Từng ít được biết đến bên ngoài giới tài chính Trung Quốc, Liang Wenfeng trở thành nhân vật đáng chú ý trong ngành AI sau khi sáng lập DeepSeek. Các mô hình của công ty gây chú ý nhờ khả năng cạnh tranh với sản phẩm hàng đầu của Mỹ trong khi chi phí huấn luyện được công bố ở mức thấp hơn đáng kể.
Từ nền tảng toán học đến quỹ đầu tư định lượng
Liang Wenfeng sinh năm 1985 tại Mililing, một ngôi làng thuộc tỉnh Quảng Đông, Trung Quốc. Cha mẹ ông đều là giáo viên. Từ nhỏ, ông đã bộc lộ năng lực nổi bật về toán học và sau đó theo học tại Đại học Chiết Giang, nơi ông hoàn thành cả chương trình cử nhân và thạc sĩ. Nghiên cứu của ông tập trung vào các thuật toán xử lý hình ảnh và phát hiện chuyển động.
Sau khi tốt nghiệp năm 2010, thay vì làm việc tại một tập đoàn công nghệ, Liang lựa chọn ứng dụng kiến thức toán học và thuật toán vào lĩnh vực tài chính. Ông bắt đầu phát triển các hệ thống AI phục vụ giao dịch chứng khoán.
Năm 2015, Liang cùng cộng sự thành lập High-Flyer, quỹ đầu tư định lượng sử dụng mô hình toán học và máy học để phân tích thị trường. Doanh nghiệp này dần trở thành một trong những quỹ định lượng lớn tại Trung Quốc, tạo nguồn lực tài chính cho những kế hoạch nghiên cứu công nghệ tiếp theo của nhà sáng lập.
Từ năm 2019, High-Flyer tăng đầu tư vào GPU và hệ thống tính toán phục vụ nghiên cứu AI. Trước khi Mỹ siết hạn chế xuất khẩu chip tiên tiến sang Trung Quốc, công ty đã xây dựng các cụm máy tính chuyên dụng và tích lũy lượng lớn chip Nvidia.
Đây là nền tảng quan trọng để Liang chuyển hướng sang nghiên cứu các mô hình AI quy mô lớn. Năm 2023, ông thành lập DeepSeek với mục tiêu nghiên cứu trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI), tức những hệ thống có khả năng thực hiện nhiều nhiệm vụ trí tuệ linh hoạt, ở mức tương đương hoặc vượt con người.
DeepSeek nhận được sự hậu thuẫn tài chính từ High-Flyer, nhờ đó có thể theo đuổi các dự án nghiên cứu dài hạn mà không phụ thuộc hoàn toàn vào vốn đầu tư bên ngoài. Công ty cũng lựa chọn phát hành mô hình theo hướng mã nguồn mở, cho phép cộng đồng tiếp cận, sử dụng và phát triển thêm công nghệ.
DeepSeek tạo sức ép lên cuộc đua AI toàn cầu
Tên tuổi DeepSeek được chú ý rộng rãi vào tháng 1/2025, khi công ty giới thiệu R1, mô hình tập trung vào khả năng suy luận. Theo công bố của doanh nghiệp, R1 có thể cạnh tranh với những hệ thống AI hàng đầu của Mỹ, trong khi chi phí huấn luyện thấp hơn đáng kể. Mô hình được phát hành theo giấy phép cho phép người dùng tiếp tục phát triển và khai thác thương mại.
DeepSeek cho biết quá trình huấn luyện R1 tiêu tốn khoảng 294.000 USD, sử dụng 512 chip Nvidia H800 trong 80 giờ. Tuy nhiên, con số này chỉ phản ánh một giai đoạn huấn luyện cụ thể, không phải tổng chi phí nghiên cứu và phát triển toàn bộ hệ thống.
Dù vậy, thông tin trên vẫn thu hút sự chú ý của giới công nghệ và thị trường tài chính. Kết quả của DeepSeek đặt ra câu hỏi về hiệu quả của chiến lược đầu tư hạ tầng AI quy mô lớn, vốn được nhiều doanh nghiệp Mỹ theo đuổi với ngân sách hàng chục, thậm chí hàng trăm tỷ USD.
Sau khi R1 ra mắt, cổ phiếu Nvidia giảm mạnh, khiến vốn hóa thị trường của hãng mất gần 600 tỷ USD chỉ trong một phiên giao dịch. Diễn biến này phản ánh lo ngại của nhà đầu tư trước khả năng các mô hình AI có chi phí phát triển thấp hơn sẽ làm thay đổi nhu cầu đối với chip và hạ tầng tính toán.
Sự phát triển của DeepSeek cũng đưa Liang Wenfeng từ một doanh nhân kín tiếng trở thành một trong những tỷ phú nổi bật tại Trung Quốc. Theo ước tính của Forbes, tài sản của ông đạt khoảng 39,9 tỷ USD tính đến tháng 9/2026. Tháng 6/2026, DeepSeek huy động 7,4 tỷ USD trong một vòng gọi vốn, với mức định giá 52 tỷ USD.
Đà phát triển của công ty diễn ra trong bối cảnh Trung Quốc đẩy mạnh xây dựng năng lực AI trong nước, giữa lúc cạnh tranh công nghệ với Mỹ ngày càng gay gắt. DeepSeek cho thấy các doanh nghiệp Trung Quốc vẫn có thể phát triển mô hình AI có sức cạnh tranh dù gặp hạn chế trong tiếp cận những dòng chip tiên tiến của Mỹ.
Từ lĩnh vực đầu tư định lượng, Liang Wenfeng đã chuyển sang xây dựng một công ty AI có ảnh hưởng quốc tế. Câu chuyện của DeepSeek không chỉ gắn với thành công của nhà sáng lập, mà còn đặt ra vấn đề về chi phí, hiệu quả sử dụng tài nguyên và cách tiếp cận trong cuộc đua phát triển trí tuệ nhân tạo.
