Giá trị thực sự của DeepSeek bị đánh giá thấp!
DeepSeek-R1 chắc chắn đã mang đến một làn sóng nhiệt tình mới cho thị trường. Không chỉ các mục tiêu được gọi là có liên quan đang tăng mạnh, mà một số người thậm chí còn phát triển các khóa học và phần mềm liên quan đến DeepSeek để kiếm tiền từ nó.
Chúng tôi tin rằng mặc dù những hiện tượng này có yếu tố hỗn loạn nhất định và chúng ta phải nhận thức được những rủi ro liên quan, nhưng không thể phủ nhận rằng chúng phản ánh sự tò mò và nhiệt tình của công chúng đối với DeepSeek.
Trước đây, tôi đã phân tích ý nghĩa của sự xuất hiện của DeepSeek-R1, nhưng hôm nay tôi muốn thảo luận sâu hơn về cơ hội thực sự đằng sau nó, đó là thúc đẩy sự phổ biến và thịnh vượng của các ứng dụng AI. Ở cấp độ chiến lược, tôi luôn nhấn mạnh rằng đầu tư liên tục để cải thiện hiệu suất là rất quan trọng.
Khi công nghệ đã đạt đến một giai đoạn phát triển nhất định, việc điều chỉnh hiệu suất và hiệu quả năng lượng nên trở thành trọng tâm để giảm chi phí và tăng khả năng cạnh tranh. DeepSeek đã gây ra sự khuấy động như vậy vì nó đã đào tạo một Mô hình DeepSeek-R1 với hiệu suất tương đương với mô hình OpenAI o1 nhưng chi phí lại thấp hơn nhiều so với các gã khổng lồ AI của Mỹ như OpenAI, Meta và Anthropic. Điều này đã cho mọi người thấy khả năng ngành công nghiệp công nghệ của Trung Quốc có thể đột phá khỏi sự kiềm chế của Hoa Kỳ.
Hơn nữa, một thời gian trước, nhiều chuyên gia tin rằng Luật mở rộng quy mô sắp thất bại. Khi quy mô của các mô hình AI tăng lên, việc thu thập dữ liệu chất lượng cao sẽ ngày càng khó khăn hơn và hiệu ứng biên của việc cải thiện hiệu suất sẽ dần yếu đi.
Ngoài ra, nhu cầu về sức mạnh tính toán của các mô hình AI lớn tăng mạnh cũng sẽ mang lại vấn đề tiêu thụ năng lượng và môi trường nghiêm trọng, khiến mọi người cảm thấy cách tiếp cận của DeepSeek có hy vọng lớn để đạt đến đỉnh cao của các mô hình AI lớn.
Tuy nhiên, tôi vẫn đồng ý với quan điểm của Huang Renxun rằng Luật mở rộng vẫn còn hiệu lực. Việc tăng đầu tư vào vốn và sức mạnh tính toán vẫn có thể liên tục cải thiện hiệu suất mô hình, và mức trần cho loại cải tiến này chắc chắn cao hơn nhiều so với việc điều chỉnh hiệu suất và hiệu quả năng lượng. Nói cách khác, khi chúng ta đã tối ưu hóa tất cả các chi tiết có thể tối ưu hóa, sau đó muốn cải thiện hiệu suất hơn nữa, chúng ta chỉ có thể dựa vào việc tăng đầu tư.
Do đó, về lâu dài, chỉ dựa vào việc điều chỉnh hiệu suất có thể không theo kịp các đối thủ cạnh tranh đang liên tục đổ tiền vào việc cải thiện hiệu suất.
Do đó, tôi nghĩ chúng ta vẫn cần phải có cái nhìn tỉnh táo về khả năng cạnh tranh tiên tiến của DeepSeek. Nhưng mặt khác, giá trị thực tế của DeepSeek có thể đã bị đánh giá thấp.
Các công ty AI hàng đầu như OpenAI đã đầu tư rất nhiều nguồn lực vào việc đào tạo và tối ưu hóa các mô hình, nhưng vẫn chưa giải quyết được vấn đề ứng dụng và phát triển thị trường ứng dụng để hỗ trợ phát triển các mô hình này.
Chi phí vận hành cao, quy trình tính toán phức tạp và các vấn đề về bảo mật dữ liệu và quyền riêng tư đã dẫn đến nhu cầu tài chính liên tục cao, điều này cũng hạn chế việc mở rộng và ứng dụng thêm các công ty này trong lĩnh vực AI.
DeepSeek có thể giải quyết được vấn đề này không? Điều này đòi hỏi Một cái nhìn sâu sắc cẩn thận vào sự cân bằng tinh tế giữa nguồn mở và nguồn đóng, cải thiện hiệu suất và ứng dụng thị trường.
Một mặt, cách tiếp cận nguồn mở của DeepSeek khác với các mô hình khác.
Theo nghĩa truyền thống, mã nguồn mở có nghĩa là mã hoàn toàn mở và bất kỳ ai cũng có thể tự do sử dụng, sửa đổi và phân phối, trong khi nhà phát triển mã nguồn mở không thể hưởng lợi từ nó. Tuy nhiên, trong lĩnh vực AI, mã nguồn mở không chỉ là mở mã, mà quan trọng hơn là về đào tạo và tối ưu hóa mô hình.
DeepSeek công khai cấu trúc mô hình và cung cấp các mô hình nguồn mở đã được đào tạo và tối ưu hóa đầy đủ, không chỉ hạ thấp ngưỡng cho người dùng mà còn đảm bảo hiệu suất của mô hình. Đồng thời, DeepSeek cũng liên tục thu thập phản hồi và dữ liệu của người dùng thông qua các dịch vụ trực tuyến để liên tục tối ưu hóa hiệu suất của mô hình.
Trong tương lai, thậm chí có thể điều chỉnh các thông số mô hình theo thời gian thực dựa trên cách sử dụng của người dùng, do đó cung cấp các dịch vụ hiệu quả và cá nhân hóa hơn.
Trong tương lai, tương tự như Meta, chiến lược nguồn mở của DeepSeek cũng sẽ thu hút các nhà phát triển và nhà nghiên cứu từ khắp nơi trên thế giới tham gia, hình thành nên một hệ sinh thái cộng tác lớn hơn. Mô hình hợp tác này sẽ thúc đẩy mạnh mẽ sự đổi mới và ứng dụng công nghệ AI. Đồng thời, DeepSeek cũng sẽ nhận được nhiều hỗ trợ kỹ thuật và cơ hội kinh doanh hơn từ sự hợp tác này, đạt được tình hình đôi bên cùng có lợi.
Mặt khác, DeepSeek được kỳ vọng sẽ giải quyết được vấn đề về tính bao hàm trong quy trình ứng dụng AI hiện tại. Hiện nay, nhiều công ty ứng dụng AI đã đạt được doanh thu đáng kể, điều này cho thấy công nghệ AI đã đủ trưởng thành.
Ví dụ, Palantir, công ty có giá cổ phiếu tăng vọt gần đây, đã cải thiện đáng kể hiệu quả hoạt động và do đó là biên lợi nhuận của mình bằng cách xây dựng nền tảng AI của riêng mình. Không chỉ doanh thu trong quý 4 đạt 800 triệu đô la Mỹ, vượt xa kỳ vọng của thị trường và gây sốc cho nhiều người, mà số lượng người dùng cũng tăng đáng kể 43%.
Tuy nhiên, những thành công này dường như vẫn chỉ thuộc về các công ty phần mềm lớn. Khi chúng ta nhìn vào các công ty và cá nhân nhỏ hơn, cơ hội cho các doanh nhân và công ty khởi nghiệp vẫn còn hạn chế.
Sự xuất hiện của DeepSeek đã phá vỡ thế bế tắc này. Thông qua kiến trúc và phương pháp đào tạo sáng tạo, DeepSeek đã thành công trong việc giảm chi phí phát triển và sử dụng các mô hình AI, giúp nhiều người hơn có thể thử và sử dụng công nghệ AI. Cách tiếp cận này không chỉ thúc đẩy sự phổ biến của công nghệ AI mà còn giúp khám phá các kịch bản và nhu cầu ứng dụng mới.
Nhiều công ty đã phát triển các ứng dụng chi phí thấp sử dụng các mô hình nguồn mở của DeepSeek, điều này chứng minh thêm tính khả thi và giá trị thương mại của mô hình DeepSeek. Nhiều khám phá hoặc ứng dụng mới có thể tiếp tục xuất hiện khi DeepSeek phát triển, trong khi mô hình nguồn mở cho phép nhiều người dùng triển khai cục bộ hơn, giải quyết thêm vấn đề bảo mật dữ liệu.
Trong tương lai, với sự xuất hiện của các giải pháp AI hiệu suất cao, chi phí thấp, ngày càng nhiều người sẽ bắt đầu sử dụng công nghệ AI và các nhu cầu và kịch bản ứng dụng mới sẽ tiếp tục xuất hiện, do đó thúc đẩy sự phát triển của toàn bộ ngành AI.Cho dù đó là tác nhân AI hay thậm chí hơn Trong tương lai xa, sự phát triển của AI sẽ không bao giờ dừng lại.
Tóm lại, DeepSeek sẽ giúp thúc đẩy sự xuất hiện của một số xu hướng mới trong ngành AI hiện nay, đó là sự phát triển của các công nghệ mục đích chung đã trưởng thành và sự phát triển của các công nghệ hỗ trợ cũng như ứng dụng và thương mại hóa các công nghệ sẽ trở nên quan trọng hơn nữa.
Trong tương lai, với sự phát triển của các công nghệ đa phương thức và sự mở rộng liên tục của các kịch bản ứng dụng, công nghệ AI sẽ đóng vai trò quan trọng trong nhiều lĩnh vực hơn và cũng sẽ mang đến nhiều cơ hội phát triển và không gian hơn cho các công ty AI mới nổi như DeepSeek.
