AI và Tài sản tiền điện tử thị trường sự bất ngờ

Gần đây, một xu hướng phát triển bất ngờ đã xuất hiện trong lĩnh vực AI, ảnh hưởng đến thị trường theo cách không ngờ tới. Xu hướng này không phải là sự kết hợp giữa AI và Tài sản tiền điện tử, mà là tác động dây chuyền của AI đối với thị trường vốn truyền thống và thị trường Tài sản tiền điện tử.

Ngày 27 tháng 1, lượng tải xuống của mô hình AI lớn DeepSeek của Trung Quốc lần đầu tiên vượt qua ChatGPT, trở thành ứng dụng đứng đầu trên App Store của Mỹ. Tin tức này đã thu hút sự chú ý rộng rãi trong giới công nghệ, đầu tư và truyền thông toàn cầu.

Sự kiện này không chỉ khiến người ta suy nghĩ về những thay đổi có thể xảy ra trong cấu trúc công nghệ giữa Trung Quốc và Mỹ trong tương lai, mà còn khiến thị trường vốn Mỹ dậy sóng với một tâm lý hoảng loạn tạm thời. Do ảnh hưởng này, giá cổ phiếu của nhiều gã khổng lồ công nghệ đã giảm rõ rệt, trong đó Nvidia giảm 5,3%, ARM giảm 5,5%, Broadcom giảm 4,9%, và TSMC giảm 4,5%. Ngoài ra, giá cổ phiếu của Micron, AMD và Intel cũng đã giảm. Hợp đồng tương lai Nasdaq 100 đã mở rộng mức giảm lên 400 điểm, có khả năng tạo ra mức giảm lớn nhất trong một ngày gần đây. Theo ước tính, giá trị thị trường của chứng khoán Mỹ trong giao dịch ngày hôm đó có thể đã bốc hơi hơn 1 nghìn tỷ USD.

Thị trường tài sản tiền điện tử, theo sau xu hướng của thị trường chứng khoán Mỹ, cũng đã xuất hiện mức giảm đáng kể. Giá Bitcoin đã giảm xuống dưới 40500 đô la, mức giảm trong 24 giờ đạt 4.48%. Ethereum giảm xuống dưới 3200 đô la, mức giảm trong 24 giờ là 3.83%. Nhiều nhà đầu tư cảm thấy bối rối trước sự sụt giảm nhanh chóng này của thị trường tài sản tiền điện tử, một số người suy đoán có thể liên quan đến kỳ vọng giảm lãi suất của Cục Dự trữ Liên bang hoặc các yếu tố vĩ mô khác.

Nguồn gốc của tâm lý hoảng loạn trên thị trường dường như đến từ những tiến bộ đột phá của DeepSeek. Khác với các công ty AI nổi tiếng khác, DeepSeek không dựa vào lượng vốn lớn và tài nguyên phần cứng. Ngược lại, OpenAI đã được thành lập được mười năm, có 4500 nhân viên và đã huy động được 6,6 tỷ đô la; một ông lớn truyền thông xã hội đã chi 60 tỷ đô la để phát triển trung tâm dữ liệu AI lớn. Trong khi đó, DeepSeek chỉ được thành lập chưa đầy hai năm, chỉ có 200 nhân viên, chi phí phát triển dưới 10 triệu đô la và không sử dụng nhiều GPU cao cấp.

Sự thành công của DeepSeek không chỉ phá vỡ rào cản về chi phí ở cấp độ vốn và công nghệ, mà còn thách thức những quan niệm và mô hình tư duy cố hữu mà con người đã duy trì từ lâu.

Một Phó Giám đốc sản phẩm của một công ty lưu trữ đám mây nổi tiếng đã cho biết trên mạng xã hội rằng câu chuyện của DeepSeek thể hiện một kiểu đổi mới đột phá điển hình. Các doanh nghiệp truyền thống tập trung vào việc tối ưu hóa quy trình hiện có, trong khi những kẻ phá vỡ lại suy nghĩ lại các phương pháp cơ bản. DeepSeek đã đưa ra một cách tiếp cận mới: làm thế nào để giải quyết vấn đề theo cách thông minh hơn, thay vì chỉ đơn thuần tăng cường đầu tư phần cứng?

Hiện tại, chi phí để đào tạo các mô hình AI lớn hàng đầu là rất cao. Một số công ty AI lớn chỉ riêng về tài nguyên máy tính đã đầu tư hơn 100 triệu đô la. Họ cần trang bị các trung tâm dữ liệu lớn với hàng nghìn GPU trị giá 40.000 đô la, và năng lượng tiêu thụ tương đương với một nhà máy điện.

Tuy nhiên, DeepSeek đã đưa ra một cách tiếp cận hoàn toàn mới: làm thế nào để đạt được mục tiêu tương tự với 5 triệu USD? Họ không chỉ đưa ra ý tưởng này mà còn thành công trong việc thực hiện nó. Mô hình của họ tương đương hoặc thậm chí vượt trội hơn các mô hình AI hàng đầu trong ngành trên nhiều nhiệm vụ. Bí quyết của họ nằm ở việc suy nghĩ lại toàn bộ quy trình từ gốc rễ. Các mô hình AI truyền thống sử dụng số thập phân 32 bit để biểu diễn mỗi số, trong khi DeepSeek cố gắng sử dụng số thập phân 8 bit và phát hiện ra rằng độ chính xác vẫn đủ trong khi nhu cầu bộ nhớ giảm 75%.

Kết quả thật đáng ngạc nhiên: Chi phí đào tạo giảm từ 100 triệu USD xuống còn 5 triệu USD, số lượng GPU cần thiết giảm từ 100.000 xuống còn 2.000, chi phí API giảm 95%. Quan trọng hơn, mô hình của họ có thể chạy trên GPU chơi game thông thường mà không cần phần cứng trung tâm dữ liệu chuyên nghiệp. Ngoài ra, họ còn chọn chiến lược mã nguồn mở.

Sự thành công của DeepSeek đã thách thức nhiều quan niệm truyền thống trong lĩnh vực AI, bao gồm cả những định kiến về mô hình phát triển công nghệ của Trung Quốc, vị trí dẫn đầu của Silicon Valley trong lĩnh vực AI, rào cản công nghệ của một số công ty AI, khoản đầu tư khổng lồ cần thiết để phát triển các mô hình AI hàng đầu, lý thuyết tích lũy giá trị mô hình và mối quan hệ tuyến tính giữa hiệu suất mô hình và chi phí đầu tư.

Một tổ chức đầu tư nổi tiếng của Mỹ đã nhận xét về DeepSeek trong bản báo cáo của họ, chỉ ra rằng đây là một chiến thắng quan trọng của mã nguồn mở so với mã nguồn đóng. Các đóng góp từ cộng đồng mã nguồn mở sẽ thúc đẩy nhanh chóng sự phát triển của toàn bộ lĩnh vực. Tuy nhiên, họ cũng chỉ ra rằng một số công ty áp dụng chiến lược đầu tư tài nguyên quy mô lớn có thể đạt được những bước đột phá mới trong tương lai. Xét theo lịch sử phát triển của AI, sức mạnh tính toán vẫn có thể là yếu tố quyết định.

Sự thành công của DeepSeek đã khiến mô hình mã nguồn mở đạt được hiệu suất ngang bằng hoặc thậm chí vượt qua một số mô hình đóng nguồn, đồng thời hiệu quả hơn, điều này giảm bớt sự cần thiết cho các doanh nghiệp mua API AI thương mại. Triển khai riêng tư và tinh chỉnh tự chủ sẽ cung cấp không gian phát triển lớn hơn cho các ứng dụng hạ nguồn. Dự kiến trong một hai năm tới, chúng ta có thể thấy nhiều sản phẩm chip suy diễn đa dạng hơn và một hệ sinh thái ứng dụng mô hình ngôn ngữ lớn phát triển thịnh vượng hơn.

Mặc dù vậy, nhu cầu về sức mạnh tính toán dự kiến sẽ không giảm. Điều này có thể dẫn đến hiện tượng tương tự như "nghịch lý Jevons": mặc dù hiệu suất đơn vị được cải thiện, nhưng do phạm vi ứng dụng mở rộng, tổng nhu cầu có thể ngược lại tăng lên. Điều này giống như quỹ đạo phát triển từ điện thoại di động đầu tiên đến thời kỳ điện thoại Nokia phổ biến: chính vì chi phí giảm mà nó trở nên phổ biến, và sự phổ biến này lại dẫn đến việc tổng mức tiêu thụ trên thị trường tăng lên.