DeepSeek令人惊讶的是，廉价的AI模型挑战了行业巨头。这家中国初创公司声称已经培训了其强大的DeepSeek V3神经网络，仅利用2048 GPU，这与竞争对手的成本明显更高。但是，这个看似较低的数字仅反映了训练前的GPU使用情况，并排除了大量研究，改进，数据处理和基础设施费用。
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DeepSeek V3的创新架构有助于其效率。关键技术包括多言预测（MTP)，该预测同时预测了多个单词；专家（MOE)的混合物，采用256个神经网络进行加速培训；和多头潜在注意力（MLA)，重点是至关重要的句子元素以提高准确性。
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但是，近距离的外观揭示了一笔巨大的投资。半分析发现了DeepSeek的使用约50,000名NVIDIA Hopper GPU，价值约16亿美元，运营成本达到9.44亿美元。这与最初的600万美元索赔相矛盾。
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DeepSeek的成功源于多种因素：大量资金（用于AI开发的5亿美元投资)，技术进步以及高技能的团队赚取了可观的薪水（每年超过130万美元)。该公司的独立结构和数据中心的所有权有助于其敏捷性和效率。
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尽管DeepSeek的“预算友好”叙事可以说是夸张的，但其成就仍然很重要。该公司表明，尽管最终需要进行大量投资，但资金丰富，独立的AI实体仍可以有效地与知名参与者竞争。在比较培训成本时，这种对比是鲜明的：DeepSeek的R1耗资500万美元，而Chatgpt4的成本为1亿美元。尽管实际成本较高，但DeepSeek的模型仍然比竞争对手便宜。
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