DeepSeek AI: Tiết kiệm chip, bền vững hơn?

AI DeepSeek: Ít chip hơn, tính bền vững cao hơn? Những phát hiện từ một nghiên cứu

Lượng khí thải carbon từ các công cụ AI luôn là một mối quan tâm lớn, và tuyên bố của DeepSeek AI rằng các mô hình của họ hiệu quả hơn các mô hình khác chắc chắn đã gây xôn xao trong ngành. Một nghiên cứu gần đây của Greenly, một công ty phần mềm bền vững của Pháp, đã xác thực tuyên bố này của DeepSeek.

Nghiên cứu của Greenly chỉ ra rằng các mô hình DeepSeek cần ít thời gian hơn và sử dụng ít chip Nvidia hơn trong quá trình đào tạo. Khi đào tạo các mô hình V3 của DeepSeek và Llama 3.1 của Meta trong cùng một tình huống, DeepSeek đã sử dụng 2,78 triệu giờ đơn vị xử lý đồ họa (GPU), trong khi mô hình của Meta sử dụng 30,8 triệu giờ GPU. Vì đào tạo thường là giai đoạn có cường độ phát thải carbon cao nhất trong quá trình vận hành mô hình AI, tốc độ đào tạo nhanh hơn của DeepSeek chắc chắn đã làm tăng hiệu quả của nó. Ngoài ra, DeepSeek đã sử dụng 2000 chip Nvidia, trong khi mô hình của Meta sử dụng hơn 16000 và ChatGPT sử dụng hơn 25000, và các chip mà DeepSeek sử dụng có “mật độ năng lượng” thấp hơn so với các chip mà ChatGPT sử dụng.

Nghiên cứu của Greenly chỉ ra: "Do các lệnh trừng phạt của Hoa Kỳ hạn chế DeepSeek tiếp cận các chip AI tiên tiến nhất của Nvidia, công ty đã phải phát triển các công nghệ đổi mới này. Hạn chế này đã buộc DeepSeek thiết kế các mô hình có thể tối đa hóa hiệu quả thay vì dựa vào khả năng tính toán quy mô lớn."

Đổi mới kỹ thuật của DeepSeek: Mô hình chuyên gia hỗn hợp

Mô hình thiết kế của DeepSeek bao gồm thiết kế chuyên gia hỗn hợp (mixture-of-experts), cho phép công cụ ủy thác nhiệm vụ của người dùng cho các mô hình con, "chỉ kích hoạt khả năng tính toán cần thiết cho một yêu cầu nhất định." Phương pháp này tương tự như một nhóm lớn, mỗi thành viên là một chuyên gia trong một lĩnh vực cụ thể. Khi một vấn đề mới phát sinh, trưởng nhóm sẽ giao nó cho chuyên gia phù hợp nhất để giải quyết vấn đề đó, thay vì để toàn bộ nhóm tham gia.

Trong mô hình chuyên gia hỗn hợp của DeepSeek, mô hình AI lớn được chia thành các mô hình con nhỏ hơn, chuyên biệt hơn. Mỗi mô hình con được đào tạo để vượt trội trong một loại nhiệm vụ cụ thể. Ví dụ: một mô hình con có thể giỏi xử lý các tác vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên, trong khi một mô hình con khác có thể giỏi xử lý các tác vụ nhận dạng hình ảnh.

Khi người dùng gửi yêu cầu đến DeepSeek AI, hệ thống sẽ phân tích yêu cầu và xác định mô hình con nào phù hợp nhất để xử lý yêu cầu đó. Sau đó, hệ thống sẽ định tuyến yêu cầu đến mô hình con tương ứng, mô hình con này sẽ xử lý yêu cầu và trả về kết quả.

Phương pháp này có một số ưu điểm:

• Nâng cao hiệu quả: Bằng cách chỉ kích hoạt khả năng tính toán cần thiết cho một yêu cầu nhất định, một mô hình chuyên gia hỗn hợp có thể cải thiện đáng kể hiệu quả. Điều này có thể tiết kiệm đáng kể tài nguyên tính toán so với các mô hình AI truyền thống, những mô hình này cần kích hoạt toàn bộ mô hình.
• Nâng cao độ chính xác: Bằng cách giao nhiệm vụ cho mô hình con phù hợp nhất để xử lý nhiệm vụ đó, một mô hình chuyên gia hỗn hợp có thể cải thiện độ chính xác. Mỗi mô hình con được đào tạo đặc biệt để vượt trội trong lĩnh vực cụ thể của nó, vì vậy nó có nhiều khả năng tạo ra kết quả chính xác.
• Nâng cao khả năng mở rộng: Các mô hình chuyên gia hỗn hợp dễ mở rộng hơn vì các mô hình con mới có thể được thêm vào khi cần thiết để xử lý các tác vụ mới. Điều này cho phép hệ thống thích ứng với nhu cầu thay đổi.

Mối quan hệ giữa DeepSeek và trung tâm dữ liệu: Các yếu tố quan trọng của tính bền vững

Nghiên cứu của Greenly cũng chỉ ra rằng mối quan hệ của DeepSeek với các trung tâm dữ liệu (hoặc thiếu mối quan hệ tiềm năng) cũng góp phần vào tính bền vững của nó. Vì DeepSeek là một mô hình trọng số mở, hay nói cách khác là có sẵn công khai, Greenly chỉ ra rằng nó có thể chạy trên các thiết bị vật lý thay vì chỉ chạy trên điện toán đám mây hoặc thông qua các trung tâm dữ liệu. Bằng cách giảm nhu cầu về các trung tâm dữ liệu, DeepSeek có thể lần lượt giảm mức tiêu thụ năng lượng của các cơ sở, mức tiêu thụ năng lượng này dự kiến ​​sẽ tăng gấp đôi trong vòng năm năm tới.

Các trung tâm dữ liệu là các tòa nhà lớn chứa một số lượng lớn các máy chủ máy tính và các thiết bị khác. Các máy chủ này được sử dụng để lưu trữ, xử lý và phân phối dữ liệu. Các trung tâm dữ liệu cần một lượng lớn năng lượng để hoạt động vì các máy chủ tạo ra một lượng lớn nhiệt cần được tản ra thông qua các hệ thống làm mát.

Bằng cách giảm nhu cầu về các trung tâm dữ liệu, DeepSeek có thể giúp giảm mức tiêu thụ năng lượng và lượng khí thải carbon trên toàn cầu. Điều này rất quan trọng để giải quyết biến đổi khí hậu.

Nghịch lý Jevons: Rủi ro tiềm ẩn do nâng cao hiệu quả

Tuy nhiên, nghiên cứu của Greenly cũng cảnh báo rằng, "những lợi ích này có thể dễ dàng là phù du", điều này là do nghịch lý Jevons, hay nói cách khác, một thứ càng hiệu quả thì nó càng được sử dụng nhiều hơn, do đó tạo ra nhiều khí thải hơn.

Nghịch lý Jevons được nhà kinh tế người Anh William Stanley Jevons đưa ra vào thế kỷ 19. Jevons quan sát thấy rằng khi hiệu quả đốt than được cải thiện, việc sử dụng than không giảm mà lại tăng lên. Ông lập luận rằng điều này là do việc cải thiện hiệu quả đã làm giảm giá than, do đó kích thích nhu cầu nhiều hơn.

Trong bối cảnh AI, nghịch lý Jevons có nghĩa là ngay cả khi hiệu quả của các mô hình AI như DeepSeek được cải thiện, tổng lượng khí thải carbon vẫn có khả năng tăng lên do việc sử dụng rộng rãi AI. Ví dụ: nếu AI trở nên hiệu quả hơn, các doanh nghiệp có thể có xu hướng sử dụng AI để tự động hóa nhiều nhiệm vụ hơn, dẫn đến việc sử dụng AI tăng theo cấp số nhân. Sự tăng trưởng này có thể bù đắp những lợi ích từ việc cải thiện hiệu quả, thậm chí dẫn đến tăng lượng khí thải carbon.

Triển khai AI có trách nhiệm: Đảm bảo tính bền vững là chìa khóa

Để tránh nghịch lý Jevons, nghiên cứu của Greenly nhấn mạnh tầm quan trọng của "triển khai có trách nhiệm". Điều này có nghĩa là các doanh nghiệp và cá nhân nên thực hiện các biện pháp để giảm lượng khí thải carbon của họ khi sử dụng AI. Dưới đây là một số biện pháp có thể được thực hiện:

• Sử dụng các mô hình AI hiệu quả: Chọn các mô hình AI hiệu quả như DeepSeek có thể giảm mức tiêu thụ năng lượng và lượng khí thải carbon.
• Tối ưu hóa việc sử dụng các mô hình AI: Đảm bảo rằng các mô hình AI chỉ chạy khi cần thiết và tránh sử dụng quá mức.
• Sử dụng năng lượng tái tạo: Sử dụng năng lượng tái tạo để cung cấp năng lượng cho các trung tâm dữ liệu và thiết bị vật lý có thể giảm lượng khí thải carbon.
• Hỗ trợ phát triển AI bền vững: Hỗ trợ các công ty và tổ chức cam kết phát triển và triển khai các công nghệ AI bền vững.

Bằng cách thực hiện các biện pháp này, chúng ta có thể đảm bảo rằng những lợi ích của AI không phải trả giá bằng môi trường.

Chiến lược mã nguồn mở của DeepSeek AI: Thúc đẩy đổi mới và phát triển bền vững

Việc DeepSeek AI chọn mã nguồn mở một phần các mô hình của mình không chỉ đẩy nhanh sự đổi mới của công nghệ AI mà còn thúc đẩy sự phát triển bền vững của AI ở một mức độ nhất định. Mã nguồn mở có nghĩa là bất kỳ ai cũng có thể truy cập, sử dụng, sửa đổi và phân phối mã mô hình DeepSeek AI. Sự cởi mở này mang lại những lợi thế sau:

• Thúc đẩy đổi mới: Thông qua mã nguồn mở, DeepSeek AI có thể thu hút nhiều nhà phát triển tham gia cải thiện và tối ưu hóa các mô hình. Các nhà phát triển từ khắp nơi trên thế giới có thể làm việc cùng nhau để tìm ra những thiếu sót trong các mô hình và đưa ra các giải pháp mới. Mô hình hợp tác mở này có thể đẩy nhanh sự đổi mới của công nghệ AI và thúc đẩy các ứng dụng của AI trong các lĩnh vực khác nhau.
• Giảm chi phí phát triển: Đối với các doanh nghiệp và tổ chức nghiên cứu khác, việc sử dụng các mô hình mã nguồn mở của DeepSeek AI có thể giảm đáng kể chi phí phát triển AI. Họ không cần xây dựng các mô hình của riêng mình từ đầu mà có thể sửa đổi và tùy chỉnh trực tiếp dựa trên các mô hình của DeepSeek AI, do đó tiết kiệm được nhiều thời gian và tài nguyên.
• Nâng cao khả năng truy cập của mô hình: Mã nguồn mở giúp nhiều người có thể truy cập và sử dụng các mô hình của DeepSeek AI. Điều này giúp thúc đẩy sự phổ biến của công nghệ AI, cho phép nhiều người hưởng lợi từ nó.
• Thúc đẩy phát triển bền vững: Thông qua mã nguồn mở, nhiều nhà phát triển có thể hiểu về những nỗ lực của DeepSeek AI trong việc cải thiện hiệu quả của các mô hình. Điều này giúp quảng bá các khái niệm phát triển AI bền vững, khuyến khích nhiều nhà phát triển quan tâm đến tác động môi trường của AI và phát triển các mô hình AI hiệu quả hơn, thân thiện với môi trường hơn.

Tuy nhiên, mã nguồn mở cũng có một số thách thức. Ví dụ, bảo mật của các mô hình mã nguồn mở là một vấn đề quan trọng. Nếu có lỗ hổng trong một mô hình, nó có thể bị những kẻ tấn công độc hại khai thác. Ngoài ra, việc bảo vệ quyền sở hữu trí tuệ của các mô hình mã nguồn mở cũng là một vấn đề cần được quan tâm.

Mặc dù có một số thách thức, nhưng chiến lược mã nguồn mở của DeepSeek AI nói chung là có lợi. Nó đẩy nhanh sự đổi mới của công nghệ AI, giảm chi phí phát triển AI, nâng cao khả năng truy cập của các mô hình và thúc đẩy sự phát triển bền vững của AI.

Tiềm năng ứng dụng của DeepSeek AI trong các ngành khác nhau

Hiệu quả và tính bền vững của DeepSeek AI làm cho nó có tiềm năng ứng dụng rộng rãi trong các ngành khác nhau. Dưới đây là một số lĩnh vực mà DeepSeek AI có thể đóng vai trò quan trọng:

• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP): DeepSeek AI có thể được sử dụng để xây dựng các mô hình NLP hiệu quả hơn, chính xác hơn, do đó cải thiện các ứng dụng như dịch máy, tóm tắt văn bản, phân tích cảm xúc, v.v.
• Thị giác máy tính: DeepSeek AI có thể được sử dụng để xây dựng các mô hình thị giác máy tính hiệu quả hơn, chính xác hơn, do đó cải thiện các ứng dụng như nhận dạng hình ảnh, phát hiện đối tượng, phân tích video, v.v.
• Hệ thống đề xuất: DeepSeek AI có thể được sử dụng để xây dựng các hệ thống đề xuất hiệu quả hơn, cá nhân hóa hơn, do đó cải thiện trải nghiệm người dùng và lợi ích thương mại.
• Chăm sóc sức khỏe: DeepSeek AI có thể được sử dụng để hỗ trợ chẩn đoán, phát triển thuốc, điều trị cá nhân hóa, v.v., do đó cải thiện hiệu quả chăm sóc sức khỏe và cải thiện tiên lượng của bệnh nhân.
• Dịch vụ tài chính: DeepSeek AI có thể được sử dụng để đánh giá rủi ro, phát hiện gian lận, giao dịch định lượng, v.v., do đó cải thiện hiệu quả và bảo mật của các dịch vụ tài chính.
• Sản xuất: DeepSeek AI có thể được sử dụng để tối ưu hóa quy trình sản xuất, kiểm soát chất lượng, dự đoán lỗi, v.v., do đó cải thiện hiệu quả sản xuất và giảm chi phí sản xuất.

Xu hướng phát triển AI trong tương lai: Hiệu quả, bền vững và triển khai có trách nhiệm

Trường hợp của DeepSeek AI cho thấy rằng sự phát triển AI trong tương lai sẽ ngày càng coi trọng hiệu quả, tính bền vững và triển khai có trách nhiệm. Với sự phát triển không ngừng của công nghệ AI, chúng ta cần chú ý hơn đến những tác động của AI đối với môi trường và xã hội, đồng thời thực hiện các biện pháp để đảm bảo rằng những lợi ích của AI có thể được phát huy đầy đủ trong khi giảm thiểu tác động tiêu cực của nó.

Dưới đây là một số xu hướng phát triển AI trong tương lai:

• Nén và tối ưu hóa mô hình: Các nhà nghiên cứu sẽ tiếp tục khám phá các phương pháp mới để nén và tối ưu hóa các mô hình AI, do đó giảm nhu cầu tính toán và mức tiêu thụ năng lượng của các mô hình.
• Điện toán biên: Triển khai các mô hình AI trên các thiết bị biên (ví dụ: điện thoại thông minh, cảm biến, v.v.) có thể giảm sự phụ thuộc vào các trung tâm dữ liệu, do đó giảm mức tiêu thụ năng lượng và độ trễ.
• AI xanh: Ngày càng có nhiều nhà nghiên cứu quan tâm đến việc phát triển AI xanh, đó là phát triển các công nghệ AI thân thiện với môi trường, bền vững hơn.
• Đạo đức và an toàn AI: Các vấn đề về đạo đức và an toàn AI sẽ ngày càng được quan tâm hơn. Chúng ta cần xây dựng các chính sách và quy định tương ứng để đảm bảo an toàn, độ tin cậy và công bằng của AI.

Sự khám phá của DeepSeek AI cung cấp cho chúng ta một ví dụ điển hình, cho thấy cách chúng ta có thể quan tâm đến sự phát triển bền vững của AI trong khi cải thiện hiệu quả của AI. Trong tương lai, chúng tôi mong muốn được chứng kiến nhiều doanh nghiệp đổi mới như DeepSeek AI đóng góp vào việc xây dựng một hệ sinh thái AI xanh hơn, bền vững hơn.