Bất ngờ: Các nhà khoa học Mỹ tung ‘bản sao’ của DeepSeek với giá chỉ 30 USD?

Một nhóm nghiên cứu tại Đại học California (Mỹ) tuyên bố rằng họ đã tái tạo thành công công nghệ cốt lõi đằng sau AI của DeepSeek với tổng chi phí chỉ khoảng 30 USD.

Thông tin này tiếp tục làm nóng cuộc tranh luận về việc liệu phát triển AI tiên tiến có thực sự đòi hỏi ngân sách khổng lồ hay không, hay có những giải pháp tiết kiệm hơn đã bị các "ông lớn" công nghệ bỏ qua.

AI không còn là cuộc chơi của các "đại gia"

Gần đây, DeepSeek gây chú ý khi giới thiệu R1 – một mô hình AI có thể thực hiện các chức năng tương tự như ChatGPT và các hệ thống đắt đỏ khác nhưng với chi phí đào tạo chỉ bằng một phần nhỏ so với các ông lớn tại Thung lũng Silicon.

Nhóm nghiên cứu tại Mỹ đã phản hồi bằng một phương án thậm chí còn rẻ hơn. Dẫn đầu bởi nghiên cứu sinh Jiayi Pan, nhóm đã tạo ra phiên bản quy mô nhỏ hơn, gọi là "TinyZero," và công khai trên GitHub để công chứng cùng thử nghiệm. Dù không sở hữu quy mô 671 tỷ tham số như DeepSeek R1, Pan khẳng định TinyZero vẫn nắm bắt được những hành vi cốt lỗi của mô hình “R1-Zero” của DeepSeek.

Phương pháp của Pan tập trung vào Reinforcement Learning (học tăng cường), kỹ thuật giúp AI dần dần cải thiện câu trả lời bằng cách sửa đổi và khám phá các giải pháp khác nhau từ những phán đoán ban đầu gần như ngẫu nhiên.

“Kết quả: nó hoạt động hoàn hảo!”, Pan cho biết. Dù ban đầu AI chỉ tạo ra những câu trả lời ngớ ngẩn, cuối cùng nó đã học cách sửa lỗi và cải thiện khả năng tính toán.

Việc chỉ cần vài ngày và một số tiền nhỏ để tái tạo công nghệ AI cốt lỗi khiến nhiều chuyên gia bất ngờ. Nó thách thức quan niệm truyền thống rằng những mô hình AI lớn đòi hỏi hệ thống máy chủ khổng lồ, GPU tiêu tốn điện năng và ngân sách hàng triệu, thậm chí hàng tỷ USD.

Trước đó, DeepSeek đã khiến giới công nghệ sửng sốt khi tuyên bố chi phí đào tạo mô hình chính của họ chỉ vài triệu USD, thấp hơn đáng kể so với những gì nhiều công ty Mỹ bỏ ra cho AI. Giờ đây, Pan và nhóm của anh thậm chí còn chứng minh rằng công nghệ này có thể được tái tạo ở quy mô nhỏ với chỉ 30 USD.

Tuy nhiên, nhiều chuyên gia vẫn cảnh báo thận trọng. Các nhà phê bình cho rằng con số tiết kiệm mà DeepSeek công bố có thể chưa phản ánh toàn bộ chi phí, vì công ty có thể đã tận dụng nguồn lực bổ sung hoặc sử dụng các kỹ thuật chắt lọc từ những mô hình độc quyền khác.

Trong khi TinyZero cho thấy rằng học tăng cường có thể triển khai với chi phí thấp, nó vẫn chưa chứng minh được liệu có thể xử lý nhiều nhiệm vụ phức tạp như hệ thống lớn hơn của DeepSeek hay không. TinyZero có thể chỉ là một nguyên mẫu minh họa ý tưởng thay vì một đối thủ thực sự.

Một kỷ nguyên mới cho AI?

Dù vậy, nghiên cứu này đặt ra một câu hỏi quan trọng: nếu các nhà phát triển mã nguồn mở có thể tái tạo những tính năng AI tiên tiến với chi phí thấp, tại sao các ông lớn như OpenAI, Google hay Microsoft vẫn đầu tư hàng tỷ USD vào nền tảng của họ? Một mặt, quy mô lớn và tính năng cao cấp luôn đòi hỏi nguồn lực mạnh. Mặt khác, có thể ngành công nghiệp AI đang bị thổi phồng chi phí hơn mức cần thiết.

Sự xuất hiện của các mô hình nhỏ gọn như TinyZero hay DeepSeek R1 cho thấy nhu cầu ngày càng cao đối với AI có hiệu suất cao nhưng tiêu tốn ít tài nguyên. Trước đây, nhiều người cho rằng những đột phá AI chỉ có thể đến từ các tập đoàn với ngân sách khổng lồ. Nhưng giờ đây, một nghiên cứu sinh hoặc một startup sáng tạo hoàn toàn có thể gây bất ngờ với các giải pháp tối ưu chi phí.

Liệu xu hướng này sẽ định hình lại tương lai của AI hay chỉ là một trường hợp đặc biệt thú vị? Câu hỏi vẫn còn bỏ ngỏ. Nhưng có một điều chắc chắn: cuộc thảo luận về AI mạnh mẽ với chi phí hợp lý chỉ mới bắt đầu.

Đối với Pan và nhóm của anh, mục tiêu rất rõ ràng: “Chúng tôi hy vọng dự án này giúp làm sáng tỏ những nghiên cứu về quy mô trong học tăng cường”, anh viết. Và với phản ứng toàn cầu hiện tại, họ đã gặt hái được những dấu ấn ban đầu.

Theo IE

>> Huawei đứng sau cơn ác mộng ‘AI giá rẻ’ khiến thị trường công nghệ Mỹ chao đảo?