Deepseekの驚くほど安価なAIモデルは、業界の巨人に挑戦しています。中国の新興企業は、競合他社の大幅に高いコストとはまったく対照的である2048 GPUのみを利用して、強力なDeepseek V3ニューラルネットワークをわずか600万ドルで訓練したと主張しています。ただし、この一見低い数値は、トレーニング前のGPUの使用のみを反映しており、実質的な研究、洗練、データ処理、インフラストラクチャの費用を除外しています。
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Deepseek V3の革新的なアーキテクチャは、その効率に貢献しています。主要なテクノロジーには、複数の単語を同時に予測するマルチトークン予測（MTP)が含まれます。加速トレーニングに256のニューラルネットワークを採用している専門家（MOE)の混合。マルチヘッドの潜在的な注意（MLA)、精度を向上させるために重要な文要素に焦点を当てています。
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ただし、よく見ると、多額の投資が明らかになります。 Semianalysisは、Deepseekが約50,000のNvidia Hopper GPUを使用していることを明らかにしました。これは約16億ドルで、運用コストは9億4,400万ドルに達しました。これは、最初の600万ドルの請求と矛盾しています。
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Deepseekの成功は、要因の組み合わせに由来しています。多額の資金調達（AI開発に5億ドルを超える投資)、技術の進歩、およびかなりの給与を獲得する高度なスキルのあるチーム（年間130万ドルを超えるもの)です。同社のデータセンターの独立した構造と所有権は、その俊敏性と効率に貢献しています。
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Deepseekの「予算に優しい」物語は間違いなく膨らんでいますが、その成果は依然として重要です。同社は、最終的に必要な実質的な投資にもかかわらず、十分に資金提供された独立したAIエンティティが確立されたプレーヤーと効果的に競争できることを実証しています。トレーニングコストを比較するとコントラストが厳しくなります：DeepseekのR1の費用は500万ドル、ChatGpt4は報告された1億ドルの費用がかかります。実際のコストが高いにもかかわらず、DeepSeekのモデルは競合他社よりも比較的安価なままです。
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