DeepSeek令人驚訝的是，廉價的AI模型挑戰了行業巨頭。該公司聲稱，僅使用2048 GPU培訓了其強大的DeepSeek V3神經網絡，僅需600萬美元，大大削弱了競爭對手。但是，這個數字具有誤導性。
圖像：ensigame.com
DeepSeek V3利用創新技術：多token預測（MTP)，以提高準確性和效率； 專家（MOE)的混合物，利用256個神經網絡，加速培訓並提高績效； 多頭的潛在注意力（MLA)專注於關鍵句子元素，從而最大程度地減少信息丟失。
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與最初的主張相反，半分析顯示DeepSeek廣泛的基礎設施，包括多個數據中心的大約50,000個NVIDIA HOPPER GPU，總投資約為16億美元，運營成本為9.44億美元。這包括對人員進行大量投資，一些研究人員每年收入超過130萬美元。
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中國對衝基金High-Flyer的子公司DeepSeek擁有其數據中心，提供了更大的控製和更快的創新實施。這種自資助的方法有助於其敏捷性。這筆600萬美元的數字僅反映了培訓前的GPU成本，不包括研究，改進，數據處理和基礎架構。 DeepSeek對AI開發的實際投資超過5億美元。
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盡管DeepSeek的成功源於大量投資，技術進步和熟練的團隊，但其“預算友好”的敘述是過分簡化的。但是，即使有了校正的數字，與競爭對手相比，DeepSeek的成本仍然蒼白。例如，DeepSeek的R1型號的培訓花費了500萬美元，而Chatgpt-4的售價為1億美元。但是，盡管涉及大量投資，但該公司的效率和集中的結構使其能夠與行業巨頭有效競爭。
