DeepSeek - một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) mới nổi, đang gây chú ý nhờ khả năng vận hành với chi phí thấp. Theo nhận định từ các chuyên gia trong ngành, công nghệ này có thể thay đổi cách các thương hiệu phát triển ứng dụng AI theo hướng tiết kiệm và tùy chỉnh hơn, mở ra cơ hội mới thay vì phụ thuộc vào các nền tảng AI của các tập đoàn lớn như Google, Microsoft,...
Tuy nhiên, vẫn có nhiều ý kiến trái chiều về việc liệu DeepSeek có thực sự là một công cụ AI đáng tin cậy hay không, đặc biệt là do mối liên hệ với Trung Quốc và những lo ngại về tính minh bạch trong thu thập dữ liệu.
Việc DeepSeek ra mắt một ứng dụng hướng đến người tiêu dùng gần đây đã khuấy động thị trường quảng cáo, vạch ra lộ trình mới cho các agency trong việc phát triển sản phẩm AI với hiệu suất cao hơn và chi phí thấp hơn. Kể từ khi các mô hình ngôn ngữ trở nên phổ biến vào cuối năm 2022, ngành quảng cáo gần như chấp nhận rằng họ sẽ phải phụ thuộc vào các công ty công nghệ lớn như Google, Microsoft và Meta để sử dụng AI. Những "gã khổng lồ" này, cùng với các startup có đầu tư mạnh như OpenAI, là những bên duy nhất có đủ nguồn lực để đầu tư vào hạ tầng tính toán và đào tạo AI tiên tiến.
Tuy nhiên, theo Martin Pagh Ludvigsen - Giám đốc AI và công nghệ sáng tạo tại Goodby Silverstein & Partners (GS&P) suy nghĩ đó giờ đây đang bị thách thức bởi sự xuất hiện của DeepSeek và mô hình R1 mới nhất của nó.
DeepSeek được đánh giá là có khả năng cạnh tranh với OpenAI nhưng với mức chi phí phát triển thấp hơn đáng kể. Nhờ vào mã nguồn mở, DeepSeek cho phép bất kỳ ai cũng có thể truy cập và tùy chỉnh hệ thống, khác biệt so với các mô hình AI đóng của Big Tech. Ngay cả Meta với Llama - dù được gọi là "mở một phần" - vẫn giữ kín nhiều khía cạnh quan trọng trong quá trình huấn luyện AI.
Trước đây, các agency như GS&P thường không quan tâm đến việc xây dựng mô hình AI riêng do thiếu hỗ trợ kỹ thuật, điều mà các nền tảng AI thương mại luôn sẵn sàng cung cấp. Nhưng DeepSeek có thể khiến họ phải suy nghĩ lại khi chứng minh rằng chi phí đào tạo AI có thể giảm đáng kể. Một nghiên cứu của DeepSeek cho thấy họ có thể tạo ra một mô hình ngôn ngữ mạnh mẽ với chi phí chỉ bằng một phần nhỏ so với các hệ thống hàng đầu hiện nay.
Được biết, DeepSeek sử dụng chip H800 và H20 có hiệu năng kém hơn nhiều của NVIDIA để đào tạo mô hình DeepSeek-V3 và phiên bản tiền nhiệm DeepSeek-V2 với chi phí thấp hơn nhiều so với các đối thủ phương tây. Bên cạnh đó, DeepSeek tuyên bố chi chưa tới 5,6 triệu USD và sử dụng các chip Nvidia không tiên tiến nhất để phát triển mô hình AI này. Theo phân tích của SemiAnalysis, chi tiêu tính riêng cho phần cứng của DeepSeek "cao hơn 500 triệu USD", tổng chi phí vốn máy chủ có thể là 1,6 tỷ USD, trong đó phần đáng kể là 944 triệu USD liên quan đến vận hành các cụm máy này. Tuy nhiên, nhiều chuyên gia nhận định rằng, DeepSeek vẫn là duy nhất và đi đầu khi đạt mức tối ưu chi phí cho các mô hình AI mạnh mẽ. Trong khi đó, các công ty công nghệ lớn đang tiêu tốn hàng tỷ USD và hàng trăm nghìn con chip để làm điều tương tự. Chính sự chênh lệch này đã làm dấy lên lo ngại về việc AI đang bước vào một bong bóng đầu tư mới.
Bất chấp sự cạnh tranh gay gắt, các tập đoàn quảng cáo vẫn đang đổ tiền vào AI. Năm 2024, WPP, Publicis và Havas đều công bố khoản đầu tư hơn 300 triệu USD vào công nghệ này. Tuy nhiên, theo Ludvigsen, khoản đầu tư này chủ yếu tập trung vào tích hợp AI vào quy trình làm việc, chứ không phải để phát triển mô hình AI từ đầu. Nhưng với sự xuất hiện của DeepSeek, các agency có thể cân nhắc đào tạo AI riêng cho hệ thống khách hàng và đối tác của mình với mức chi phí hợp lý hơn.
Theo Bà Nicole Penn - CEO của EGC Group, DeepSeek có thể thúc đẩy sự ra đời của một thế hệ nền tảng tiếp thị doanh nghiệp mới. Nhờ giảm bớt yêu cầu tài nguyên, các thương hiệu có thể phát triển AI tùy chỉnh cho các dịch vụ như chăm sóc khách hàng, thương mại điện tử và nhiều lĩnh vực khác. “Công nghệ này có thể giúp tích hợp AI dễ dàng hơn, đồng thời tiết kiệm 50-60% chi phí” - Bà Nicole Penn nhận định.
Dù DeepSeek mang đến nhiều cơ hội, không phải ai cũng tin tưởng nền tảng này. Một số chuyên gia marketing bày tỏ lo ngại về tính minh bạch của DeepSeek, đặc biệt là về nguồn gốc dữ liệu huấn luyện.
Bà Nicole Penn cho biết EGC Group đã thử nghiệm DeepSeek và bắt đầu giới thiệu nền tảng này đến các khách hàng quan tâm, dù chưa triển khai ứng dụng cụ thể nào. Một điểm nổi bật của DeepSeek là khả năng đưa ra lời giải thích rõ ràng về cách AI đưa ra kết quả, điều mà các mô hình của OpenAI chưa làm tốt.
Ngoài chi phí thấp, DeepSeek còn được công ty Perplexity - một startup về tìm kiếm AI, tích hợp vào hệ thống. Perplexity hiện đang thử nghiệm quảng cáo trên nền tảng của mình và có thể hiển thị nội dung của DeepSeek trong kết quả tìm kiếm.
Tuy nhiên, một số marketer vẫn giữ thái độ thận trọng với mô hình này. Asman Group - một công ty tư vấn marketing, tuyên bố sẽ không sử dụng DeepSeek do lo ngại về cách nền tảng này thu thập dữ liệu. John Hackett - Phó Chủ tịch công nghệ tại Huge, cũng khuyến cáo khách hàng không nên vội vàng chuyển từ các nhà cung cấp AI lớn sang DeepSeek.
Một vấn đề khác là mối liên hệ giữa DeepSeek và chính phủ Trung Quốc. DeepSeek thuộc sở hữu của một quỹ đầu tư Trung Quốc, và theo một số chuyên gia quảng cáo, mô hình AI này đã thể hiện khuynh hướng chính trị rõ rệt. Khi thử nghiệm DeepSeek, Ludvigsen nhận thấy nền tảng này từ chối cung cấp thông tin về sự kiện Thiên An Môn năm 1989 và thể hiện quan điểm phản đối Đài Loan độc lập, phù hợp với lập trường của chính phủ Trung Quốc.
Những tranh cãi này khiến DeepSeek bị so sánh với TikTok, nền tảng từng đối mặt với nguy cơ bị cấm tại Mỹ vì quan hệ với Trung Quốc. TikTok đã tạm dừng hoạt động trước khi lệnh cấm có hiệu lực, nhưng sau đó được gia hạn 75 ngày để tìm kiếm giải pháp. Trong thời gian này, nhiều nhà quảng cáo đã nối lại hoạt động trên nền tảng này.
Với tất cả những yếu tố trên, Ludvigsen cho rằng GS&P sẽ không coi DeepSeek là một đối tác đáng tin cậy. Tuy nhiên, nghiên cứu và công nghệ đứng sau DeepSeek vẫn rất đáng chú ý. “Điều quan trọng không phải là nền tảng, mà là những đột phá trong nghiên cứu mà họ mang lại” - Ludvigsen kết luận.
Xem thêm: Tiếp thị hoài niệm (Nostalgia Marketing) có phải cái bẫy cho thương hiệu và khách hàng?
