Một bài viết được gán thẻ "DeepSeek"

Cuộc Cách Mạng Mã Nguồn Mở của DeepSeek: Những Thông Tin Từ Hội Nghị AI Kín​

DeepSeek đang làm chấn động thế giới AI. Ngay khi các cuộc thảo luận về DeepSeek-R1 chưa lắng xuống, đội ngũ đã tung ra một quả bom khác: mô hình đa phương thức mã nguồn mở, Janus-Pro. Tốc độ chóng mặt, tham vọng rõ ràng.

Hai ngày trước, một nhóm các nhà nghiên cứu AI hàng đầu, nhà phát triển và nhà đầu tư đã tụ họp để thảo luận kín do Shixiang tổ chức, tập trung hoàn toàn vào DeepSeek. Trong hơn ba giờ, họ đã phân tích các đổi mới kỹ thuật, cấu trúc tổ chức của DeepSeek và những tác động rộng lớn hơn của sự trỗi dậy của nó—đối với các mô hình kinh doanh AI, thị trường thứ cấp và quỹ đạo dài hạn của nghiên cứu AI.

Theo tinh thần minh bạch mã nguồn mở của DeepSeek, chúng tôi đang mở rộng suy nghĩ tập thể của mình cho công chúng. Dưới đây là những thông tin chắt lọc từ cuộc thảo luận, bao gồm chiến lược của DeepSeek, những đột phá kỹ thuật của nó và tác động mà nó có thể có đối với ngành công nghiệp AI.

DeepSeek: Bí Ẩn & Sứ Mệnh​

• Sứ Mệnh Cốt Lõi của DeepSeek: CEO Liang Wenfeng không chỉ là một doanh nhân AI khác—ông là một kỹ sư từ tâm. Không giống như Sam Altman, ông tập trung vào thực thi kỹ thuật, không chỉ là tầm nhìn.
• Tại Sao DeepSeek Được Tôn Trọng: Kiến trúc MoE (Hỗn Hợp Chuyên Gia) của nó là một điểm khác biệt quan trọng. Việc sao chép sớm mô hình o1 của OpenAI chỉ là khởi đầu—thách thức thực sự là mở rộng quy mô với nguồn lực hạn chế.
• Mở Rộng Quy Mô Mà Không Cần Sự Chấp Thuận của NVIDIA: Mặc dù tuyên bố có 50.000 GPU, DeepSeek có khả năng hoạt động với khoảng 10.000 A100 cũ và 3.000 H800 trước lệnh cấm. Không giống như các phòng thí nghiệm của Mỹ, vốn ném sức mạnh tính toán vào mọi vấn đề, DeepSeek buộc phải hiệu quả.
• Trọng Tâm Thực Sự của DeepSeek: Không giống như OpenAI hay Anthropic, DeepSeek không bị ám ảnh bởi “AI phục vụ con người.” Thay vào đó, nó đang theo đuổi trí tuệ tự thân. Đây có thể là vũ khí bí mật của nó.

Nhà Thám Hiểm vs. Người Theo Dõi: Quy Luật Sức Mạnh của AI​

• Phát Triển AI Là Một Hàm Bậc Thang: Chi phí để bắt kịp thấp hơn 10 lần so với dẫn đầu. Những “người theo dõi” tận dụng các đột phá trước đây với chi phí tính toán chỉ bằng một phần nhỏ, trong khi những “nhà thám hiểm” phải tiến lên mù quáng, gánh chịu chi phí R&D khổng lồ.
• Liệu DeepSeek Có Vượt Qua OpenAI? Điều đó có thể xảy ra—nhưng chỉ khi OpenAI vấp ngã. AI vẫn là một vấn đề mở, và cách tiếp cận của DeepSeek đối với các mô hình suy luận là một cược mạnh.

Những Đổi Mới Kỹ Thuật Đằng Sau DeepSeek​

1. Kết Thúc Của Tinh Chỉnh Giám Sát (SFT)?​

• Tuyên bố gây rối nhất của DeepSeek: SFT có thể không còn cần thiết cho các nhiệm vụ suy luận. Nếu đúng, đây đánh dấu một sự thay đổi mô hình.
• Nhưng Không Nhanh Đến Thế… DeepSeek-R1 vẫn dựa vào SFT, đặc biệt là để căn chỉnh. Sự thay đổi thực sự là cách SFT được sử dụng—chắt lọc các nhiệm vụ suy luận hiệu quả hơn.

2. Hiệu Quả Dữ Liệu: Hào Chắn Thực Sự​

• Tại Sao DeepSeek Ưu Tiên Gán Nhãn Dữ Liệu: Liang Wenfeng được cho là tự mình gán nhãn dữ liệu, nhấn mạnh tầm quan trọng của nó. Thành công của Tesla trong tự lái đến từ việc chú thích cẩn thận của con người—DeepSeek đang áp dụng cùng một sự nghiêm ngặt.
• Dữ Liệu Đa Phương Thức: Chưa Sẵn Sàng—Mặc dù đã phát hành Janus-Pro, học đa phương thức vẫn còn quá đắt đỏ. Chưa có phòng thí nghiệm nào chứng minh được những lợi ích thuyết phục.

3. Chưng Cất Mô Hình: Con Dao Hai Lưỡi​

• Chưng cất tăng cường hiệu quả nhưng giảm đa dạng: Điều này có thể giới hạn khả năng của mô hình trong dài hạn.
• “Nợ Ẩn” của Chưng Cất: Nếu không hiểu rõ những thách thức cơ bản của đào tạo AI, dựa vào chưng cất có thể dẫn đến những cạm bẫy không lường trước khi các kiến trúc thế hệ tiếp theo xuất hiện.

4. Phần Thưởng Quá Trình: Biên Giới Mới Trong Căn Chỉnh AI​

• Giám sát Kết quả Định nghĩa Trần: Học tăng cường dựa trên quá trình có thể ngăn chặn hack, nhưng giới hạn trên của trí tuệ vẫn phụ thuộc vào phản hồi dựa trên kết quả.
• Nghịch Lý RL: Các Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn (LLM) không có điều kiện thắng rõ ràng như cờ vua. AlphaZero hoạt động vì chiến thắng là nhị phân. Suy luận AI thiếu sự rõ ràng này.

Tại Sao OpenAI Chưa Sử Dụng Phương Pháp Của DeepSeek?​

• Vấn Đề Tập Trung: OpenAI ưu tiên quy mô, không phải hiệu quả.
• “Cuộc Chiến AI Ẩn” ở Mỹ: OpenAI và Anthropic có thể đã phớt lờ cách tiếp cận của DeepSeek, nhưng họ sẽ không lâu nữa. Nếu DeepSeek chứng minh khả thi, hãy mong đợi một sự thay đổi trong hướng nghiên cứu.

Tương Lai của AI vào Năm 2025​

• Vượt Qua Transformers? AI có thể sẽ phân nhánh thành các kiến trúc khác nhau. Lĩnh vực này vẫn đang tập trung vào Transformers, nhưng các mô hình thay thế có thể xuất hiện.
• Tiềm Năng Chưa Khai Thác của RL: Học tăng cường vẫn chưa được sử dụng rộng rãi ngoài các lĩnh vực hẹp như toán học và mã hóa.
• Năm Của Các Tác Nhân AI? Mặc dù có nhiều sự cường điệu, chưa có phòng thí nghiệm nào cung cấp một tác nhân AI đột phá.

Các Nhà Phát Triển Có Sẽ Di Cư Sang DeepSeek?​

• Chưa. Khả năng mã hóa và làm theo hướng dẫn vượt trội của OpenAI vẫn mang lại cho nó một lợi thế.
• Nhưng Khoảng Cách Đang Thu Hẹp. Nếu DeepSeek duy trì đà phát triển, các nhà phát triển có thể chuyển đổi vào năm 2025.

Cược $500 Tỷ của OpenAI Stargate: Nó Có Còn Hợp Lý?​

• Sự Trỗi Dậy của DeepSeek Gây Nghi Ngờ Về Sự Thống Trị của NVIDIA. Nếu hiệu quả vượt trội hơn quy mô thô bạo, siêu máy tính $500 tỷ của OpenAI có thể bị coi là quá mức.
• OpenAI Có Thực Sự Chi $500 Tỷ? SoftBank là nhà tài trợ tài chính, nhưng nó thiếu thanh khoản. Việc thực hiện vẫn chưa chắc chắn.
• Meta Đang Phân Tích Ngược DeepSeek. Điều này xác nhận tầm quan trọng của nó, nhưng liệu Meta có thể thích ứng với lộ trình của mình hay không vẫn chưa rõ.

Tác Động Thị Trường: Người Thắng & Kẻ Thua​

• Ngắn Hạn: Cổ phiếu chip AI, bao gồm NVIDIA, có thể đối mặt với sự biến động.
• Dài Hạn: Câu chuyện tăng trưởng của AI vẫn nguyên vẹn—DeepSeek chỉ đơn giản chứng minh rằng hiệu quả quan trọng không kém sức mạnh thô.

Mã Nguồn Mở vs. Mã Nguồn Đóng: Mặt Trận Mới​

• Nếu Các Mô Hình Mã Nguồn Mở Đạt 95% Hiệu Suất Của Mã Nguồn Đóng, toàn bộ mô hình kinh doanh AI sẽ thay đổi.
• DeepSeek Đang Ép Buộc OpenAI. Nếu các mô hình mở tiếp tục cải thiện, AI độc quyền có thể không bền vững.

Tác Động Của DeepSeek Đối Với Chiến Lược AI Toàn Cầu​

• Trung Quốc Đang Bắt Kịp Nhanh Hơn Dự Kiến. Khoảng cách AI giữa Trung Quốc và Mỹ có thể chỉ là 3-9 tháng, không phải hai năm như đã nghĩ trước đây.
• DeepSeek Là Bằng Chứng Cho Chiến Lược AI Của Trung Quốc. Mặc dù có hạn chế về tính toán, đổi mới dựa trên hiệu quả đang hoạt động.

Lời Cuối: Tầm Nhìn Quan Trọng Hơn Công Nghệ​

• Điểm Khác Biệt Thực Sự Của DeepSeek Là Tham Vọng Của Nó. Những đột phá AI đến từ việc đẩy lùi ranh giới của trí tuệ, không chỉ là tinh chỉnh các mô hình hiện có.
• Trận Chiến Tiếp Theo Là Suy Luận. Ai tiên phong trong thế hệ tiếp theo của các mô hình suy luận AI sẽ xác định quỹ đạo của ngành.

---

Một Thí Nghiệm Tư Duy: Nếu bạn có một cơ hội để hỏi CEO của DeepSeek, Liang Wenfeng, một câu hỏi, đó sẽ là gì? Lời khuyên tốt nhất của bạn cho công ty khi nó mở rộng là gì? Hãy chia sẻ suy nghĩ của bạn—những phản hồi nổi bật có thể sẽ được mời tham dự hội nghị AI kín tiếp theo.

DeepSeek đã mở ra một chương mới trong AI. Liệu nó có viết lại toàn bộ câu chuyện hay không vẫn còn phải chờ xem.