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作者: Grace閱讀:0
DeepSeek令人驚訝的是，廉價的AI模型挑戰了行業巨頭。這家中國初創公司聲稱已經培訓了其強大的DeepSeek V3神經網絡，僅利用2048 GPU，這與競爭對手的成本明顯更高。但是，這個看似較低的數字僅反映了訓練前的GPU使用情況，並排除了大量研究，改進，數據處理和基礎設施費用。
圖像：ensigame.com
DeepSeek V3的創新架構有助於其效率。關鍵技術包括多言預測（MTP)，該預測同時預測了多個單詞；專家（MOE)的混合物，采用256個神經網絡進行加速培訓；和多頭潛在注意力（MLA)，重點是至關重要的句子元素以提高準確性。
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但是，近距離的外觀揭示了一筆巨大的投資。半分析發現了DeepSeek的使用約50,000名NVIDIA Hopper GPU，價值約16億美元，運營成本達到9.44億美元。這與最初的600萬美元索賠相矛盾。
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DeepSeek的成功源於多種因素：大量資金（用於AI開發的5億美元投資)，技術進步以及高技能的團隊賺取了可觀的薪水（每年超過130萬美元)。該公司的獨立結構和數據中心的所有權有助於其敏捷性和效率。
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盡管DeepSeek的“預算友好”敘事可以說是誇張的，但其成就仍然很重要。該公司表明，盡管最終需要進行大量投資，但資金豐富，獨立的AI實體仍可以有效地與知名參與者競爭。在比較培訓成本時，這種對比是鮮明的：DeepSeek的R1耗資500萬美元，而Chatgpt4的成本為1億美元。盡管實際成本較高，但DeepSeek的模型仍然比競爭對手便宜。
