Delphi Digital: Phòng thí nghiệm AI của Trung Quốc đang thay đổi kinh tế thông minh

Cơ quan nghiên cứu Delphi Digital cho biết, các hạn chế về phần cứng đã thúc đẩy các phòng thí nghiệm Trung Quốc chuyển sang các mô hình rẻ hơn và các công nghệ hiệu quả hơn. Các hạn chế về xuất khẩu đã hạn chế khả năng tiếp cận các chip tiên tiến, trong khi các bộ tăng tốc trong nước có thể xử lý suy diễn, nhưng việc đào tạo tiên tiến vẫn gặp khó khăn. Các phòng thí nghiệm Trung Quốc đang đổi mới trong hiệu suất hệ thống, kiến trúc mô hình, dữ liệu đào tạo và học tăng cường, DeepSeek đã tìm ra cách di chuyển dữ liệu để tránh GPU bị lãng phí, ByteDance và Moonshot sẽ phát hành các phiên bản tương tự trong vài tháng tới.

Về kiến trúc, việc đào tạo đã chuyển sang định dạng số rẻ hơn phù hợp với chip sản xuất trong nước, kiến trúc thưa đã giảm lượng chạy mỗi token, cơ chế chú ý đã được thiết kế lại ba lần để kiểm soát chi phí bộ nhớ trong ngữ cảnh dài. Về dữ liệu, thông qua việc dự đoán mục tiêu dày đặc hơn và bộ tối ưu tốt hơn để nâng cao tín hiệu học mỗi token. Trong học tăng cường, GRPO của DeepSeek đã trở thành công thức mặc định, ByteDance, Alibaba và MiniMax đã lần lượt ra mắt các kế hoạch kế nhiệm trong vòng một năm. Các mô hình của Trung Quốc hiện thuộc hệ thống liền kề tiên tiến có chi phí thấp nhất.

Trên OpenRouter, tỷ lệ tiêu thụ token của mô hình phát triển Trung Quốc đã tăng từ dưới 1,2% vào cuối năm 2024 lên phần lớn vào năm 2026. Thị trường AI Trung Quốc đã trải qua cuộc chiến giá từ năm 2024 đến đầu năm 2026, nhiều phòng thí nghiệm có doanh thu ngụ ý gấp khoảng 47-117 lần, trong khi Anthropic và OpenAI khoảng 15-21 lần. Chip Ascend của Huawei hiện có thể được sử dụng cho suy diễn, DeepSeek được cho là đã cố gắng đào tạo R2 trên Ascend nhưng đã quay trở lại NVIDIA sau khi gặp vấn đề kỹ thuật. Nguồn cung bộ tăng tốc trong nước vẫn thấp hơn nhu cầu ước tính.