Việc sử dụng phần cứng thương mại (COTS) của Deepseek giúp tăng cường đáng kể hiệu quả chi phí theo nhiều cách chính:
1. Chi phí cơ sở hạ tầng giảm: Bằng cách tận dụng phần cứng COTS, Deepseek tránh sự cần thiết của các hệ thống chuyên biệt, đắt tiền thường cần thiết để phát triển AI hiệu suất cao. Cách tiếp cận này cắt giảm chi phí cơ sở hạ tầng, giúp các khả năng AI tiên tiến dễ tiếp cận hơn với các doanh nghiệp nhỏ hơn và giảm các rào cản tài chính để tham gia vào thị trường AI [1] [3].
2. Sử dụng tài nguyên được tối ưu hóa: Chiến lược của Deepseek bao gồm tối ưu hóa phần mềm để trích xuất giá trị tối đa từ các tài nguyên hiện có. Các kỹ thuật như kiến trúc hỗn hợp (MOE) cho phép mô hình chỉ kích hoạt các tham số cần thiết cho các tác vụ cụ thể, giảm thiểu chất thải tính toán và giảm nhu cầu GPU cao cấp [3] [10]. Cách tiếp cận mục tiêu này không chỉ cắt giảm chi phí mà còn mở rộng tuổi thọ phần cứng và giảm mức tiêu thụ năng lượng.
3. Quá trình hợp lý này làm giảm cả thời gian đào tạo và tài nguyên tính toán cần thiết để phát triển mô hình, đóng góp thêm vào hiệu quả chi phí [1] [3].
4. Chưng cất kiến thức: Deepseek chưng cất thành công kiến thức từ các mô hình lớn hơn sang các mô hình nhỏ hơn mà không bị suy giảm hiệu suất đáng kể. Chẳng hạn, nó đã nén một mô hình tham số 671B thành một mô hình 70B, duy trì hiệu suất gần giống nhau. Hiệu quả này về kích thước mô hình cho phép triển khai trên phần cứng kém mạnh mẽ hơn, phù hợp với chiến lược COTS và giảm chi phí hoạt động [1] [3].
Tuy nhiên, cũng có những báo cáo cho thấy rằng đầu tư phần cứng thực tế của Deepseek có thể đáng kể hơn so với tuyên bố ban đầu, với các ước tính cho thấy chi tiêu đáng kể cho GPU [4]. Mặc dù vậy, cách tiếp cận của công ty để tận dụng phần cứng hiệu quả về chi phí và tối ưu hóa hiệu quả phần mềm vẫn là một yếu tố chính trong hiệu quả chi phí của nó so với các đối thủ như Openai [2] [3].
Nhìn chung, việc sử dụng phần cứng COTS của Deepseek, kết hợp với tối ưu hóa phần mềm sáng tạo, định vị nó là người dẫn đầu trong phát triển AI hiệu quả về chi phí, mang lại cả lợi thế về tài chính và chiến lược trong bối cảnh AI [2] [3].
Trích dẫn:
.
[2] https://www.linkedin.com/pulse/deepseek-vs-openai-comparison-ai-strategies-hardware-costs-george-l5n3e
[3] https://www.chitika.com/deepseek-enterprise-implications/
[4] https://economictimes.com/news/international/us/was-it-a-lie-by-the-chinese-startup-industry-analyst-says-deepseek-incurred-1-6-billion-in-hardware-costs-and-has-a-fleet-of-50000-nvidia-hopper-gpus/articleshow/117894640.cms
.
.
[7] https://www.capacitymedia.com/article/behind-the-deepseek-hype-costs-safety-risks-and-censorship-explained
[8] https://www.byteplus.com/en/topic/382891
[9] https://www.reddit.com/R
[10] https://news.cgtn.com/news/2025-02-09/Catalyst-DeepSeek-The-innovation-behind-its-cost-efficiency-1ARbDoshtq8/p.html