Tin tức về DeepSeek phát trên màn hình tại Nasdaq MarketSite ở New York, Mỹ, ngày 27/1/2025. (Nguồn: Bloomberg)

Được phát triển bởi startup cùng tên do Lương Văn Phong sáng lập năm 2023 tại Hàng Châu, DeepSeek nhanh chóng vươn tầm khi được đánh giá ngang ngửa, thậm chí vượt trội so với ChatGPT, Gemini hay CoPilot.

Ngay khi xuất hiện trên App Store, DeepSeek lập tức “vượt mặt” ChatGPT, trở thành ứng dụng AI phổ biến nhất. Tuy được ví như “Pinduoduo của AI” nhờ chiến lược giá rẻ, DeepSeek lại gây ra cú sốc lớn khi “thổi bay” hơn 600 tỷ USD giá trị vốn hóa của Nvidia chỉ sau một đêm – mức sụt giảm kỷ lục trong lịch sử Phố Wall.

Bùng nổ thị trường
Theo Nikkei Asia, nhu cầu phần cứng tăng vọt đã thúc đẩy sự phát triển của AI và phục hồi thị trường chứng khoán công nghệ. Tuy nhiên, sự xuất hiện của DeepSeek R1 - mô hình AI giá rẻ ra mắt ngày 20/1 – đã khiến giới đầu tư lo ngại khi có thể vận hành trên chip hiệu suất thấp mà vẫn đạt sức mạnh ấn tượng.

DeepSeek R1 được định giá chỉ 2,19 USD cho một triệu mã thông báo, thấp hơn 96% so với OpenAI, làm chấn động Thung lũng Silicon và Phố Wall. Dù Nvidia mất hơn 600 tỷ USD vốn hóa, công ty này vẫn đánh giá DeepSeek R1 là một bước tiến AI quan trọng, ứng dụng xuất sắc kỹ thuật Test Time Scaling – giúp cải thiện suy luận AI mà không cần mô hình lớn hơn hay đào tạo kéo dài.

Thực hư về chi phí thấp
Nikkei Asia cho rằng, chi phí đào tạo thực tế của DeepSeek vẫn là dấu hỏi lớn. Công ty này tuyên bố chi gần 5,6 triệu USD để huấn luyện mô hình V3 – con số thấp hơn nhiều so với 100 triệu USD của GPT-4. Tuy nhiên, Giám đốc Trung tâm AI Wadhwani tại Trung tâm Nghiên cứu Chiến lược và quốc tế (CSIS) Gregory Allen nhận định chi phí thực có thể cao hơn đáng kể, vì báo cáo chỉ tính đợt đào tạo cuối, không bao gồm nghiên cứu và thử nghiệm trước đó.

DeepSeek được cho là đã sử dụng 2,8 triệu giờ GPU H800 với giá thuê 2 USD/giờ, đạt hiệu suất nhờ tối ưu thuật toán, khuôn khổ và phần cứng. Tuy nhiên, giới phân tích vẫn hoài nghi. Công ty nổi tiếng về nghiên cứu, tư vấn thị trường bán dẫn và AI SemiAnalysis nhận định công ty này có thể đã khai thác khoảng 10.000 GPU Nvidia H800 và 10.000 GPU H100 – loại chip bị cấm xuất sang Trung Quốc. Một số ý kiến còn cho rằng DeepSeek có thể đã áp dụng kỹ thuật “chưng cất” để giảm chi phí, nhưng chưa có bằng chứng xác thực.

Kỹ thuật này được các nhà phát triển sử dụng để đạt hiệu suất tốt hơn trên các mô hình nhỏ, bằng cách sử dụng đầu ra từ những mô hình lớn, cho phép họ có được kết quả tương tự trong các nhiệm vụ cụ thể với chi phí thấp hơn.

Tác động nhà sản xuất phần cứng AI
Hiệu suất ấn tượng của DeepSeek khiến giới đầu tư lo ngại về tương lai của ngành chip AI. Nikkei Asia nhận định, nếu AI có thể hoạt động hiệu quả trên phần cứng giá rẻ, nhu cầu đầu tư vào cơ sở hạ tầng trung tâm dữ liệu và chip cao cấp có thể sụt giảm, ảnh hưởng đến các ông lớn như Nvidia, Broadcom, TSMC, Samsung và SK Hynix.

Nvidia, với vị thế dẫn đầu thị trường, khẳng định DeepSeek vẫn cần số lượng lớn GPU hiệu suất cao, đồng thời tận dụng kỹ thuật Test Time Scaling để tối ưu suy luận AI. Tuy nhiên, Giám đốc đầu tư công ty cổ phần tư nhân J&J Investment - nhà phân tích chất bán dẫn kỳ cựu Jonah Cheng đặt câu hỏi liệu đầu tư phần cứng có còn là ưu tiên hàng đầu hay không. Dù vậy, nhiều nhà phân tích vẫn tin rằng, để đạt hiệu suất mạnh mẽ hơn, các công ty AI không thể bỏ qua việc nâng cấp cơ sở hạ tầng.

Nguồn baoquocte