By Sao chép công nghệ lõi của DeepSeek, các nhà nghiên cứu Mỹ tạo ra mô hình AI mới với giá “rẻ như cho”
Cuộc đua trí tuệ nhân tạo (AI) chưa bao giờ sôi động như hiện nay, đặc biệt sau khi DeepSeek – một startup AI đầy tiềm năng – giới thiệu mô hình R1 có khả năng thách thức những hệ thống hàng đầu như ChatGPT với mức chi phí huấn luyện đáng kinh ngạc. Tuy nhiên, câu chuyện trở nên kịch tính hơn khi nhóm nghiên cứu tại Đại học California, Berkeley công bố kết quả sao chép thành công công nghệ lõi của DeepSeek để xây dựng phiên bản TinyZero, chỉ tiêu tốn 30 USD. Bài viết này sẽ phân tích chi tiết về sự kiện chấn động trong cộng đồng AI, lý do khiến nó trở nên quan trọng, và tương lai của cuộc đua công nghệ này.
DeepSeek và cơn địa chấn mang tên R1
DeepSeek là một startup AI đến từ Trung Quốc, vừa ra mắt mô hình R1 với hiệu năng được đánh giá tương đương ChatGPT – một trong những mô hình ngôn ngữ hàng đầu thế giới hiện nay. Điểm đặc biệt của R1 là chi phí huấn luyện “tí hon” so với cách tiếp cận thường thấy trong Thung lũng Silicon, nơi người ta chi hàng tỷ USD để xây dựng các trung tâm dữ liệu khổng lồ và mua sắm GPU cao cấp.
- Chi phí: Chỉ vài triệu USD, một con số quá nhỏ nếu so với các khoản đầu tư khổng lồ từ OpenAI hay Google.
- Hiệu quả: R1 vẫn đáp ứng được những bài kiểm tra quan trọng, cạnh tranh ngang ngửa với ChatGPT trong nhiều tác vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
Sự kiện này khiến giới công nghệ phải đặt câu hỏi: Liệu việc đầu tư hàng tỷ USD vào AI có thật sự cần thiết, hay đây chỉ là lối mòn tư duy? Và đó cũng chính là lý do mô hình TinyZero ra đời, để chứng minh rằng chi phí AI còn có thể giảm hơn nữa.
TinyZero: Sao chép lõi DeepSeek, chi phí chỉ 30 USD
Bước đột phá từ nhóm nghiên cứu UC Berkeley
Một nhóm nghiên cứu thuộc Đại học California, Berkeley, đứng đầu là nghiên cứu sinh Jiayi Pan, đã tiến hành sao chép công nghệ cốt lõi mà DeepSeek sử dụng để tạo mô hình TinyZero. Thay vì xây dựng từ con số 0, họ dựa vào:
- Phương pháp học tăng cường (reinforcement learning): AI bắt đầu với những phỏng đoán ngẫu nhiên và dần tinh chỉnh cách trả lời bằng cách tìm kiếm giải pháp hợp lý qua nhiều lần thử sai.
- Ý tưởng tối ưu chi phí: Kế thừa tinh thần “làm được nhiều hơn với ít tài nguyên hơn” từ DeepSeek.
Thông tin chi tiết về TinyZero
- Quy mô khiêm tốn: Khó có thể so sánh với 671 tỷ tham số của R1, nhưng TinyZero tập trung tái hiện hành vi cốt lõi.
- Chi phí siêu rẻ: 30 USD – gần như “miễn phí” so với chuẩn mực ngành.
- Công khai trên GitHub: Nhóm nghiên cứu lựa chọn mô hình mã nguồn mở để khuyến khích cộng đồng cùng tham gia, kiểm chứng và cải tiến.
Sự xuất hiện của TinyZero và R1 đồng thời khiến giới AI phải ngẫm lại: Tại sao các công ty công nghệ lớn ở Thung lũng Silicon lại cần chi hàng tỷ USD cho AI, trong khi những đột phá mới chứng tỏ ta có thể đạt hiệu quả tương tự với chi phí cực thấp?
Mô hình học tăng cường và chuyện “thử sai”
Reinforcement learning (RL) – học tăng cường – từ lâu đã là phương pháp cốt lõi giúp AI “tự học” từ trải nghiệm. Thay vì được cung cấp dữ liệu trả lời cụ thể (supervised learning), AI dựa vào các lần thử sai (trial-and-error) để dần tìm ra giải pháp tốt nhất. Đây là chìa khóa giúp TinyZero mô phỏng được nhiều khả năng của DeepSeek, đặc biệt trong:
- Các câu đố logic: Như game Countdown, TinyZero phải kết hợp các con số để đạt giá trị mục tiêu. Qua nhiều vòng sai, AI tự sửa lỗi, điều chỉnh chiến lược.
- Nhiều tác vụ ngôn ngữ: Tương tự ChatGPT hay R1, TinyZero có thể học cách trả lời câu hỏi, xử lý câu lệnh, v.v.
Nhờ RL, TinyZero tương đối “nhỏ con” so với các mô hình hàng trăm tỷ tham số, nhưng vẫn thể hiện năng lực đáng nể trong một số lĩnh vực nhất định.
Điều gì thúc đẩy xu hướng AI “rẻ như cho”?
- Khát khao dân chủ hóa AI: Các nhà phát triển độc lập, startup nhỏ, hay ngay cả sinh viên, đều mong muốn tiếp cận công nghệ AI tiên tiến mà không cần ngân sách “khủng”.
- Tiến bộ trong tối ưu hóa: Phần cứng giá rẻ cùng kỹ thuật nén, pruning, hoặc kiến trúc mô hình mới đang giúp giảm đáng kể tài nguyên cần thiết.
- Cộng đồng mã nguồn mở: Những dự án như TinyZero được phát hành trên GitHub khuyến khích người dùng khắp nơi đóng góp và nâng tầm công nghệ.
Dẫu vậy, vẫn còn ý kiến trái chiều cho rằng con số 30 USD mà TinyZero sử dụng chưa phản ánh hết chi phí ẩn, như công cụ hỗ trợ, trợ cấp máy móc, hay năng lực chuyên môn không tính bằng tiền. Tương tự, DeepSeek có thể đang hưởng lợi từ tài nguyên nội bộ hoặc trợ cấp chính phủ.
TinyZero vs. DeepSeek vs. Big Tech: So sánh ban đầu
| Tiêu chí | TinyZero | DeepSeek R1 | Big Tech (OpenAI, Google) |
|---|---|---|---|
| Quy mô tham số | Nhỏ gọn | 671 tỷ (ước tính) | Lên đến hàng trăm, hàng nghìn tỷ |
| Chi phí huấn luyện | ~30 USD (công bố) | Vài triệu USD (công bố) | Có thể hàng tỷ USD |
| Phương pháp | Học tăng cường | Học tăng cường + tối ưu HW | Kết hợp nhiều phương pháp, đầu tư lớn |
| Hiệu năng | Tái hiện cốt lõi | Đối đầu ChatGPT | ChatGPT/PaLM/LaMDA đang dẫn đầu |
| Khả năng mở rộng | Vẫn giới hạn | Cao hơn, thương mại hóa | Vô cùng rộng, sẵn hạ tầng khổng lồ |
Đáng chú ý, TinyZero là “thí nghiệm giáo khoa” chứng minh tiềm năng, còn DeepSeek R1 là mô hình thương mại hướng tới thay thế ChatGPT. Trong khi đó, các “ông lớn” như OpenAI, Google có lợi thế về tài nguyên và cơ sở hạ tầng, nhưng chính họ cũng đối mặt với áp lực tối ưu chi phí.
Tác động đến thị trường AI
- Cạnh tranh khốc liệt: Thành công của TinyZero và DeepSeek thôi thúc các công ty AI phải cân nhắc lại chi phí, tối ưu hóa quy trình, tìm kiếm hướng đi sáng tạo.
- Mở cửa cho startup: Việc xây dựng mô hình AI chất lượng cao không còn là “độc quyền” của các tập đoàn lớn. Các nhóm nghiên cứu nhỏ hoặc startup nay có thể thử sức và tham gia thị trường.
- Thay đổi tư duy: Nhiều người sẽ đặt câu hỏi “liệu chúng ta có đang lãng phí tiền của?” khi các mô hình AI có thể tạo ra với chi phí rẻ.
- Tranh cãi về tính hợp pháp: Sao chép công nghệ lõi đặt ra vấn đề bản quyền, chất lượng. DeepSeek và các đối thủ có thể phải đàm phán hoặc thậm chí kiện tụng về bằng sáng chế.
Hướng đi tương lai: AI bình dân và mã nguồn mở
Dù TinyZero chỉ là phiên bản “thu nhỏ” của DeepSeek, song nó đánh dấu một bước ngoặt: AI hoàn toàn có thể được phát triển với ngân sách hạn chế. Xu hướng này mở ra nhiều lợi thế cho những quốc gia, tổ chức không đủ nguồn lực tài chính “khủng” nhưng vẫn muốn tham gia cuộc đua AI. Nếu mã nguồn mở tiếp tục được khuyến khích, ngành AI sẽ phát triển nhanh hơn, đa dạng hơn, thúc đẩy cạnh tranh và hợp tác toàn cầu.
Tuy nhiên, rào cản vẫn còn:
- Hệ sinh thái bị phân mảnh: Việc quá nhiều nhóm nhỏ tạo mô hình có thể khiến thị trường AI phân tán, khó định chuẩn.
- Khả năng vượt rào: Mô hình nhỏ đôi khi khó xử lý các tác vụ phức tạp, đòi hỏi dữ liệu cực lớn.
- Những tranh cãi về bảo mật: Mã nguồn mở đồng nghĩa với nguy cơ bị lợi dụng. Việc quản lý, kiểm duyệt AI “rẻ tiền” có thể cần chính sách rõ ràng.
Kết luận
Việc sao chép công nghệ lõi của DeepSeek thành mô hình TinyZero chỉ với chi phí 30 USD đã thổi bùng ngọn lửa tranh luận trong cộng đồng AI, đặt ra câu hỏi về hiệu quả ngân sách và chiến lược đầu tư của các “ông lớn” ở Thung lũng Silicon. Dù TinyZero không thể ngay lập tức thay thế những giải pháp AI khổng lồ, thành công của nó cùng DeepSeek R1 cho thấy sáng tạo không nhất thiết phải đi đôi với chi phí cao. AI “bình dân” sẽ giúp nhiều cá nhân, tổ chức truy cập dễ dàng hơn, đồng thời buộc các tên tuổi lớn phải cải tiến liên tục để không bị tụt lại.
Liệu đây có phải khởi đầu cho kỷ nguyên AI giá rẻ, hay chỉ là một hiện tượng nhất thời? Thời gian sẽ trả lời. Nhưng một điều chắc chắn: Những bước đột phá trong AI mã nguồn mở sẽ tiếp tục định hình toàn ngành và tạo cơ hội cho những bộ óc táo bạo bất kể túi tiền lớn hay nhỏ.
