DeepSeek V4 สถาปัตยกรรมปฏิวัติ: นวัตกรรมคู่แกน mHC และ Engram พลิกโฉมรูปแบบการทำงานด้านการเขียนโปรแกรมแบบดั้งเดิม

2026 ปีใหม่จีนใกล้เข้ามา วงการ AI ทั่วโลกก็มีข่าวลือสำคัญเช่นกัน — ห้องปฏิบัติการ AI ของจีน DeepSeek คาดว่าจะเปิดตัวโมเดลใหญ่เรือธงรุ่นที่สี่ DeepSeek V4 อย่างเป็นทางการในช่วงวันหยุดตรุษจีน

แหล่งข่าวหลายแห่งยืนยันว่าโมเดลใหญ่ที่รับภารกิจปฏิวัติสถาปัตยกรรมนี้ได้เข้าสู่ขั้นตอนการเตรียมการขั้นสุดท้ายแล้ว และมีแนวโน้มสูงว่าจะสอดคล้องกับจังหวะการเปิดตัวโมเดล R1 ก่อนตรุษจีนของปีที่แล้ว ความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีที่นำมาจะไม่เพียงแต่เปลี่ยนแปลงโครงสร้างอุตสาหกรรมโมเดลใหญ่เท่านั้น แต่ยังจะพลิกโฉมรูปแบบการทำงานดั้งเดิมของโปรแกรมเมอร์ที่ดำเนินมาหลายสิบปีอย่างสิ้นเชิง พร้อมทั้งปรับโครงสร้างตรรกะคุณค่าของห่วงโซ่อุตสาหกรรมพลังการคำนวณ AI ทั้งหมดอีกด้วย

แตกต่างจาก “การแข่งขันสะสมพารามิเตอร์” และ “ความกังวลเรื่องพลังการคำนวณ” ที่อุตสาหกรรมปัจจุบันเผชิญอยู่โดยทั่วไป DeepSeek V4 ไม่ได้เดินตามเส้นทางเก่าของ “ใช้พลังการคำนวณแลกประสิทธิภาพ” แต่ให้ความสำคัญกับการสร้างนวัตกรรมสถาปัตยกรรมระดับพื้นฐานเป็นหลัก บรรลุความก้าวหน้าสามด้าน ได้แก่ เทคโนโลยี ประสิทธิภาพ และต้นทุน

1. วิเคราะห์เทคโนโลยีหลัก: การปฏิวัติสถาปัตยกรรมทำลายภาวะติดขัดของอุตสาหกรรม ปรับโครงสร้างตรรกะพื้นฐานของโมเดลใหญ่

ความล้ำสมัยของ DeepSeek V4 มีรากฐานมาจากนวัตกรรมสถาปัตยกรรมหลักสองประการ — สถาปัตยกรรม mHC (Manifold Constrained Hyper-Connectivity) และกลไกความจำแบบมีเงื่อนไข Engram ซึ่งทั้งสองทำงานร่วมกัน แก้ไขจุดอ่อนที่ดำรงอยู่มายาวนานของโมเดล Transformer แบบดั้งเดิมอย่างสิ้นเชิง บรรลุเป้าหมายคู่ “ลดภาระพลังการคำนวณ พุ่งกระโดดประสิทธิภาพ”

สถาปัตยกรรม mHC (Manifold Constrained Hyper-Connectivity) เป็นผลงานหลักของทีม DeepSeek ที่เผยแพร่ปลายปี 2025 คุณค่าหลักอยู่ที่การแก้ปัญหาความท้าทาย “การระเบิดของสัญญาณ” เมื่อพารามิเตอร์ของโมเดลใหญ่ขยายไปถึงระดับแสนล้าน

ในเครือข่ายลึกของโมเดล Transformer แบบดั้งเดิม การไล่ระดับสีหรือค่าการกระตุ้นมักขยายแบบทวีคูณ นำไปสู่การฝึกที่ไม่เสถียร โมเดล “ลืม” ความรู้ที่มีง่าย ในขณะที่สถาปัตยกรรม mHC ผ่านการนำกลไกข้อจำกัดแบบแมนิโฟลด์มาใช้ ควบคุมการเพิ่มสัญญาณอย่างเข้มงวดที่ประมาณ 1.6 เท่า ทำให้การฝึกโมเดลพารามิเตอร์ขนาดใหญ่พิเศษมีความเสถียรมากขึ้น การอนุมานเชื่อถือได้มากขึ้น พร้อมทั้งวางรากฐานสำหรับการสร้าง AI Agent ที่มีความจำระยะยาวและความสามารถในการพัฒนาตนเอง

นวัตกรรมนี้หมายความว่า DeepSeek V4 ไม่จำเป็นต้องพึ่งพาการสะสมพลังการคำนวณขนาดใหญ่สุดขั้ว ก็สามารถบรรลุความสอดคล้องทางตรรกะและความเสถียรในการเรียนรู้ที่เหนือกว่าโมเดลระดับเดียวกัน ทำลายความเคยชินของอุตสาหกรรมที่ว่า “พลังการคำนวณกำหนดประสิทธิภาพ”

นวัตกรรมสำคัญอีกประการคือ กลไกความจำแบบมีเงื่อนไข Engram ซึ่งตรรกะหลักคือ “การแยกการคำนวณและความจำ”

ในสถาปัตยกรรม MoE (Mixture of Experts) แบบดั้งเดิม “ความรู้คงที่” (เช่น ข้อเท็จจริงทางประวัติศาสตร์ ไวยากรณ์โค้ด) และ “ความสามารถในการให้เหตุผลแบบไดนามิก” (เช่น การแยกส่วนตรรกะ การแก้ไขช่องโหว่) ของโมเดลถูกรวมอยู่ในน้ำหนักของเครือข่ายประสาทเทียม การเรียกใช้ความรู้พื้นฐานง่ายๆ ก็ต้องกระตุ้นพารามิเตอร์จำนวนมาก ซึ่งใช้ทรัพยากรหน่วยความจำ GPU และทรัพยากรการคำนวณอย่างมาก ในขณะที่สถาปัตยกรรม Engram แยกความรู้คงที่ออกมา จัดเก็บในตารางค้นหาขนาดใหญ่ที่ขยายได้ โมเดลเข้าถึงความรู้โดยตรงผ่านการค้นหาด้วยแฮช “ค้นหาจากตาราง” ไม่จำเป็นต้องกระตุ้นพารามิเตอร์ส่วนเกินซ้ำซ้อน

การออกแบบนี้ไม่เพียงแต่ลดการพึ่งพาหน่วยความจำ GPU (HBM) ที่มีราคาแพงอย่างมาก แต่ยังเพิ่มประสิทธิภาพการอนุมานขึ้น 3 เท่า ทำให้หน้าต่างบริบทระดับล้านคำเป็นไปได้

2. ข้อได้เปรียบหลักสามประการของ DeepSeek V4

1. ความสามารถบริบทยาวพิเศษ
คาดว่าจะรองรับหน้าต่างบริบทสูงถึง 1 ล้านคำ (tokens) ซึ่งยาวกว่ามากเมื่อเทียบกับโมเดลหลักในปัจจุบัน (GPT-4 Turbo 128K, Claude 3 200K) สามารถประมวลผลซอร์สโค้ดทั้งหมดของโครงการซอฟต์แวร์แบบสมบูรณ์ เอกสารงานวิจัยทางวิทยาศาสตร์ทั้งชุด หรือแม้แต่เอกสารตรรกะธุรกิจทั้งหมดขององค์กรขนาดกลางได้ในครั้งเดียว มอบความสะดวกที่ไม่เคยมีมาก่อนให้กับโปรแกรมเมอร์ในการจัดการโครงการขนาดใหญ่

2. ประสิทธิภาพต้นทุนสูงสุด
ผ่านสถาปัตยกรรม MoE 2.0 ที่กระตุ้นแบบเบาบาง การปรับใช้กับพลังการคำนวณภายในประเทศ (ฮัวเว่ย Ascend 910C) และการเพิ่มประสิทธิภาพอัลกอริทึม ต้นทุนการทดสอบโค้ดระดับองค์กรต่อครั้งมีเพียงประมาณ 1 ดอลลาร์สหรัฐ น้อยกว่า 1/68 ของ Claude ต้นทุนการฝึกลดลง 60% เมื่อเทียบกับโมเดลระดับเดียวกัน

3. ความสามารถในการเขียนโปรแกรมที่แข็งแกร่งเป็นพิเศษ
การทดสอบมาตรฐาน HumanEval คาดว่าจะเกิน 90% รองรับภาษาการเขียนโปรแกรมมากกว่า 50 ภาษา สามารถทำให้กระบวนการทั้งหมด “ความต้องการ-ออกแบบ-เขียนโค้ด-ดีบัก-ปรับใช้” เป็นอัตโนมัติ อัตราข้อบกพร่องของโค้ดลดลง 35%

3. การเปรียบเทียบโดยละเอียดระหว่าง DeepSeek V4 กับโมเดลใหญ่สำหรับเขียนโปรแกรมประเภทเดียวกัน

เพื่อเน้นความแตกต่างทางเทคโนโลยีและความสามารถในการแข่งขันของอุตสาหกรรมของ DeepSeek V4 ให้ชัดเจนยิ่งขึ้น โดยผสมผสานพารามิเตอร์ที่เปิดเผย ข้อมูลการทดสอบจริงในอุตสาหกรรม และข้อมูลข่าวลือของโมเดลใหญ่สำหรับเขียนโปรแกรมหลักในช่วงปี 2025-2026 จึงทำการเปรียบเทียบอย่างครอบคลุมกับโมเดลเรือธงประเภทเดียวกันทั้งในและต่างประเทศ จากมุมมองสำคัญต่างๆ เช่น สถาปัตยกรรมหลัก ความสามารถในการเขียนโปรแกรม การปรับใช้กับพลังการคำนวณ การควบคุมต้นทุน

จากเปรียบเทียบข้างต้น จะเห็นได้ว่าความสามารถในการแข่งขันหลักของ DeepSeek V4 ไม่ใช่การนำด้านประสิทธิภาพในมิติเดียว แต่คือความสมดุลสามด้าน “ประสิทธิภาพ ประสิทธิภาพ ต้นทุน” ที่มาจากนวัตกรรมสถาปัตยกรรม — เมื่อเทียบกับโมเดลเรือธงต่างประเทศ มีข้อได้เปรียบอย่างแน่นอนในด้านการพึ่งพาพลังการคำนวณและต้นทุนการใช้ พร้อมทั้งไม่ด้อยกว่าในด้านบริบทยาวพิเศษและความแม่นยำในการเขียนโปรแกรมสูง เมื่อเทียบกับโมเดลประเภทเดียวกันในประเทศ ความสามารถในการสร้างนวัตกรรมสถาปัตยกรรมพื้นฐาน ความสามารถในการปรับใช้กับพลังการคำนวณภายในประเทศ และระดับการสนับสนุนภาษาการเขียนโปรแกรมหลายอุตสาหกรรม ก่อให้เกิดข้อได้เปรียบที่แตกต่างอย่างชัดเจน

ข้อได้เปรียบในการเปรียบเทียบนี้ยังยืนยันเพิ่มเติมจากที่กล่าวไว้ก่อนหน้านี้ว่า DeepSeek V4 ไม่จำเป็นต้องสะสมพลังการคำนวณ ก็สามารถบรรลุการก้าวข้ามโมเดลประเภทเดียวกันได้ การเปิดตัวจะทำลายรูปแบบ “การแข่งขันภายในด้านพลังการคำนวณ” ของโมเดลใหญ่สำหรับเขียนโปรแกรมในปัจจุบันอย่างสิ้นเชิง พร้อมทั้งให้การสนับสนุนหลักสำหรับการเติบโตของห่วงโซ่อุตสาหกรรมพลังการคำนวณภายในประเทศ

4. วิเคราะห์ห่วงโซ่อุตสาหกรรมพลังการคำนวณ: การปฏิวัติสถาปัตยกรรมปรับโครงสร้างรูปแบบคุณค่า พลังการคำนวณภายในประเทศได้โอกาสปะทุ

การเปิดตัว DeepSeek V4 ไม่เพียงแต่เป็นการอัปเกรดผลิตภัณฑ์ แต่ยังจะกระตุ้นให้เกิด “การประเมินคุณค่าใหม่” ในห่วงโซ่อุตสาหกรรมพลังการคำนวณ AI — ก่อนหน้านี้ แกนหลักของแนวโน้ม AI ในปี 2023-2024 ขับเคลื่อนโดย “ความกังวลเรื่องพลังการคำนวณ” โมดูลออปติคัล (CPO) ในฐานะส่วนประกอบหลักของการเชื่อมต่อระหว่าง GPU กลายเป็น “ผู้ขายพลั่ว” ของอุตสาหกรรม ในขณะที่นวัตกรรมสถาปัตยกรรมของ DeepSeek V4 จะเปลี่ยนแกนหลักของความต้องการพลังการคำนวณจาก “การสะสมพลังการคำนวณ GPU” ไปสู่ “การขยายหน่วยความจำและการเชื่อมต่อความเร็วสูง” นำไปสู่การเปลี่ยนจุดศูนย์ถ่วงของห่วงโซ่อุตสาหกรรมอย่างสมบูรณ์ ระบบนิเวศพลังการคำนวณภายในประเทศได้โอกาสทางประวัติศาสตร์

ฮาร์ดแวร์ต้นน้ำ: จากผูกขาด GPU สู่การนำโดย “หน่วยความจำ+การเชื่อมต่อ” ชิ้นส่วนภายในประเทศเติบโต

ในยุคโมเดลใหญ่แบบดั้งเดิม ความต้องการหลักของฮาร์ดแวร์ต้นน้ำมุ่งเน้นที่ GPU พลังการคำนวณสูง (เช่น NVIDIA A100/H100) และโมดูลออปติคัล (CPO) NVIDIA เกือบผูกขาดตลาดพลังการคำนวณระดับสูง

แต่สถาปัตยกรรม Engram และ mHC ของ DeepSeek V4 เปลี่ยนรูปแบบนี้อย่างสิ้นเชิง:

ด้านหนึ่ง ความรู้คงที่ถูกถ่ายโอนไปยังหน่วยความจำระบบ (DRAM) ลดการพึ่งพาหน่วยความจำ GPU อย่างมาก ทำให้ GPU ภายในประเทศเช่น ฮัวเว่ย Ascend 910C สามารถชดเชยจุดอ่อนหน่วยความจำผ่านการเพิ่มประสิทธิภาพระดับระบบ (เช่น การเชื่อมต่อแบบคลัสเตอร์) บรรลุประสิทธิภาพการอนุมานเทียบเท่ากับ GPU ของ NVIDIA ทำลายการผูกขาดของ NVIDIA ในด้านการอนุมาน

อีกด้านหนึ่ง การค้นหาความรู้จากตารางและการประมวลผลบริบทยาวพิเศษ กำหนดความต้องการสูงมากสำหรับการเชื่อมต่อความเร็วสูงระหว่าง CPU และ GPU ชิปเชื่อมต่อ CXL (Compute Express Link) ชิปอินเทอร์เฟซหน่วยความจำ DDR5 กลายเป็นความต้องการหลักใหม่

เมื่อพิจารณาโดยเฉพาะ ตรรกะการได้รับประโยชน์จากฮาร์ดแวร์ต้นน้ำชัดเจนแล้ว:

• ชิปเชื่อมต่อ CXL: ในฐานะ “เส้นเลือดใหญ่” ระหว่าง CPU และ GPU เป็นการสนับสนุนหลักสำหรับการนำสถาปัตยกรรม DeepSeek V4 ไปใช้จริง Montage Technology ในฐานะผู้นำระดับโลกของคอนโทรลเลอร์ขยายหน่วยความจำ CXL ผลิตภัณฑ์ CXL 3.1 ของบริษัทสอดคล้องกับวงจรการเปิดตัว V4 จะกลายเป็นผู้ได้รับประโยชน์ที่แน่นอนที่สุดในรอบการอัปเกรดสถาปัตยกรรมนี้
• เซิร์ฟเวอร์ AI ภายในประเทศ: DeepSeek V4 ได้รับการเพิ่มประสิทธิภาพการอนุมานเชิงลึกสำหรับฮัวเว่ย Ascend 910C จะกระตุ้นให้ปริมาณการจัดส่งเซิร์ฟเวอร์ของพันธมิตรหลักในระบบนิเวศ Ascend เช่น Digital China, Talkweb Information เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว
• PCB และ IC Substrate: ความต้องการการเชื่อมต่อที่หนาแน่นสูงขึ้นผลักดันให้ PCB ชั้นสูงหลายชั้นและ IC Substrate มีปริมาณและราคาเพิ่มขึ้น Shennan Circuits ในฐานะซัพพลายเออร์หลักของซับสเตรตสำหรับบรรจุภัณฑ์ชิป Ascend ความสามารถในการแข่งขันจะแข็งแกร่งขึ้นอีก
• หน่วยความจำ DDR5: การปะทุของความต้องการหน่วยความจำระบบจะกระตุ้นให้ความต้องการของผู้ผลิตหน่วยความจำที่เกี่ยวข้องเพิ่มขึ้น ทำลายจุดอ่อนความต้องการของอุตสาหกรรมหน่วยความจำก่อนหน้านี้

บริการพลังการคำนวณกลางน้ำ: จาก “การเช่าพลังการคำนวณ” สู่ “การเพิ่มประสิทธิภาพ” วิสาหกิจขนาดกลางและขนาดย่อมได้โอกาส

ก่อนหน้านี้ ต้นทุนพลังการคำนวณสูงสำหรับการฝึกและการอนุมานโมเดลใหญ่ ทำให้วิสาหกิจขนาดกลางและขนาดย่อมแบกรับไม่ไหว ตลาดบริการพลังการคำนวณมุ่งเน้นไปที่การเช่าพลังการคำนวณระดับสูงเป็นหลัก องค์กรชั้นนำใช้ข้อได้เปรียบด้านพลังการคำนวณสร้างการผูกขาด

แต่ข้อได้เปรียบด้านต้นทุนต่ำของ DeepSeek V4 จะทำลาย “คูพลังการคำนวณ” นี้อย่างสิ้นเชิง — ต้นทุนการฝึกลดลง 60% ต้นทุนการอนุมานลดลงอย่างมาก ทำให้วิสาหกิจขนาดกลางและขนาดย่อมไม่จำเป็นต้องมีงบประมาณแสนล้าน ก็สามารถเช่าหรือปรับใช้โมเดล AI การเขียนโปรแกรมระดับแนวหน้าในท้องถิ่นได้

สิ่งนี้จะนำไปสู่การเปลี่ยนแปลงโครงสร้างความต้องการของตลาดบริการพลังการคำนวณ: จาก “การเช่าพลังการคำนวณระดับสูง” สู่ “การเพิ่มประสิทธิภาพพลังการคำนวณ” ผู้ให้บริการพลังการคำนวณจะให้ความสำคัญกับการให้บริการเพิ่มมูลค่า เช่น การปรับใช้โมเดล การปรับใช้ในท้องถิ่น การเพิ่มประสิทธิภาพแบบกำหนดเอง แทนที่จะเป็นการให้เช่าพลังการคำนวณเพียงอย่างเดียว

ในขณะเดียวกัน DeepSeek ดำเนินกลยุทธ์โอเพ่นซอร์สต่อ คาดว่าจะเปิดเผยซอร์สโค้ดเวอร์ชันพื้นฐานของ V4 ซึ่งจะลดเกณฑ์การใช้สำหรับวิสาหกิจขนาดกลางและขนาดย่อมลงอีก กระตุ้นให้ตลาดบริการพลังการคำนวณเติบโตอย่างมีขนาด

การประยุกต์ใช้ปลายน้ำ: ฉากการเขียนโปรแกรมปะทุเป็นอันดับแรก นำไปสู่การเปลี่ยนแปลงดิจิทัลของอุตสาหกรรมทั้งหมด

ฉากการประยุกต์ใช้หลักของ DeepSeek V4 มุ่งเน้นไปที่การเขียนโปรแกรมและการพัฒนาระดับองค์กร ความสามารถในการประมวลผลโค้ดที่แข็งแกร่งเป็นพิเศษและข้อได้เปรียบด้านต้นทุนต่ำ จะกระตุ้นให้เกิดความต้องการในด้านอินเทอร์เน็ต FinTech การผลิตอุตสาหกรรม ชีวเวชศาสตร์ เป็นต้น ก่อนเป็นอันดับแรก

• ด้าน FinTech: ประสิทธิภาพการสร้างกลยุทธ์การซื้อขายเชิงปริมาณจะเพิ่มขึ้น 8 เท่า วงจรการทดสอบย้อนหลังจาก 1 สัปดาห์ลดเหลือ 4 ชั่วโมง
• ด้านการผลิตอุตสาหกรรม: ความสามารถ AI ของเครื่องมือ CAD/CAM จะเพิ่มขึ้น 60% เวลาในการสร้างแบบจำลองดิจิทัลทวินจาก 3 เดือนลดเหลือ 2 สัปดาห์
• ด้านชีวเวชศาสตร์: ประสิทธิภาพการสร้างโค้ดสำหรับการวิจัยและพัฒนายาจะเพิ่มขึ้น 100 เท่า วงจรการค้นพบสารประกอบนำจาก 1 ปีลดเหลือ 3 สัปดาห์

การปะทุของความต้องการในฉากเหล่านี้ จะกระตุ้นให้เกิดความต้องการฮาร์ดแวร์ต้นน้ำและบริการพลังการคำน

⚠️ หมายเหตุ: เนื้อหาได้รับการแปลโดย AI และตรวจสอบโดยมนุษย์ หากมีข้อผิดพลาดโปรดแจ้ง