công nghệ: Một số công ty theo đuổi việc xây dựng các cụm tính toán siêu lớn, trong khi một số công ty khác tập trung vào tối ưu hóa hiệu suất thuật toán, hình thành các trường phái công nghệ khác nhau.
Tái cấu trúc chuỗi công nghiệp: Một công ty chip trở thành người dẫn đầu về sức mạnh AI thông qua hệ sinh thái của mình, 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 nguồn lực: 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 giúp chia sẻ những thành tựu 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 các điểm đổi mới chính của nó:
Tối ưu hóa kiến trúc mô hình
DeepSeek sử dụng kiến trúc kết hợp giữa Transformer và MOE (Mixture of Experts), đồng thời 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, trong đó Transformer xử lý các nhiệm vụ thông thường, còn MOE giống như một nhóm chuyên gia, gọi những chuyên gia phù hợp nhất tùy theo vấn đề cụ thể. Cơ chế MLA giúp mô hình có thể linh hoạt hơn trong việc chú ý đến các chi tiết quan trọng, từ đó nâng cao hiệu suất.
Đổi mới phương pháp huấn luyện
DeepSeek đã đề xuất khung đào tạo độ chính xác hỗn hợp FP8. Khung này có thể chọn độ chính xác tính toán phù hợp một cách linh hoạt dựa trên nhu cầu của các giai đoạn khác nhau trong quá trình đào tạo, đồng thời nâng cao tốc độ đào tạo và giảm mức sử dụng bộ nhớ mà vẫn đảm bảo độ chính xác của mô hình.
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). So với dự đoán từng bước truyền thống, công nghệ MTP có thể dự đoán nhiều Token cùng một lúc, từ đó tăng tốc độ suy luận đáng kể và giảm chi phí.
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 quy trình đào tạo mô hình. Thuật toán này có thể 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.
Các đổi mới này đã hình thành một hệ thống công nghệ hoàn chỉnh, giảm nhu cầu tính toán toàn bộ chuỗi từ đào tạo đến suy luận. Điều này cho phép các card đồ họa tiêu dùng thông thường cũng có thể chạy các mô hình AI mạnh mẽ, làm giảm đáng kể rào cản đối với ứng dụng AI.
Ảnh hưởng đến các nhà sản xuất chip
Nhiều người cho rằng DeepSeek đã vượt qua một số lớp trung gian, từ đó thoát khỏi sự phụ thuộc vào các chip cụ thể. Thực tế, DeepSeek thực hiện tối ưu hóa thuật toán trực tiếp thông qua bộ lệnh cơ sở. Cách tiếp cận này giúp DeepSeek có thể thực hiện tinh chỉnh hiệu suất một cách chính xác hơn.
Tác động này đối với các nhà sản xuất chip là hai mặt. Một mặt, DeepSeek gắn bó sâu hơn với phần cứng và hệ sinh thái của nó, việc giảm bớt rào cản ứng dụng AI có thể mở rộng quy mô thị trường tổng thể; mặt khác, việc 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 hàng đầu để chạy, giờ đây có thể hoạt động hiệu quả trên card đồ họa tầm trung hoặc thậm chí là cấp tiêu dùng.
Ý nghĩa đối với ngành công nghiệp AI của Trung Quốc
Tối ưu hóa thuật toán của DeepSeek đã cung cấp một 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, cho phép các nhà cung cấp dịch vụ tính toán kéo dài chu kỳ sử dụng phần cứng thông qua tối ưu hóa phần mềm, nâng cao tỷ suất lợi nhuận đầu tư. Tại hạ nguồn, mô hình mã nguồn mở được tối ưu hóa đã 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 tạo ra sự xuất hiện của nhiều giải pháp AI trong các lĩnh vực dọc.
Ảnh hưởng sâu sắc của Web3+AI
cơ sở hạ tầng AI phi tập trung
Tối ưu hóa thuật toán của DeepSeek đã cung cấp sức mạnh mới cho cơ sở hạ tầng AI Web3. Kiến trúc đổi mới, thuật toán hiệu quả và yêu cầu tính toán thấp hơn 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 giữ các mạng chuyên gia khác nhau, không cần một nút duy nhất 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 tham gia vào mạng lưới nút. Điều này không chỉ giảm bớt rào cản để tham gia vào tính toán AI phi tập trung mà còn nâng cao khả năng và hiệu quả tính toán của toàn bộ mạng.
Hệ thống đa tác nhân
Tối ưu hóa chiến lược giao dịch thông minh: Thông qua việc 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 phối hợp hoạt động, giúp người dùng đạt được lợi nhuận cao hơn.
Thực thi tự động của hợp đồng thông minh: Các tác nhân hợp tác như giám sát hợp đồng thông minh, thực thi và giám sát kết quả, đạt được 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 hình tài chính của người dùng.
DeepSeek dưới sự ràng buộc của sức mạnh tính toán, thông qua sự đổi mới thuật toán tìm kiếm đột phá, đã 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 tụ giữa Web3 và AI, giảm thiểu sự phụ thuộc vào chip cao cấp, trao quyền cho đổi mới tài chính, những tác động này đang tái định hình cấu trúc nền kinh tế số. Trong tương lai, sự phát triển của AI không còn 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 đường đua mới này, các đổi mới như DeepSeek đang tái định nghĩa quy tắc trò chơi bằng trí tuệ Trung Quốc.