Kỹ Thuật Bị Lãng Quên Của Google Trở Lại
Đầu năm 2025, thị trường AI xôn xao trước sự trỗi dậy của DeepSeek – mô hình trí tuệ nhân tạo từ Trung Quốc có khả năng cạnh tranh với OpenAI nhưng chỉ tiêu tốn khoảng 5 triệu USD để đào tạo. Điều đáng nói là DeepSeek đã không phát minh ra công nghệ mới mà chỉ tận dụng một kỹ thuật học máy bị lãng quên suốt một thập kỷ: Chắt lọc tri thức (Knowledge Distillation).
Kỹ thuật này ban đầu được phát triển bởi các chuyên gia AI hàng đầu của Google vào năm 2015, bao gồm Jeff Dean, Geoffrey Hinton và Oriol Vinyals. Tuy nhiên, bài báo của họ đã bị từ chối tại hội nghị NeurIPS vì bị đánh giá là không có tác động đáng kể. Điều đó khiến phương pháp này bị bỏ qua trong suốt nhiều năm.
Nhưng giờ đây, DeepSeek đã biến kỹ thuật này thành một vũ khí lợi hại, giúp cắt giảm chi phí đào tạo AI xuống mức tối thiểu và thậm chí có khả năng "cướp việc" của con người với giá rẻ mạt.
Chắt Lọc Tri Thức - Vũ Khí Bí Mật Của DeepSeek
Chắt lọc tri thức là một phương pháp trong học máy cho phép chuyển giao kiến thức từ một mô hình AI lớn (Teacher Model) sang một mô hình nhỏ hơn (Student Model) mà vẫn đảm bảo hiệu suất tương đương. Điều này giúp tiết kiệm đáng kể tài nguyên tính toán và giảm chi phí đào tạo.
Thay vì huấn luyện mô hình AI nhỏ từ dữ liệu gốc, phương pháp này cho phép mô hình học sinh học từ đầu ra của mô hình giáo viên, giúp quá trình đào tạo trở nên hiệu quả hơn và ít tốn kém hơn. DeepSeek đã tận dụng kỹ thuật này để đào tạo mô hình lý luận R1, chắt lọc tri thức từ Llama của Meta, qua đó cải thiện khả năng suy luận mà không cần xây dựng từ đầu.
Kết quả là DeepSeek có thể tạo ra các mô hình AI thông minh, mạnh mẽ nhưng với chi phí cực thấp, gây áp lực lớn lên những công ty AI lớn như OpenAI và Nvidia.
DeepSeek Đang Thay Đổi Cuộc Chơi AI Như Thế Nào?
-
Cắt giảm chi phí đào tạo: Với chi phí đào tạo chỉ khoảng 5 triệu USD, DeepSeek đã chứng minh rằng AI không cần phải tốn hàng tỷ USD để phát triển. Điều này có thể dẫn đến sự thay đổi trong cách các công ty AI xây dựng mô hình.
-
Đe dọa thị trường chip: Việc các mô hình AI ngày càng tinh gọn nhờ chắt lọc tri thức có thể khiến nhu cầu về chip cao cấp của Nvidia suy giảm, điều này lý giải vì sao vốn hóa của Nvidia đã mất 600 tỷ USD sau khi DeepSeek ra mắt.
-
Cạnh tranh khốc liệt: Các tập đoàn AI lớn như Meta, IBM và OpenAI đang buộc phải điều chỉnh chiến lược của mình để ứng phó với làn sóng chắt lọc tri thức.
Giới Hạn Của Chắt Lọc Tri Thức
Mặc dù chắt lọc tri thức đang trở thành xu hướng mới, nhưng các chuyên gia cũng chỉ ra rằng nó có giới hạn. Nhà sáng lập Jasper Zhang của nền tảng đám mây Hyperbolic cảnh báo rằng nếu chỉ dựa vào một mô hình mẹ, các mô hình AI có thể đạt đến một giới hạn nhất định.
Ngoài ra, nhiều công ty AI đang tìm cách bảo vệ mô hình của mình khỏi việc bị sao chép. Ví dụ, OpenAI đã ẩn một phần đường dẫn lý luận trong mô hình o1 của họ để hạn chế việc đối thủ học hỏi kỹ thuật chắt lọc tri thức.
DeepSeek - Tương Lai Của AI Giá Rẻ?
DeepSeek đã tận dụng thành công một kỹ thuật bị lãng quên để tạo ra một cuộc cách mạng trong ngành AI. Nếu xu hướng này tiếp tục, các công ty AI lớn sẽ phải đối mặt với áp lực buộc phải mở cửa mô hình AI của mình hoặc tìm ra chiến lược mới để duy trì lợi thế.
Câu hỏi đặt ra là: Liệu chắt lọc tri thức có đủ để DeepSeek duy trì vị thế dẫn đầu, hay OpenAI và các tập đoàn lớn sẽ tìm cách giành lại vị trí thống trị? Hãy cùng chờ xem!
