Tiêu đề hiện tại, “DeepSeek pause fundraise after comments on compute gap to US leaked (transcript) [pdf]”, dễ được đọc theo nghĩa là đã có thông tin bị rò rỉ cho thấy DeepSeek dừng gọi vốn vì nhận ra khoảng cách về tài nguyên tính toán với Mỹ
Nhưng đa số sẽ hiểu là DeepSeek dừng gọi vốn vì những phát biểu về khoảng cách tài nguyên tính toán đã bị rò rỉ, và cách hiểu đó không đúng sự thật
“Leaked DeepSeek transcripts reveal plan to pause fundraising due to compute gap” có thể sẽ tốt hơn
Tuy vậy, ở đây cũng không rõ khoảng cách tài nguyên tính toán là gì, và liệu đó có phải nguyên nhân của việc dừng gọi vốn hay không, nên tiêu đề có cảm giác như đang ghép hai nội dung khác nhau lại với nhau
Khi đọc lướt tài liệu, tôi lại thấy cách hiểu thứ hai chính xác hơn, tức là họ dừng huy động đầu tư để phản ứng với vụ rò rỉ
Tài liệu chứa khá nhiều thông tin mật của công ty và chiến lược tương lai để đối đầu với các viện nghiên cứu của Mỹ, nên hẳn họ đã rất phẫn nộ vì vụ rò rỉ, và có vẻ đang hoãn đầu tư như một biện pháp trừng phạt. Nếu họ cho rằng mình thiếu tài nguyên hơn đối thủ thì không có lý do gì để dừng gọi vốn, nên cách hiểu thứ nhất là phi logic
Các bài báo tiếng Trung đều chỉ theo cách hiểu thứ hai. Trọng tâm là cuộc trao đổi riêng của Liang Wenfeng với các nhà đầu tư đã bị rò rỉ lên mạng, khiến ông nổi giận
Ví dụ: https://x.com/_FORAB/status/2081034500101017616?s=20
Một bài viết cung cấp thêm đôi chút bối cảnh là https://www.cyberkendra.com/2026/07/deepseek-pauses-fundrais...
Theo Bloomberg, vài ngày sau khi những phát biểu của Liang Wenfeng về cuộc cạnh tranh AI Mỹ - Trung lan truyền trên mạng, DeepSeek đã thông báo cho các nhà đầu tư tiềm năng trong vòng gọi vốn thứ hai rằng thương vụ bị dừng. 118 mục do một hãng truyền thông công nghệ thuộc Tencent công bố bao gồm chiến lược AGI, nguồn cung chip, giá cả và giữ chân nhân tài, trong đó Liang mô tả điểm yếu của Trung Quốc không phải là nhân lực mà là một bài toán số học về tài nguyên
Cụ thể, để huấn luyện các mô hình tiên tiến nhất cần 200.000 chip Huawei 950, nhưng họ chỉ nhận được 16.000, và năng lực sản xuất thiếu hụt của Huawei được dự báo sẽ kéo dài ít nhất 3 năm. Ông cũng đưa ra phương án thu hẹp khoảng cách xuống còn 3-6 tháng với lượng tài nguyên tính toán ít hơn rất nhiều so với các phòng thí nghiệm của Mỹ
Tôi tự hỏi liệu Trung Quốc có thể theo đuổi chiến lược mở rộng quy mô lớn các nhà máy sản xuất logic semiconductor kém tinh vi hơn hay không. GPGPU và AI dường như phụ thuộc vào băng thông bộ nhớ nhiều hơn đồ họa, còn mức độ tập trung tính toán thì thấp hơn nhiều
Có nhiều ý kiến cho rằng việc giảm khấu hao để kéo dài vòng đời GPU là một kiểu ‘mánh khóe tài chính’, nhưng cũng có thể tuổi thọ thực tế của chúng dài hơn vì mức tăng băng thông của GPU thế hệ mới không lớn. Hiện tượng cổ phiếu các công ty bộ nhớ tăng vọt trong khi NVIDIA đi ngang cũng phần nào phản ánh điều đó. Khoảng cách của Trung Quốc với Mỹ trong sản xuất bộ nhớ tiên tiến nhỏ hơn, nên có thể bất lợi của họ đã bị phóng đại
Điều này làm tăng khả năng cải thiện các mô hình nhỏ và tiếp tục open source
Có một sự ngộ nhận rằng cách làm của các công ty AI Mỹ là tốt nhất, nhưng các mô hình ở tuyến đầu lại rất cồng kềnh, và có thể còn hàng trăm cách để cải thiện tốc độ. Nếu tiếp tục thúc đẩy việc công khai trọng số, những sự kém hiệu quả này có thể tiếp tục được giảm bớt
Nếu các mô hình trọng số mở của Trung Quốc đang bắt kịp Mỹ và đạt hiệu năng cấp tiền tuyến chỉ với một phần chi phí, thì rốt cuộc các mô hình AI sẽ trở thành hàng hóa phổ thông, còn khoản đầu tư hàng tỷ đến hàng nghìn tỷ USD của các phòng lab Mỹ chỉ tạo ra lợi nhuận giảm dần, và lợi thế đó có lẽ cũng không bền vững
Nếu vậy thì cũng không rõ vì sao DeepSeek lại đi theo cùng con đường đó, và liệu việc đứng ở tuyến đầu tuyệt đối có thực sự quan trọng khi chênh lệch hiệu năng chỉ là tạm thời còn chi phí thì quá lớn
Các nhà hoạch định chính sách Mỹ tin rằng dù khoảng cách chỉ là 6 tháng đến 1 năm, bên nào chạm tới AGI trước vẫn có thể giành được lợi thế đủ để thực chất vô hiệu hóa đối thủ. Có thể đoán ý nghĩa đó từ việc họ nhắc đến chiến tranh mạng và vũ khí hủy diệt hàng loạt. Trong khi đó, Jensen Huang xem AI là một cuộc marathon
DeepSeek được tài trợ bởi quỹ phòng hộ High-Flyer, và cũng cố ý giới hạn giá token ở mức chỉ đủ thu hồi chi phí máy chủ
Trong bản ghi âm, điều này được mô tả là một trách nhiệm đạo đức; họ nói không quan tâm đến cơn sốt tạo ảnh, video hay world model, mà chỉ tập trung vào suy luận, quá trình tư duy và học liên tục
Bài viết đề cập thẳng thắn phần này và nói rõ rằng DeepSeek không kỳ vọng hay nhắm tới việc trở thành công ty hàng đầu
Thay vì thống trị thế giới, họ theo đuổi con đường tiếp tục đóng góp phần mình cho sự phát triển của các mô hình ngôn ngữ lớn, và thương mại hóa chỉ là mục tiêu xa. Xét việc họ đã cung cấp dịch vụ, ở đây thương mại hóa dường như có nghĩa là tạo ra lợi nhuận đáng kể. Với thái độ này thì cũng dễ hiểu khi họ hủy gọi vốn để phản ứng với vụ rò rỉ
Nhìn vào phát biểu trong cuộc họp với nhà đầu tư, có vẻ Liang tin chắc vào AGI và đặt cược tất cả. Ông cho rằng khi đạt tới AGI, cục diện sẽ đảo lộn hoàn toàn, nhưng do tác động quá lớn lên thị trường lao động và tiêu dùng nên rất khó dự đoán hiệu ứng kinh tế thực tế
Ông thừa nhận vẫn còn chặng đường dài và trong quá trình đó cũng phải thu hồi chi phí, nhưng cho rằng nếu tập trung vào lợi nhuận ngắn hạn thì xác suất thành công với AGI sẽ giảm, và so với giá trị mà AGI mang lại thì điều đó chỉ là nhỏ nhặt. Ông nhấn mạnh sự tiết chế như một văn hóa tổ chức và tiếp tục đầu tư vào AI vì tin vào đột phá chứ không chỉ cải thiện hiệu năng đơn thuần
Do có nhiều tuyên truyền từ các công ty được nhà nước Trung Quốc hậu thuẫn, khẳng định rằng họ phát triển với chỉ một phần chi phí vẫn còn gây tranh cãi. Có dấu hiệu GPU bị buôn lậu quy mô lớn qua nước thứ ba như Singapore, nhưng Trung Quốc không thể công khai thừa nhận điều đó
Nếu là chưng cất thì chắc chắn sẽ rẻ hơn nhiều so với huấn luyện từ đầu, và chi phí nhân công ở Trung Quốc cũng thấp hơn Mỹ. Anthropic tuyên bố Alibaba đã tương tác với Claude 28,8 triệu lần trong giai đoạn tháng 4-6/2026 bằng khoảng 25 nghìn tài khoản gian lận, nhưng cũng có khả năng một phần hoặc toàn bộ việc đó đã được tự động hóa bằng agent
Các tài liệu này đặc biệt có giá trị để nắm được cách tư duy nội bộ của DeepSeek. Phần nói rằng họ sẽ định giá suy luận chỉ ở mức đủ thu hồi vốn đầu tư thiết bị trong vòng 10 tháng và sẽ không thu cao hơn mức đó là điều rất đáng chú ý
Động cơ của Liang Wenfeng khác hẳn với các doanh nhân mà phương Tây vốn quen thuộc
Bản ghi âm này cho cảm giác rất khác với những phát biểu của ban điều hành mang màu sắc hoang tưởng tự đại đang lãnh đạo Anthropic hay OpenAI
Không rõ bạn đã đọc cả bản ghi cuộc họp với nhà đầu tư của Anthropic hay OpenAI chưa. Muốn xem tài liệu chính thức của doanh nghiệp được viết thế nào thì nên đọc hồ sơ IPO, còn nếu hiện chưa có tài liệu đó thì có thể tham khảo mục “CAUTIONARY STATEMENT REGARDING FORWARD-LOOKING STATEMENTS” trong tài liệu của SpaceX https://www.sec.gov/Archives/edgar/data/1181412/000162828026...
Không hiểu vì sao cứ tiếp tục xếp OpenAI và Anthropic vào cùng một nhóm. Có thể xem OpenAI là xấu, nhưng Anthropic còn nghiêm trọng hơn nhiều và thậm chí không cùng đẳng cấp để so sánh
Trong thư ngỏ gần đây về trọng số mở và mã nguồn mở, các công ty công nghệ lớn bao gồm OpenAI đều đã ký tên nhưng chỉ Anthropic vắng mặt, còn nhân viên của họ đang hứng chịu chỉ trích dữ dội trên X vì những phát ngôn như https://x.com/Mononofu/status/2080937562739531837. Họ dường như cho rằng ngoài họ ra thì ai cũng ngu ngốc, dễ bị kích động và không thể được giao AI, còn chỉ riêng họ mới nên nắm quyền kiểm soát. Một văn hóa giống giáo phái đã hình thành, nơi nhân viên về mặt ý thức hệ tôn thờ ban điều hành đang theo đuổi quyền lực và tiền bạc, và riêng chi tiêu chính trị được công khai cũng đã tăng từ 20 triệu USD lên 40 triệu USD
Mục tiêu cốt lõi là AGI, và tiền đề của nó là học liên tục. Ai cũng đang tìm cách hiện thực hóa điều này, và ở thời điểm hiện tại hướng tiếp cận dựa trên việc thực thi agent có vẻ là ứng viên sáng giá
Tôi cũng đang giải quyết cùng bài toán đó tại https://github.com/rush86999/atom
Điểm cốt lõi của phát biểu này dường như là sự thiếu hụt nguồn lực thực sự cần thiết để mua NVIDIA H200. Liang cho biết nếu năm nay có thể chi 2 tỷ USD thì đó là thành tích xuất sắc của bộ phận thu mua, khoảng cách chính với Mỹ không phải là nhân lực mà là tài nguyên, và hiện tại họ không thể gánh nổi chi phí huấn luyện cho các mô hình lớn nhất
Trong nhiệm kỳ đầu, Trump đã khởi động cuộc chiến thương mại tập trung vào việc ngăn chặn sự phát triển của ngành bán dẫn Trung Quốc, và Trung Quốc đã đáp trả bằng mức tăng trưởng bùng nổ trong các ngành công nghệ cao như xe điện, LiDAR và năng lượng mặt trời. Trong nhiệm kỳ hai, ông chặn việc NVIDIA bán chip sang Trung Quốc, nhưng sau khi ngành bán dẫn Trung Quốc đạt tiến bộ đáng kinh ngạc thì đã lùi bước; sau đó, Trung Quốc lại cấm các công ty trong nước mua NVIDIA để hỗ trợ ngành công nghiệp nội địa. Dù EUV vẫn còn cách vài năm, hiện nay nước này đã tự sản xuất được phần lớn chip trên tiến trình lớn hơn 14nm và đang tăng trưởng rất nhanh
Việc Trung Quốc giờ đây đang chặn chip nhập ngoại là điều đáng chú ý. Đây không phải chỉ dấu mang tính quyết định, nhưng nếu họ cho rằng việc để đối thủ dùng tài nguyên của Mỹ rốt cuộc lại là đang giúp Mỹ, thì đó không phải là tín hiệu tốt cho sự thống trị của Mỹ
Tò mò về yếu tố căn bản đang hạn chế năng lực sản xuất của Huawei. Trung Quốc đã cho thấy khả năng mở rộng quy mô khi cần, nên nếu đây chỉ là vấn đề xây thêm thiết bị dựa trên công nghệ đã biết thì hẳn họ đã mở rộng từ lâu
Tỷ lệ thành phẩm của các chip hiệu năng cao có thể dùng cho huấn luyện là rất thấp, và họ cũng không thể đảm bảo thêm thiết bị ASML đời cũ cần thiết để tăng sản lượng trong khi chấp nhận tỷ lệ thành phẩm thấp đó
Có thể sẽ còn mất từ vài năm đến 10 năm nữa để xây dựng được nền tảng công nghệ đủ để tự sản xuất chip hiệu năng cao một cách kinh tế
Để chip Huawei giữ được sức cạnh tranh thì cần đóng gói 3D tiên tiến, nhưng quy trình quá phức tạp nên tỷ lệ thành phẩm vẫn thấp. Không chỉ DeepSeek mà còn nhiều nơi khác có nhu cầu lớn, và bản thân Huawei cũng là một bên tiêu thụ chính
1 bình luận
Ý kiến trên Hacker News
Tiêu đề hiện tại, “DeepSeek pause fundraise after comments on compute gap to US leaked (transcript) [pdf]”, dễ được đọc theo nghĩa là đã có thông tin bị rò rỉ cho thấy DeepSeek dừng gọi vốn vì nhận ra khoảng cách về tài nguyên tính toán với Mỹ
Nhưng đa số sẽ hiểu là DeepSeek dừng gọi vốn vì những phát biểu về khoảng cách tài nguyên tính toán đã bị rò rỉ, và cách hiểu đó không đúng sự thật
Tuy vậy, ở đây cũng không rõ khoảng cách tài nguyên tính toán là gì, và liệu đó có phải nguyên nhân của việc dừng gọi vốn hay không, nên tiêu đề có cảm giác như đang ghép hai nội dung khác nhau lại với nhau
Tài liệu chứa khá nhiều thông tin mật của công ty và chiến lược tương lai để đối đầu với các viện nghiên cứu của Mỹ, nên hẳn họ đã rất phẫn nộ vì vụ rò rỉ, và có vẻ đang hoãn đầu tư như một biện pháp trừng phạt. Nếu họ cho rằng mình thiếu tài nguyên hơn đối thủ thì không có lý do gì để dừng gọi vốn, nên cách hiểu thứ nhất là phi logic
Ví dụ: https://x.com/_FORAB/status/2081034500101017616?s=20
https://www.bloomberg.com/news/articles/2026-07-25/deepseek-...
Bản sao gần như tương tự và ít vướng paywall hơn có thể xem tại https://fortune.com/2026/07/25/deepseek-liang-wenfeng-backer... và https://archive.ph/zpIrG
Một bài viết cung cấp thêm đôi chút bối cảnh là https://www.cyberkendra.com/2026/07/deepseek-pauses-fundrais...
Theo Bloomberg, vài ngày sau khi những phát biểu của Liang Wenfeng về cuộc cạnh tranh AI Mỹ - Trung lan truyền trên mạng, DeepSeek đã thông báo cho các nhà đầu tư tiềm năng trong vòng gọi vốn thứ hai rằng thương vụ bị dừng. 118 mục do một hãng truyền thông công nghệ thuộc Tencent công bố bao gồm chiến lược AGI, nguồn cung chip, giá cả và giữ chân nhân tài, trong đó Liang mô tả điểm yếu của Trung Quốc không phải là nhân lực mà là một bài toán số học về tài nguyên
Cụ thể, để huấn luyện các mô hình tiên tiến nhất cần 200.000 chip Huawei 950, nhưng họ chỉ nhận được 16.000, và năng lực sản xuất thiếu hụt của Huawei được dự báo sẽ kéo dài ít nhất 3 năm. Ông cũng đưa ra phương án thu hẹp khoảng cách xuống còn 3-6 tháng với lượng tài nguyên tính toán ít hơn rất nhiều so với các phòng thí nghiệm của Mỹ
Có nhiều ý kiến cho rằng việc giảm khấu hao để kéo dài vòng đời GPU là một kiểu ‘mánh khóe tài chính’, nhưng cũng có thể tuổi thọ thực tế của chúng dài hơn vì mức tăng băng thông của GPU thế hệ mới không lớn. Hiện tượng cổ phiếu các công ty bộ nhớ tăng vọt trong khi NVIDIA đi ngang cũng phần nào phản ánh điều đó. Khoảng cách của Trung Quốc với Mỹ trong sản xuất bộ nhớ tiên tiến nhỏ hơn, nên có thể bất lợi của họ đã bị phóng đại
Có một sự ngộ nhận rằng cách làm của các công ty AI Mỹ là tốt nhất, nhưng các mô hình ở tuyến đầu lại rất cồng kềnh, và có thể còn hàng trăm cách để cải thiện tốc độ. Nếu tiếp tục thúc đẩy việc công khai trọng số, những sự kém hiệu quả này có thể tiếp tục được giảm bớt
Nếu các mô hình trọng số mở của Trung Quốc đang bắt kịp Mỹ và đạt hiệu năng cấp tiền tuyến chỉ với một phần chi phí, thì rốt cuộc các mô hình AI sẽ trở thành hàng hóa phổ thông, còn khoản đầu tư hàng tỷ đến hàng nghìn tỷ USD của các phòng lab Mỹ chỉ tạo ra lợi nhuận giảm dần, và lợi thế đó có lẽ cũng không bền vững
Nếu vậy thì cũng không rõ vì sao DeepSeek lại đi theo cùng con đường đó, và liệu việc đứng ở tuyến đầu tuyệt đối có thực sự quan trọng khi chênh lệch hiệu năng chỉ là tạm thời còn chi phí thì quá lớn
Trong bản ghi âm, điều này được mô tả là một trách nhiệm đạo đức; họ nói không quan tâm đến cơn sốt tạo ảnh, video hay world model, mà chỉ tập trung vào suy luận, quá trình tư duy và học liên tục
Thay vì thống trị thế giới, họ theo đuổi con đường tiếp tục đóng góp phần mình cho sự phát triển của các mô hình ngôn ngữ lớn, và thương mại hóa chỉ là mục tiêu xa. Xét việc họ đã cung cấp dịch vụ, ở đây thương mại hóa dường như có nghĩa là tạo ra lợi nhuận đáng kể. Với thái độ này thì cũng dễ hiểu khi họ hủy gọi vốn để phản ứng với vụ rò rỉ
Ông thừa nhận vẫn còn chặng đường dài và trong quá trình đó cũng phải thu hồi chi phí, nhưng cho rằng nếu tập trung vào lợi nhuận ngắn hạn thì xác suất thành công với AGI sẽ giảm, và so với giá trị mà AGI mang lại thì điều đó chỉ là nhỏ nhặt. Ông nhấn mạnh sự tiết chế như một văn hóa tổ chức và tiếp tục đầu tư vào AI vì tin vào đột phá chứ không chỉ cải thiện hiệu năng đơn thuần
Nếu là chưng cất thì chắc chắn sẽ rẻ hơn nhiều so với huấn luyện từ đầu, và chi phí nhân công ở Trung Quốc cũng thấp hơn Mỹ. Anthropic tuyên bố Alibaba đã tương tác với Claude 28,8 triệu lần trong giai đoạn tháng 4-6/2026 bằng khoảng 25 nghìn tài khoản gian lận, nhưng cũng có khả năng một phần hoặc toàn bộ việc đó đã được tự động hóa bằng agent
Kho lưu trữ đã bị force-push nên các liên kết cũ bị hỏng, nhưng vẫn có thể xem tệp tại https://github.com/demo-zexuan/liang-wenfeng-investor-meetin...
Động cơ của Liang Wenfeng khác hẳn với các doanh nhân mà phương Tây vốn quen thuộc
Bản ghi âm này cho cảm giác rất khác với những phát biểu của ban điều hành mang màu sắc hoang tưởng tự đại đang lãnh đạo Anthropic hay OpenAI
https://www.sec.gov/Archives/edgar/data/1181412/000162828026...
Trong thư ngỏ gần đây về trọng số mở và mã nguồn mở, các công ty công nghệ lớn bao gồm OpenAI đều đã ký tên nhưng chỉ Anthropic vắng mặt, còn nhân viên của họ đang hứng chịu chỉ trích dữ dội trên X vì những phát ngôn như https://x.com/Mononofu/status/2080937562739531837. Họ dường như cho rằng ngoài họ ra thì ai cũng ngu ngốc, dễ bị kích động và không thể được giao AI, còn chỉ riêng họ mới nên nắm quyền kiểm soát. Một văn hóa giống giáo phái đã hình thành, nơi nhân viên về mặt ý thức hệ tôn thờ ban điều hành đang theo đuổi quyền lực và tiền bạc, và riêng chi tiêu chính trị được công khai cũng đã tăng từ 20 triệu USD lên 40 triệu USD
Mục tiêu cốt lõi là AGI, và tiền đề của nó là học liên tục. Ai cũng đang tìm cách hiện thực hóa điều này, và ở thời điểm hiện tại hướng tiếp cận dựa trên việc thực thi agent có vẻ là ứng viên sáng giá
Tôi cũng đang giải quyết cùng bài toán đó tại https://github.com/rush86999/atom
Có vẻ tài liệu đã bị xóa lần nữa, nhưng phát biểu của Liang vẫn có thể xem ở nơi khác
[1] https://aiproem.substack.com/p/must-read-deepseek-liang-wenf...
Điểm cốt lõi của phát biểu này dường như là sự thiếu hụt nguồn lực thực sự cần thiết để mua NVIDIA H200. Liang cho biết nếu năm nay có thể chi 2 tỷ USD thì đó là thành tích xuất sắc của bộ phận thu mua, khoảng cách chính với Mỹ không phải là nhân lực mà là tài nguyên, và hiện tại họ không thể gánh nổi chi phí huấn luyện cho các mô hình lớn nhất
Trong nhiệm kỳ đầu, Trump đã khởi động cuộc chiến thương mại tập trung vào việc ngăn chặn sự phát triển của ngành bán dẫn Trung Quốc, và Trung Quốc đã đáp trả bằng mức tăng trưởng bùng nổ trong các ngành công nghệ cao như xe điện, LiDAR và năng lượng mặt trời. Trong nhiệm kỳ hai, ông chặn việc NVIDIA bán chip sang Trung Quốc, nhưng sau khi ngành bán dẫn Trung Quốc đạt tiến bộ đáng kinh ngạc thì đã lùi bước; sau đó, Trung Quốc lại cấm các công ty trong nước mua NVIDIA để hỗ trợ ngành công nghiệp nội địa. Dù EUV vẫn còn cách vài năm, hiện nay nước này đã tự sản xuất được phần lớn chip trên tiến trình lớn hơn 14nm và đang tăng trưởng rất nhanh
Tò mò về yếu tố căn bản đang hạn chế năng lực sản xuất của Huawei. Trung Quốc đã cho thấy khả năng mở rộng quy mô khi cần, nên nếu đây chỉ là vấn đề xây thêm thiết bị dựa trên công nghệ đã biết thì hẳn họ đã mở rộng từ lâu
Có thể sẽ còn mất từ vài năm đến 10 năm nữa để xây dựng được nền tảng công nghệ đủ để tự sản xuất chip hiệu năng cao một cách kinh tế