DeepSeek มีบทบาทสำคัญต่อ AI ในอนาคตอย่างไร

DeepSeek AI คืออะไร? สตาร์ทอัปจีนที่ท้าชิง OpenAI ด้วยต้นทุนต่ำกว่าหลายสิบเท่า

DeepSeek คือบริษัท AI สัญชาติจีนที่พัฒนาโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) อย่าง DeepSeek-R1 และ DeepSeek-V3 ที่มีประสิทธิภาพเทียบชั้น GPT-4o และ Claude 3.5 Sonnet แต่ใช้ต้นทุนการฝึกต่ำกว่ามหาศาล เปิดเป็น Open Source ให้นักพัฒนาทั่วโลกใช้งานได้ฟรี สร้างแรงสั่นสะเทือนต่อวงการ AI ทั้งในแง่เทคโนโลยีและเศรษฐกิจ

DeepSeek คือใคร มาจากไหน

DeepSeek ก่อตั้งในปี 2023 โดย Liang Wenfeng ผู้ก่อตั้ง High-Flyer Capital Management กองทุน Hedge Fund ที่ใช้ AI ในการเทรดหุ้น ด้วยทุนจากกองทุนของตัวเอง ไม่ได้รับเงินลงทุนจากภายนอก ทีมวิจัยส่วนใหญ่เป็นบัณฑิตจากมหาวิทยาลัยชั้นนำของจีน

สิ่งที่น่าทึ่งคือ DeepSeek พัฒนาโมเดลที่แข่งขันกับ OpenAI ได้ ทั้งที่ถูกจำกัดไม่ให้ซื้อ GPU ระดับสูง (เช่น NVIDIA H100) จากมาตรการควบคุมการส่งออกของสหรัฐฯ จึงต้องใช้ NVIDIA H800 ที่มีประสิทธิภาพต่ำกว่า และหาวิธี Optimize ให้ได้ผลลัพธ์เทียบเท่า

โมเดลหลักของ DeepSeek

DeepSeek-R1 โมเดล Reasoning ที่เปลี่ยนเกม

DeepSeek-R1 เป็นโมเดลที่เน้น Chain-of-Thought Reasoning ออกแบบมาเพื่อแก้ปัญหาที่ต้องใช้การคิดวิเคราะห์หลายขั้นตอน เช่น โจทย์คณิตศาสตร์ การเขียนโค้ด และการวิเคราะห์ข้อมูลซับซ้อน

ในการทดสอบ Benchmark หลายตัว R1 ทำคะแนนเทียบเท่าหรือดีกว่า OpenAI o1 โดยเฉพาะใน AIME 2024 (คณิตศาสตร์) และ Codeforces (การเขียนโค้ด) สิ่งที่น่าตกใจคือต้นทุนการฝึกโมเดลอยู่ที่ประมาณ 5.6 ล้านดอลลาร์ เทียบกับ GPT-4 ที่ใช้กว่า 100 ล้านดอลลาร์

DeepSeek-V3 โมเดลอเนกประสงค์

DeepSeek-V3 เป็นโมเดลขนาด 671 พันล้านพารามิเตอร์ ใช้สถาปัตยกรรม Mixture of Experts (MoE) ที่ Active เพียง 37 พันล้านพารามิเตอร์ในแต่ละ Request ทำให้ประมวลผลเร็วและประหยัดทรัพยากร รองรับงานทั่วไปตั้งแต่การเขียน การแปลภาษา ไปจนถึงการวิเคราะห์ข้อมูล

เทคนิคที่ทำให้ DeepSeek ฝึกโมเดลได้ถูกกว่า

Mixture of Experts (MoE)

แทนที่จะใช้ทุกพารามิเตอร์ในทุก Request (เหมือน Dense Model อย่าง GPT-4) MoE จะ Active เฉพาะ Expert ที่เกี่ยวข้องกับ Input นั้นๆ ทำให้ใช้ Compute น้อยกว่ามากแต่ได้ผลลัพธ์เทียบเท่า

Multi-Token Prediction

DeepSeek ใช้เทคนิคการทำนายหลาย Token พร้อมกัน แทนที่จะทำนายทีละ Token ช่วยเพิ่มความเร็วในการ Inference และลดต้นทุนการรันโมเดล

Reinforcement Learning (RL) ที่มีประสิทธิภาพ

DeepSeek-R1 ใช้ Group Relative Policy Optimization (GRPO) แทน PPO ที่ OpenAI ใช้ ลดความจำเป็นในการใช้ Reward Model แยกต่างหาก ทำให้กระบวนการ RL มีประสิทธิภาพมากขึ้น

ผลกระทบของ DeepSeek ต่อวงการ AI

เปลี่ยนสมมติฐานเรื่องต้นทุน

ก่อนหน้า DeepSeek คนส่วนใหญ่เชื่อว่าการสร้าง AI ระดับแนวหน้าต้องใช้เงินหลายร้อยล้านดอลลาร์และ GPU หลายหมื่นตัว DeepSeek พิสูจน์ว่าด้วยเทคนิคที่ชาญฉลาด สามารถทำได้ด้วยต้นทุนที่น้อยกว่ามาก

Open Source เปลี่ยนกฎ

DeepSeek เปิด Open Source ทั้งโมเดลและ Weight ให้ใช้งานได้ฟรี ทำให้นักพัฒนาทั่วโลกสามารถนำไปปรับแต่งและใช้งานได้ ไม่ต้องพึ่งพา API ของบริษัทใหญ่ นี่คือการ Democratize AI ที่แท้จริง

สำหรับนักพัฒนาที่ต้องการรัน DeepSeek แบบ Self-hosted การมี VPS หรือ Dedicated Server ที่มีประสิทธิภาพสูง เป็นสิ่งจำเป็น โดยเฉพาะโมเดลขนาดใหญ่อย่าง V3 ที่ต้องการ GPU Memory มาก

ผลกระทบต่อตลาดหุ้นเทคโนโลยี

เมื่อ DeepSeek เปิดตัว R1 ในเดือนมกราคม 2025 หุ้นเทคโนโลยีที่เกี่ยวข้องกับ AI โดยเฉพาะ NVIDIA ร่วงลงอย่างหนัก เพราะนักลงทุนตั้งคำถามว่าถ้าฝึก AI ได้ถูกขนาดนี้ ความต้องการ GPU ราคาแพงอาจไม่สูงอย่างที่คาด

ข้อจำกัดและข้อควรระวัง

DeepSeek เป็นบริษัทจีน ดังนั้นโมเดลมีการ Censor เนื้อหาที่เกี่ยวกับการเมืองจีนและประเด็นอ่อนไหว นอกจากนี้ การใช้ DeepSeek API ข้อมูลจะถูกส่งไปประมวลผลที่เซิร์ฟเวอร์ในจีน ซึ่งอาจมีข้อกังวลด้านความเป็นส่วนตัวสำหรับบางองค์กร

ทางเลือกที่ดีคือการ Self-host โมเดล Open Source บนเซิร์ฟเวอร์ของตัวเอง ที่ตั้งอยู่ในประเทศไทย เพื่อควบคุมข้อมูลได้เต็มที่และปฏิบัติตาม PDPA พร้อมระบบรักษาความปลอดภัยที่ได้มาตรฐาน

คำถามที่พบบ่อย

DeepSeek ใช้ฟรีจริงหรือ?

โมเดล DeepSeek เป็น Open Source สามารถดาวน์โหลดและรันบนเซิร์ฟเวอร์ของตัวเองได้ฟรี DeepSeek ยังมี API ให้ใช้ในราคาที่ถูกกว่า OpenAI หลายเท่า แต่การรันเองต้องมี GPU ที่แรงเพียงพอ

DeepSeek ดีกว่า ChatGPT ไหม?

ขึ้นอยู่กับงาน ในงานด้านคณิตศาสตร์และ Coding DeepSeek-R1 ทำได้เทียบเท่าหรือดีกว่า GPT-4o แต่ในงานสร้างสรรค์และภาษาไทย GPT-4o ยังคงได้เปรียบ ทั้งสองมีจุดแข็งต่างกัน

รัน DeepSeek เองต้องใช้สเปคเท่าไหร่?

DeepSeek-R1 รุ่นเต็ม (671B) ต้องใช้ GPU Memory ประมาณ 1.2 TB จึงต้องใช้เซิร์ฟเวอร์หลายตัว แต่มีรุ่น Distilled ขนาดเล็กกว่า เช่น 7B, 14B, 32B ที่รันบน GPU ตัวเดียวได้ เหมาะสำหรับเริ่มต้นทดลอง

DeepSeek ปลอดภัยสำหรับข้อมูลองค์กรไหม?

ถ้าใช้ผ่าน API ข้อมูลจะส่งไปเซิร์ฟเวอร์ในจีน ซึ่งอาจไม่เหมาะกับข้อมูลที่มีความอ่อนไหว ทางเลือกที่ปลอดภัยกว่าคือ Self-host โมเดล Open Source บนเซิร์ฟเวอร์ของตัวเองในไทย

---

DeepSeek พิสูจน์ว่า AI ระดับแนวหน้าไม่จำเป็นต้องมาจากบริษัทยักษ์ใหญ่ที่มีงบประมาณมหาศาลเสมอไป สำหรับนักพัฒนาที่ต้องการรัน AI Model แบบ Self-hosted ลองพิจารณาบริการ Dedicated Server จาก DriteStudio ที่รองรับ Workload ด้าน AI ได้อย่างเต็มประสิทธิภาพ