Hiệu ứng DeepSeek: Cách công ty khởi nghiệp Trung Quốc thay đổi vĩnh viễn tương lai phát triển AI

Sự trỗi dậy của DeepSeek đã làm rung chuyển vị trí thoải mái của các gã khổng lồ công nghệ khi họ là những người dẫn đầu trong việc thúc đẩy đổi mới AI. Công ty khởi nghiệp Trung Quốc này đã cho thấy cách đạt được hiệu quả mô hình với ít tiền và tài nguyên hơn.

BeInCrypto đã trò chuyện với mười nhà lãnh đạo trong ngành về lý do tại sao lĩnh vực công nghệ lại có tác động lan tỏa đến thị trường tiền điện tử và cách sự trỗi dậy của DeepSeek đã định hình lại vĩnh viễn tương lai của phát triển AI.

Gáo nước lạnh cho các gã khổng lồ công nghệ Mỹ

Sự trỗi dậy của DeepSeek và những tác động sâu sắc của nó đến thị trường tiền điện tử đã là một lời cảnh tỉnh cho các ngành công nghệ phương Tây rằng họ không còn có lợi thế vượt trội trong phát triển AI nữa.

Chỉ hai tuần trước, công ty khởi nghiệp Trung Quốc đã phát hành hai mô hình AI: R1 và V3. Những hệ thống này đã chứng minh hiệu quả tương đương với những hệ thống được phát triển bởi các gã khổng lồ công nghệ như OpenAI và Google — thậm chí còn xếp hạng cao hơn ở một số chỉ số. Chúng cũng được sản xuất với chi phí chỉ bằng một phần nhỏ.

Trong khi các mô hình học ngôn ngữ (LLM) như Llama 3.1 của Meta có chi phí sản xuất lên tới hơn 60 triệu USD, DeepSeek đã gây chú ý khi giảm chi phí đào tạo một mô hình tiên phong xuống chỉ còn 6 triệu USD.

Chỉ vài giờ sau khi DeepSeek ra mắt, tin tức này đã làm giảm một nghìn tỷ USD khỏi vốn hóa thị trường của các công ty công nghệ hàng đầu của Mỹ. Nvidia, nhà cung cấp chip AI hàng đầu thế giới, đã chứng kiến giá trị của mình giảm 600 tỷ USD.

Thị trường chứng khoán Mỹ đã chịu tổn thất lớn nhất trong một ngày từ trước đến nay, và tiền điện tử cũng bị ảnh hưởng. Sự xuất hiện của DeepSeek đã gây ra sự sụt giảm lớn trong các cổ phiếu khai thác như Marathon và Riot, vốn phụ thuộc nhiều vào phần cứng của Nvidia.

Tin tức này cũng kích hoạt một đợt bán tháo tiền điện tử trị giá 1 tỷ USD, với Bitcoin giảm 5% và các altcoin giảm mạnh hơn từ 8-10%. Trong khi đó, các tiền điện tử liên quan đến AI đã giảm 10% vốn hóa thị trường trong vòng 24 giờ, với bốn trong năm đồng tiền AI hàng đầu chịu tổn thất nặng nề.

Sự xuất hiện của DeepSeek đã làm các gã khổng lồ công nghệ tự mãn phải khiêm tốn hơn. Nó đã làm dấy lên sự nghi ngờ về sự phụ thuộc quá mức của họ vào các khoản đầu tư hàng tỷ USD và tăng trưởng doanh thu trong tương lai.

Nó cũng cho thấy rằng bất kỳ sự gián đoạn nào trong cuộc đua đổi mới trong tương lai sẽ không thể tránh khỏi việc có tác động lan tỏa đến thị trường tiền điện tử.

Trung Quốc tạo ra DeepSeek dù gặp nhiều khó khăn

DeepSeek đã làm rung chuyển thị trường vì nó cho thấy rằng Trung Quốc không hề tụt hậu so với Mỹ trong cuộc đua hướng tới các mô hình AI hiệu quả nhất. Cho đến khi tin tức này xuất hiện vào ngày 27/01, cổ phiếu công nghệ của các công ty lớn như Microsoft, Google và OpenAI vẫn cho thấy tâm lý tích cực.

Cảm giác này chủ yếu dựa trên thực tế rằng các gã khổng lồ công nghệ này đã được thành lập và có nguồn tài chính dồi dào. Họ đã có một vị trí vững chắc trên thị trường và tiếp cận được phần cứng và phần mềm tinh vi nhất cần thiết để thúc đẩy đổi mới AI.

“Những công ty này không chỉ có lợi thế về công nghệ mà còn có cơ sở hạ tầng, dữ liệu khổng lồ và nguồn lực tài chính để duy trì sự thống trị của họ,” Pavel Matveev, Đồng sáng lập Wirex cho biết.

Trong khi đó, trong nhiệm kỳ của Tổng thống Joe Biden, Nvidia đã bị cấm bán bộ xử lý GPU của mình cho Trung Quốc. Những hạn chế xuất khẩu này buộc Trung Quốc phải dựa vào kho dự trữ mà họ đã tích lũy được cho đến thời điểm đó.

Bất chấp những thách thức này, Trung Quốc đã tạo ra DeepSeek.

“Do các hạn chế xuất khẩu của Mỹ, người Trung Quốc không có được sự tiếp cận gần như tương đương với phần cứng mà các công ty Mỹ có. Nhưng một lần nữa, đây là kinh tế học 101: sự khan hiếm tài nguyên dẫn đến đổi mới, hoặc “cần thì phải có,” đối với phần còn lại của chúng ta. Trung Quốc đã phải đi sâu vào một cấp độ kỹ thuật cực kỳ sâu và thực sự đổi mới. Đây thực sự là một câu chuyện chiến thắng,” Sebastian Pfeiffer, Giám đốc Điều hành của Impossible Cloud Network cho biết.

Đối với Yang Tang, CEO của QStarLabs, điều này là điều tất yếu sẽ xảy ra.

“Đây là sự tiến hóa tự nhiên trong phát triển công nghệ: một đối thủ cạnh tranh mạnh mẽ hơn đã sử dụng quy trình tốt hơn để đạt được kết quả tốt hơn. Đáng chú ý, mọi thứ DeepSeek đã làm đều đã được công bố trước đó trong nghiên cứu học thuật và/hoặc công nghiệp. Điều này chắc chắn sẽ buộc các phòng thí nghiệm AI đã thành lập phải suy nghĩ khác đi khi nhiều người đã quá tập trung vào nghiên cứu,” ông nói.

Nó cũng đã dạy cho thế giới phương Tây một bài học quý giá.

Đôi khi ít thực sự là nhiều

Một năm trước, CEO OpenAI Sam Altman đã dự đoán rằng ngành công nghiệp AI sẽ cần hàng nghìn tỷ USD đầu tư để phát triển các chip chuyên dụng. Những chip này rất quan trọng để cung cấp năng lượng cho các trung tâm dữ liệu tiêu tốn nhiều năng lượng hỗ trợ các mô hình AI ngày càng phức tạp của ngành.

Các công ty công nghệ hàng đầu khác gần đây cũng đã thực hiện các sáng kiến tương tự. Meta đã thông báo rằng họ dự định chi tới 65 tỷ USD trong năm nay để mở rộng cơ sở hạ tầng AI của mình. Công ty đặt mục tiêu kết thúc năm với hơn 1.3 triệu bộ xử lý đồ họa.

Microsoft đã công bố kế hoạch phát triển trung tâm dữ liệu khoảng 80 tỷ USD cho năm tài chính 2025. Trong khi đó, Amazon dự kiến chi tiêu cho cơ sở hạ tầng tương tự vào năm 2025 sẽ vượt quá khoản đầu tư ước tính 75 tỷ USD của họ vào năm 2024.

Nhiều công ty trong số này cũng tích trữ GPU và phần cứng AI liên quan. Ví dụ, CEO Meta Mark Zuckerberg cho biết công ty của ông đặt mục tiêu đưa nguồn cung GPU của mình lên 600,000 vào cuối năm 2024.

Trong khi đó, DeepSeek đã sử dụng hơn 2,000 đơn vị GPU Nvidia và 6 triệu USD để cung cấp năng lượng cho mô hình R1 của mình.

“Đột phá của DeepSeek trong việc giảm chi phí phát triển và tối ưu hóa các mô hình AI với tài nguyên tính toán tối thiểu báo hiệu một sự thay đổi lớn trong bối cảnh cạnh tranh AI. Các ông lớn truyền thống như Nvidia, OpenAI và Google, vốn dựa vào sức mạnh tính toán khổng lồ và cơ sở hạ tầng đắt đỏ (như GPU cao cấp và dịch vụ đám mây rộng lớn), có thể thấy lợi thế truyền thống của họ trong phát triển AI nặng tài nguyên đang giảm dần,” Trevor Koverko, Đồng sáng lập Sapien.io, nói với BeInCrypto.

Nhận thức của các công ty phương Tây rằng Trung Quốc không quá xa trong cuộc đua cũng đã làm các nhà đầu tư trong các vòng tài chính truyền thống và thị trường crypto lo lắng.

Tác động của DeepSeek lên thị trường crypto được giải thích

Sự suy giảm của thị trường rộng lớn hơn – đặc biệt là trong các thị trường truyền thống – phản ánh một sự điều chỉnh lại kỳ vọng xung quanh định giá công nghệ hơn là một sự điều chỉnh đơn giản.

“Thị trường đã định giá với các giả định tăng trưởng mạnh mẽ cho các công nghệ AI, đặc biệt là xung quanh nhu cầu tính toán sẽ mang lại lợi ích cho các công ty như Nvidia và các nhà cung cấp đám mây lớn. Đột phá của DeepSeek trong việc đạt được kết quả tương đương với ít sức mạnh tính toán hơn đã buộc các nhà đầu tư phải đánh giá lại những giả định này,” Karan Sirdesai, CEO và Đồng sáng lập của Mira Network, cho biết.

Mặc dù lĩnh vực crypto không có mối liên hệ trực tiếp với DeepSeek, nhưng nó lại chia sẻ sân chơi với các nhà phát triển AI. Do đó, crypto cũng bị ảnh hưởng bởi tin tức về việc ra mắt R1.

Theo Sirdesai, mối quan hệ giữa thị trường crypto và AI phức tạp hơn là sự tương quan đơn giản. Mặc dù cả hai đều thuộc lĩnh vực công nghệ, nhưng chúng hoạt động trên các nguyên tắc cơ bản khác nhau.

“Giá trị của Bitcoin và crypto được gắn liền với động lực tiền tệ, sự chấp nhận mạng lưới và bối cảnh quy định, trong khi các phát triển AI tập trung vào khả năng công nghệ và ứng dụng thương mại,” ông giải thích.

Tuy nhiên, crypto và AI đều có sự hiện diện lớn trong lĩnh vực công nghệ.

“Cả hai lĩnh vực đều cạnh tranh về tài nguyên tính toán, đặc biệt là GPU, tạo ra các liên kết chuỗi cung ứng. Thêm vào đó, nhiều nhà đầu tư hoạt động trong cả hai lĩnh vực, vì vậy tâm lý có thể lan tỏa. Khi các công ty công nghệ lớn thấy sự biến động từ các phát triển AI, nó có thể lan truyền đến thị trường crypto thông qua cơ sở nhà đầu tư chung này,” Sirdesai bổ sung.

Những biến động thị trường gần đây sau khi phát hành mô hình R1 của DeepSeek chứng tỏ thị trường crypto dễ bị ảnh hưởng bởi tâm lý chung của lĩnh vực công nghệ.

“Sự tương tác này phản ánh một sự đồng điệu văn hóa và công nghệ giữa AI và crypto, cho thấy rằng các phát triển trong một lĩnh vực có thể ảnh hưởng đáng kể đến lĩnh vực kia,” Forest Bai, Đồng sáng lập Foresight Ventures, bổ sung.

Do đó, việc theo dõi chặt chẽ cách các công ty công nghệ Mỹ phản ứng với sự đổi mới mới nhất của DeepSeek sẽ rất quan trọng để hiểu cách các sự kiện tương tự có thể ảnh hưởng đến thị trường crypto trong tương lai.

Thời kỳ tái điều chỉnh cho các công ty công nghệ Mỹ

Sự sụt giảm niềm tin của nhà đầu tư tiết lộ sự không chắc chắn về tương lai của thị trường AI. Những nghi ngờ này tập trung vào việc liệu quy mô tính toán có tiếp tục là chìa khóa để cạnh tranh và cách các đổi mới về hiệu quả sẽ định hình lại ngành.

“Cuộc đua AI không còn là về ai có nhiều GPU nhất mà là ai có thể huấn luyện các mô hình thông minh nhất, hiệu quả nhất. Đột phá của DeepSeek chứng minh rằng đổi mới trong huấn luyện có thể phá vỡ thế độc quyền AI,” Ilan Rakhmanov, Người sáng lập ChainGPT, nói với BeInCrypto.

Rakhmanov nhấn mạnh những đổi mới kỹ thuật quan trọng mà DeepSeek đã thực hiện để vượt qua các rào cản trong việc tiếp cận GPU.

“Mô hình R1 của DeepSeek có thể đạt được hiệu quả nhờ sự kết hợp giữa kiến trúc tối ưu, phương pháp huấn luyện thay thế, phần cứng chuyên dụng và chiến lược tính toán tiết kiệm năng lượng. Bằng cách cải thiện hiệu suất của transformer, sử dụng độ thưa của mô hình và kết hợp tạo ra từ việc truy xuất, DeepSeek giảm nhu cầu tính toán mà không làm giảm hiệu suất. Sự phụ thuộc vào học tự giám sát, tăng cường dữ liệu tổng hợp và học tăng cường giúp giảm sự phụ thuộc vào các bộ dữ liệu lớn, trong khi các bộ tăng tốc AI tùy chỉnh hoặc các lựa chọn thay thế không phải GPU giúp giảm chi phí tính toán,” ông giải thích.

Về điểm này, Anthony Simonet, Trưởng phòng Nghiên cứu tại iExec, bổ sung:

“Nó sử dụng các kỹ thuật như kiến trúc Mixture-of-Experts, huấn luyện độ chính xác thấp và chưng cất kiến thức để tối đa hóa hiệu quả với ít tài nguyên hơn, cho phép AI hoạt động mượt mà trên phần cứng tiêu chuẩn và làm cho nó dễ tiếp cận hơn,” ông nói.

Các chuyên gia công nghệ cũng nhanh chóng nhận ra rằng DeepSeek đã công bố nghiên cứu đằng sau mô hình của mình để công chúng có thể xem.

Lý do cho AI phi tập trung

Trái ngược với sự bí mật truyền thống của các công ty Mỹ như OpenAI, DeepSeek đã ấn tượng khi phát hành mô hình R1 của mình hoàn toàn mã nguồn mở. Nhiều lãnh đạo trong ngành đã hoan nghênh động thái này, cho rằng để tương lai của AI vẫn nằm trong tay công chúng, quyền truy cập tổng thể phải được phân quyền.

“DeepSeek đã là một bước ngoặt cho ngành công nghiệp AI, và tôi tin rằng đây chính là lời cảnh tỉnh mà các công ty như OpenAI cần. OpenAI ban đầu được thành lập để làm cho AI tiên tiến dễ tiếp cận với mọi người, nhưng theo thời gian, chúng ta đã thấy sự chuyển hướng sang các mô hình đóng, bị kiểm soát. Không gian AI đang phát triển, và DeepSeek đã nhắc nhở chúng ta về điều quan trọng—công nghệ tuyệt vời nên được xây dựng cho tất cả mọi người, không chỉ cho một số ít,” Rakhmanov nói.

Các nhà phát triển nhỏ hơn với ít tài nguyên đã chào đón tin tức này. Việc truy cập vào thiết kế và tài liệu nghiên cứu của DeepSeek sẽ cho phép họ cải thiện mô hình của mình mà không cần tiêu tốn ngân sách nghiên cứu.

“Các mô hình rẻ hơn của DeepSeek giảm số lượng GPU cần thiết để huấn luyện các mô hình AI, do đó giảm chi phí tính toán. Hiệu quả này cho phép AI mở rộng quy mô một cách hợp lý hơn, làm cho nó dễ tiếp cận với các doanh nghiệp và nhà nghiên cứu có nguồn lực hạn chế,” Ron Bodkin, Đồng sáng lập Theoriq, nói.

Với việc mô hình của start-up này hiện đã mã nguồn mở, các nhà phát triển sẽ phân tích nó một cách kỹ lưỡng, thúc đẩy sự đổi mới AI hơn nữa.

“Vì DeepSeek là mã nguồn mở, cuộc đua AI sẽ không thể tránh khỏi việc chuyển nhiều hơn vào lĩnh vực mã nguồn mở, phá vỡ câu chuyện về mô hình nền tảng đóng. Việc mã nguồn mở mang lại lợi ích cho tất cả mọi người, các công ty AI (mọi người chơi trong hệ sinh thái), các nhà đổi mới và người tiêu dùng. Những người duy nhất thua cuộc là những người bám vào mô hình mã nguồn đóng, điều này sẽ thấy sự sụp đổ nhanh chóng trong tương lai gần,” Steven Pu, Đồng sáng lập Taraxa, nói với BeInCrypto.

Khi AI trở nên ít tốn kém hơn và dễ tiếp cận hơn, nó sẽ trở thành một mặt hàng phổ biến hơn.

Thương mại hóa công nghệ AI

Vào ngày DeepSeek ra mắt, CEO Microsoft Satya Nadella đã đăng về Nghịch lý Jevons trên mạng xã hội.

“Nghịch lý Jevons lại xuất hiện! Khi AI trở nên hiệu quả và dễ tiếp cận hơn, chúng ta sẽ thấy việc sử dụng nó tăng vọt, biến nó thành một mặt hàng mà chúng ta không thể có đủ,” Nadella nói trên X.

Còn được gọi là hiệu ứng hồi phục, Nghịch lý Jevons là một nguyên tắc kinh tế do nhà kinh tế học người Anh William Stanley Jevons đặt ra. Tăng hiệu quả trong việc sử dụng tài nguyên có thể dẫn đến việc tiêu thụ tài nguyên đó tăng lên.

Áp dụng vào AI, khi các hệ thống này trở nên hiệu quả hơn, nhu cầu cho các nhiệm vụ của chúng có thể tăng lên—một hiện tượng mà sự gia tăng khả năng tiếp cận nghiên cứu AI có thể khuếch đại.

“Giảm chi phí, cả trong giai đoạn đào tạo lẫn suy luận, là điều tốt. Trong công nghệ, việc giảm chi phí luôn dẫn đến sự chấp nhận rộng rãi hơn và tiêu thụ tổng thể cao hơn, không phải ít hơn. Khi ô tô trở nên phải chăng, nhiều người sở hữu ô tô hơn. Khi máy tính lớn được thu nhỏ thành máy tính cá nhân phải chăng, nó đã thúc đẩy cuộc cách mạng số. Tương tự như vậy, chúng ta sẽ thấy nhiều nhà sáng tạo và khởi nghiệp thử nghiệm với AI khi nó trở nên phải chăng hơn, dẫn đến việc sử dụng AI nhiều hơn và nhu cầu cao hơn cho cơ sở hạ tầng liên quan đến AI như phần cứng GPU,” Pu nói với BeInCrypto.

Đối với Pfeiffer, việc thương mại hóa cơ sở hạ tầng AI cũng sẽ thay đổi bản chất của công nghệ đổi mới mà các công ty công nghệ hiện nay sẽ tìm kiếm. Các nhà phát triển từng tập trung vào việc tạo ra các mô hình LLM tinh vi nhất. Giờ đây, nỗ lực sẽ chuyển sang tích hợp công nghệ này vào các ngành công nghiệp khác nhau.

“DeepSeek được đào tạo trên OpenAI và đã có thể xây dựng đáng kể trên tiến bộ của người khác. Cảnh quan LLM sẽ được thương mại hóa và rất có thể sẽ hoàn toàn mã nguồn mở. Tuy nhiên, đây không phải là nơi mà hầu hết sự đổi mới sẽ diễn ra. Thực tế, sự phát triển và tiến hóa của AI sẽ ít được thấy ở phía phát triển, mà thông qua việc tích hợp và sử dụng AI. Sự tích hợp sâu vào các ngành công nghiệp và truy cập vào dữ liệu của họ sẽ quan trọng hơn nhiều so với các LLM tinh vi vì chúng đã được thương mại hóa và tiến bộ đổi mới của chúng sẽ chậm lại,” ông nói.

Nghịch lý này cũng có thể mang lại lợi thế cho các tập đoàn công nghệ Mỹ so với các quốc gia có quyền truy cập hạn chế vào tài nguyên tính toán.

Lợi thế của Mỹ

Mặc dù mô hình mới nhất của DeepSeek đã thu hẹp đáng kể khoảng cách cạnh tranh với các công ty Mỹ đã thành lập, công ty không miễn nhiễm với thách thức.

Theo Nghịch lý Jevons, nhu cầu tăng đối với các sản phẩm AI cũng sẽ dẫn đến nhu cầu tăng đối với các tài nguyên cần thiết để phát triển chúng. Mặc dù các lựa chọn thay thế khác vẫn đang được khám phá, GPU sẽ tiếp tục là yếu tố quan trọng cho sự phát triển tương lai của các công nghệ AI.

“DeepSeek dường như cũng đang đạt đến giới hạn khả năng mở rộng dịch vụ của họ – họ đã giới hạn đăng ký cho ứng dụng của họ cho cư dân Trung Quốc và API của họ chậm hơn nhiều so với khi họ ra mắt. Tôi tin rằng họ không thể đảm bảo thêm GPU để cho phép họ mở rộng dịch vụ của mình,” Bodkin nói.

Đột phá của DeepSeek cũng không làm tan biến sự cống hiến hàng thập kỷ của Hoa Kỳ đối với việc phát triển cơ sở hạ tầng AI.

“Mặc dù có những đột phá tối ưu hóa của DeepSeek, cuộc đua AI vẫn chủ yếu được quyết định bởi quyền truy cập vào các tập dữ liệu khổng lồ, sức mạnh tính toán và kiểm soát hệ sinh thái từ đầu đến cuối. Các công ty như OpenAI và Google không chỉ dựa vào việc mở rộng quy mô mạnh mẽ – họ còn có dữ liệu độc quyền, cơ sở hạ tầng đám mây và các đường ống triển khai rộng rãi. Mặc dù các phương pháp thay thế có triển vọng, chúng sẽ chỉ phá vỡ hiện trạng nếu chúng có thể liên tục vượt trội hơn các phương pháp truyền thống trong các trường hợp sử dụng đa dạng. Hiện tại, còn quá sớm để nói liệu DeepSeek có đại diện cho một sự thay đổi trong ngành hay chỉ là một cải tiến nhỏ trong một bối cảnh cạnh tranh đã có,” Matveev nói với BeInCrypto.

Với thực tế này, Sirdesai tin rằng phản ứng của thị trường đối với DeepSeek đã bị thổi phồng quá mức.

“Phản ứng của thị trường dường như đã bỏ qua sự phức tạp của việc thương mại hóa công nghệ AI. Kiến trúc hiệu quả hơn của DeepSeek là đáng kể, nhưng việc triển khai AI thành công đòi hỏi cơ sở hạ tầng mạnh mẽ, các biện pháp bảo mật mạnh mẽ và độ tin cậy đã được chứng minh trong môi trường sản xuất. Các công ty công nghệ phương Tây đã dành nhiều năm để xây dựng những khả năng này,” ông nói.

Sự trỗi dậy của DeepSeek đã không thể phủ nhận việc tái định hình cuộc đua AI, cho thấy rằng sự đổi mới có thể xuất hiện từ những góc không ngờ tới và thách thức các gã khổng lồ đã được thiết lập.

Khi ngành công nghiệp tiếp tục phát triển, việc theo dõi sự tương tác giữa các mô hình mã nguồn mở, khả năng tiếp cận tài nguyên và động lực cạnh tranh chắc chắn sẽ định hình tương lai của sự phát triển AI và tác động của nó đối với thế giới.