DeepSeek và OpenAI: Chiến lược Techonomics tái định nghĩa phát triển AI bền vững

Chi phí phát triển AI đang leo thang chóng mặt, khiến doanh nghiệp lo lắng về tính bền vững. DeepSeek và OpenAI đang đi đầu trong việc áp dụng chiến lược techonomics – giúp cân bằng giữa chất lượng, tốc độ và chi phí, mở ra hướng phát triển AI hiệu quả và thông minh hơn. Cùng CentriX tìm hiểu ngay!

Giới thiệu về bài toán hiệu suất – chi phí trong phát triển AI

Trong thời kỳ AI bùng nổ, câu hỏi đặt ra không còn là “có nên phát triển AI hay không” mà là “làm sao để phát triển AI một cách hiệu quả nhất?”. Khi các mô hình AI ngày càng lớn và phức tạp, chi phí vận hành và đào tạo cũng tăng theo cấp số nhân. Không ít doanh nghiệp rơi vào thế khó vì chi phí cơ sở hạ tầng vượt xa ngân sách.

Theo dự báo của IDC, chi tiêu toàn cầu cho hệ thống AI dự kiến đạt 200 tỷ USD vào năm 2026. Đây là con số khổng lồ, cho thấy AI không còn là cuộc chơi chỉ của các tập đoàn lớn, mà là xu hướng không thể đảo ngược.

Sự bùng nổ AI và chi phí cơ sở hạ tầng tăng vọt

Những mô hình như GPT-4 của OpenAI hay Claude của Anthropic tiêu tốn hàng triệu USD cho mỗi lần huấn luyện. Theo SemiAnalysis, chi phí huấn luyện GPT-4 có thể lên tới 100 triệu USD, chưa kể chi phí inference (suy diễn đầu ra) hằng ngày từ hàng triệu lượt truy cập【SemiAnalysis】.

Điều này đặt ra bài toán: liệu sức mạnh tính toán có phải là chìa khóa duy nhất để dẫn đầu?

Vì sao sức mạnh tính toán đơn thuần là chưa đủ?

Khi sức mạnh tính toán ngày càng tốn kém và không thể mở rộng mãi mãi, các công ty công nghệ buộc phải tìm hướng đi khác: tối ưu kiến trúc mô hình, giảm thiểu chi phí, nhưng vẫn giữ được chất lượng đầu ra.

Đây là lúc khái niệm techonomics xuất hiện như một khung chiến lược “cân đo đong đếm” giữa ba yếu tố sống còn trong AI: chất lượng, tốc độ và chi phí.

Chiến lược Techonomics là gì? Khung chiến lược cho phát triển AI bền vững

Khái niệm techonomics do ai sáng lập?

Techonomics là thuật ngữ được giới thiệu bởi Aart de Geus, đồng sáng lập và Chủ tịch điều hành của công ty Synopsys – một trong những “gã khổng lồ” trong lĩnh vực thiết kế chip. Ông nhận thấy rằng công nghệ hiện đại cần một cách tiếp cận kinh tế toàn diện, không chỉ dựa vào hiệu suất.

Ba trụ cột trong techonomics: QoR – TTR – CoR

Techonomics đánh giá hiệu quả công nghệ dựa trên 3 yếu tố:

• Quality of Result (QoR) – Chất lượng kết quả
• Time to Result (TTR) – Thời gian đưa ra kết quả
• Cost of Result (CoR) – Chi phí để đạt kết quả đó

Từ đó, mỗi quyết định về công nghệ cần được cân nhắc xem “liệu chất lượng bổ sung có xứng đáng với thời gian và chi phí bỏ ra?”

Câu hỏi cốt lõi: Có đáng để đánh đổi không?

Ví dụ: nếu một mô hình GPT có thể viết nội dung hay hơn 5%, nhưng chi phí tăng gấp đôi và tốc độ giảm một nửa – liệu doanh nghiệp có sẵn sàng chi trả?

DeepSeek và OpenAI: Tiên phong ứng dụng techonomics

Hướng tiếp cận của OpenAI: hiệu quả thông qua tối ưu mô hình

OpenAI không chỉ phát triển mô hình lớn hơn, mà còn nghiên cứu kỹ các kỹ thuật tối ưu hiệu suất mô hình.

Chưng cất mô hình (Model Distillation)

Phương pháp này huấn luyện một mô hình nhỏ hơn “bắt chước” hành vi của mô hình lớn. Nhờ đó, mô hình nhỏ có thể chạy nhanh hơn và tiết kiệm tài nguyên.

Lượng tử hóa (Quantization) và phần cứng chuyên dụng

Lượng tử hóa giúp giảm độ chính xác của phép tính từ 32-bit xuống còn 8-bit hoặc thấp hơn – giúp giảm kích thước mô hình mà không làm giảm nhiều chất lượng.

OpenAI cũng sử dụng TPU và GPU hiện đại như NVIDIA H100 để tăng tốc xử lý và tiết kiệm điện năng.

Đào tạo phân tán và tinh chỉnh hiệu quả

OpenAI triển khai các kỹ thuật đào tạo phân tán như FSDP (Fully Sharded Data Parallel) để chia nhỏ mô hình và dữ liệu, tối ưu hóa RAM và thời gian huấn luyện.

Chiến lược độc đáo của DeepSeek: kiến trúc thông minh

DeepSeek là một công ty AI đến từ Trung Quốc, nổi bật với cách tiếp cận mang tính chiến lược dài hạn: thay vì đua theo quy mô mô hình, họ tập trung vào kiến trúc hiệu quả hơn.

Mixture of Experts (MoE) – chỉ dùng phần cần thiết

Mô hình MoE chia thành nhiều “chuyên gia” nhỏ, và chỉ một phần được kích hoạt khi xử lý đầu vào. Điều này giúp tiết kiệm tài nguyên mà vẫn giữ được độ chính xác.

MoE từng được Google nghiên cứu từ năm 2021 với mô hình Switch Transformer【Google Research】.

Multi-Head Latent Attention (MLA) – xử lý song song chuyên biệt

DeepSeek áp dụng MLA để chia nhỏ thông tin đầu vào thành các vùng xử lý riêng biệt. Nhờ đó, mô hình có thể xử lý song song nhiều phần của ngữ cảnh, tăng tốc độ và khả năng hiểu ngữ nghĩa.

Tập trung vào thuật toán và mã nguồn mở

DeepSeek tin vào triết lý “thuật toán thắng phần cứng”, đồng thời tích cực chia sẻ mô hình mã nguồn mở, thúc đẩy hệ sinh thái AI công bằng và minh bạch.

Xem thêm: Mô hình AI Llama 4 của Meta ra mắt

Ba giai đoạn phát triển AI dưới góc nhìn techonomics

Giai đoạn 1: Tối đa hóa chất lượng, bất chấp chi phí

Giai đoạn này tập trung vào nghiên cứu – nơi các tổ chức sẵn sàng chi hàng triệu USD để có thêm 0.5 điểm benchmark.

Ví dụ: GPT-3 (175B tham số) và GPT-4 đều tiêu tốn hàng trăm triệu USD để huấn luyện và thử nghiệm.

Giai đoạn 2: Tối ưu hiệu quả – giai đoạn hiện tại

Hiện nay, các công ty chuyển trọng tâm sang tối ưu hóa mô hình và quản lý chi phí inference, vì đó là chi phí vận hành lâu dài.

Các mô hình như LLaMA của Meta hay Mistral của Pháp đều chọn thiết kế nhỏ hơn, hiệu quả hơn nhưng vẫn đạt kết quả cao.

Giai đoạn 3: Tích hợp AI trong ứng dụng hàng ngày

Tương lai của AI không nằm ở những siêu mô hình mà ở việc AI được nhúng khéo léo vào các ứng dụng đời sống – như trợ lý cá nhân, dịch thuật, chăm sóc khách hàng hay sáng tạo nội dung.

Tương lai AI: mô hình nhỏ nhưng mạnh, hiệu quả và thông minh

Sự trỗi dậy của AI mã nguồn mở

Cộng đồng AI mã nguồn mở đang phát triển mạnh với các mô hình như:

• Mistral: mô hình nhỏ gọn nhưng cực mạnh từ Pháp
• LLaMA 3 của Meta: hướng tới tối ưu hiệu suất
• DeepSeek-V2: hiệu quả vượt trội trong bài toán hiểu ngữ nghĩa

Những mô hình này tạo nên làn sóng “dân chủ hóa AI”, giúp nhiều nhà phát triển và doanh nghiệp tiếp cận công nghệ tiên tiến hơn mà không cần hạ tầng đắt đỏ.

Kiến trúc thông minh thay thế quy mô khổng lồ

Tương lai thuộc về các mô hình thông minh hơn, chứ không phải to hơn. Các kiến trúc như MoE, Retrieval-Augmented Generation (RAG) hay Attention Routing sẽ đóng vai trò chủ chốt.

Quản lý tài nguyên và giảm chi phí là yếu tố sống còn

Doanh nghiệp cần tập trung vào:

• Lập kế hoạch inference hiệu quả
• Tối ưu hóa pipeline xử lý dữ liệu
• Chọn mô hình phù hợp với mục tiêu kinh doanh

Kết luận: Techonomics – chiến lược sống còn cho kỷ nguyên AI

Những bài học từ DeepSeek và OpenAI

• Không cần mô hình khổng lồ để dẫn đầu
• Kiến trúc và tối ưu hóa mới là yếu tố quyết định
• Sự kết hợp giữa chất lượng – tốc độ – chi phí là công thức thành công bền vững

Doanh nghiệp cần chuẩn bị gì để không bị bỏ lại phía sau?

• Hiểu rõ bài toán kinh doanh của mình
• Đánh giá lại mô hình AI đang dùng
• Áp dụng tư duy techonomics để tiết kiệm tài nguyên, mà vẫn giữ hiệu suất

Techonomics không chỉ là chiến lược, mà là “cách sống” mới trong kỷ nguyên AI. Và DeepSeek cùng OpenAI đang dẫn đầu xu thế đó.

Xem thêm: Microsoft Nâng cấp Copilot với các tính năng AI