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작가: Grace독서:0
DeepSeek의 놀랍게도 저렴한 AI 모델은 업계 거인에게 도전합니다. 중국의 신생 기업은 경쟁 업체의 상당히 높은 비용과는 대조적으로 2048 GPU 만 사용하여 강력한 Deepseek V3 Neural Network를 6 백만 달러로 훈련했다고 주장했다. 그러나이 낮은 수치는 사전 훈련 GPU 사용을 반영하고 실질적인 연구, 개선, 데이터 처리 및 인프라 비용을 배제합니다.
이미지 : ensigame.com
DeepSeek V3의 혁신적인 아키텍처는 효율성에 기여합니다. 주요 기술에는 여러 단어를 동시에 예측하는 다중 점화 예측 (MTP)이 포함됩니다. 가속화 된 훈련을 위해 256 개의 신경망을 사용하는 전문가 (MOE)의 혼합물; 그리고 개선 된 정확도를 위해 중요한 문장 요소에 중점을 둔 다중 헤드 잠재주의 (MLA).
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그러나 자세히 살펴보면 상당한 투자가 나타납니다. Semianalysis는 DeepSeek의 약 5 만 달러의 NVIDIA Hopper GPU를 사용하여 약 16 억 달러에 달했으며 운영 비용은 9 억 9,400 만 달러에 달했습니다. 이는 초기 6 백만 달러의 청구와 모순됩니다.
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DeepSeek의 성공은 실질적인 자금 (AI 개발에 5 억 달러 이상의 투자), 기술 발전 및 실질적인 급여를받는 고도로 숙련 된 팀 (일부는 매년 130 만 달러를 초과)의 조합에서 비롯됩니다. 데이터 센터의 회사의 독립적 인 구조와 소유권은 민첩성과 효율성에 기여합니다.
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DeepSeek의 "예산 친화적 인"이야기는 틀림없이 팽창되지만 그 성과는 여전히 중요합니다. 이 회사는 잘 자금을 지원 받고 독립적 인 AI 법인이 궁극적으로 필요한 상당한 투자에도 불구하고 기존 플레이어와 효과적으로 경쟁 할 수 있음을 보여줍니다. 대조는 교육 비용을 비교할 때 엄격합니다. DeepSeek의 R1은 5 백만 달러, ChatGpt4는 1 억 달러가 소요되었습니다. 실제 비용이 높지만 DeepSeek의 모델은 경쟁 업체보다 비교적 저렴합니다.
