Tuy nhiên, sức mạnh cốt lõi thực sự của Nvidia nằm ở hệ sinh thái CUDA - mà các kỹ sư sử dụng để phát triển các ứng dụng trên các đơn vị xử lý đồ họa (GPU) của công ty - vì vậy Trung Quốc phải phát triển một hệ thống thay thế để đạt được khả năng tự cung tự cấp về AI, Li cho biết.
“DeepSeek đã tạo ra tác động đến hệ sinh thái CUDA, nhưng nó vẫn chưa hoàn toàn vượt qua CUDA, vì vẫn còn nhiều rào cản”, Li, 81 tuổi, cho biết trong các bình luận được công bố vào thứ năm tuần trước bởi Study Times, tờ báo hàng tuần của trường đào tạo cán bộ cấp cao của Đảng Cộng sản Trung Quốc. “Về lâu dài, chúng ta cần thiết lập một bộ hệ thống công cụ phần mềm AI có thể kiểm soát vượt trội hơn CUDA”.
Li ví những nỗ lực của Trung Quốc nhằm thay thế các hệ thống phần cứng-phần mềm của phương Tây – chẳng hạn như Windows và Intel, hoặc Android và Arm – với nhu cầu xây dựng một hệ sinh thái phần mềm AI. Ông cho biết “Đây là một nhiệm vụ cực kỳ khó khăn, đòi hỏi phải lập kế hoạch cẩn thận và nỗ lực lâu dài”.
Những bình luận này được đưa ra khi Trung Quốc đang tiến gần hơn đến việc đạt được một hệ thống AI tự cung tự cấp bất chấp những hạn chế về công nghệ của Hoa Kỳ. Nhà sáng lập Huawei Ren Zhengfei cho biết tại một hội thảo gần đây do Chủ tịch Tập Cận Bình chủ trì rằng những lo ngại về tình trạng thiếu chip và hệ điều hành đã giảm bớt.
Sự thành công của DeepSeek, nơi đã sản xuất ra các mô hình hiệu suất cao, chi phí thấp với nguồn lực hạn chế, đã thúc đẩy các nhà phát triển chip và việc áp dụng AI của Trung Quốc trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau.
Li gợi ý rằng Trung Quốc có thể thực hiện các chính sách thúc đẩy các ứng dụng AI trong máy tính, điện thoại thông minh và các thiết bị khác để mở rộng việc sử dụng các mô hình AI trong nước và GPU do trong nước phát triển.
Nhà khoa học này cũng đặt câu hỏi về sự khôn ngoan của việc OpenAI, người tạo ra ChatGPT, dựa vào "luật mở rộng", cho rằng việc tăng chi tiêu cho tài nguyên điện toán sẽ dẫn đến cải thiện trí thông minh.
“Trong AI, một số người coi quy luật mở rộng quy mô là một tiên đề… và các công ty như OpenAI và cộng đồng đầu tư AI của Hoa Kỳ đã coi đó như một công thức chiến thắng”, Li cho biết. “Nhưng quy luật mở rộng quy mô không phải là một nguyên lý được xác minh khoa học như các định luật của Newton; nó là một khái quát dựa trên kinh nghiệm gần đây của OpenAI và những công ty khác trong việc phát triển các mô hình ngôn ngữ lớn.
“Theo quan điểm nghiên cứu khoa học, đó là một phỏng đoán có căn cứ; theo quan điểm đầu tư, đó là một canh bạc trên một con đường công nghệ cụ thể”, Li cho biết, lưu ý rằng sự chậm trễ trong việc ra mắt mô hình GPT-5 có thể báo hiệu sự suy giảm trong việc mở rộng quy mô.
Li nói thêm rằng thành công của DeepSeek minh họa cho một cách tiếp cận thay thế để cải thiện hiệu suất mô hình, đó là thông qua tối ưu hóa thuật toán.
“Sự xuất hiện của DeepSeek đã buộc cộng đồng AI phải nghiêm túc xem xét lại liệu có nên tiếp tục đốt tiền và đánh bạc hay tìm kiếm một cách mới để tối ưu hóa thuật toán”, ông nói. “Những thành tựu của DeepSeek cho thấy rằng việc tối ưu hóa kiến trúc thuật toán và mô hình cũng có thể dẫn đến phép màu”.
Tuy nhiên, Li cảnh báo không nên dán nhãn quy luật mở rộng quy mô là ngõ cụt. “Việc tăng lượng dữ liệu đào tạo có mang lại lợi nhuận tương ứng với khoản đầu tư hay không sẽ phụ thuộc vào kết quả thực tế trong tương lai”.