Deepseekの手頃な価格は神話です。革新的なAIは実際には16億ドルの費用がかかります。

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、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、2048 GPUのみを利用して競合他社を大幅に下げていると主張しています。ただし、この一見低コストは、はるかに大きな投資に依存しています。

画像：Ensigame.com

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。重要な技術には、同時単語予測のためのマルチトークン予測（MTP)、加速トレーニングのために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、および情報抽出の改善のための多目的潜在的注意（MLA)が含まれます。

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ただし、Semianalysisの報告書は、はるかに大きなインフラストラクチャを明らかにしています。約50,000のNvidia GPUで、費用は約16億ドルで、運用費用は9億4400万ドルに近づいています。これは、公表された600万ドルのトレーニングコストとは対照的です。これは、研究、洗練、データ処理、およびインフラストラクチャ全体を除く、トレーニング前のGPU使用のみを反映しています。

Deepseekの独立性と効率的な構造は、高級ヘッジファンドの子会社であり、その成功の鍵です。データセンターを所有することで、最適化されたモデル開発と迅速なイノベーションが可能になります。同社の自己資金と無駄のない構造も、その敏ility性に貢献しています。一部の研究者の年間130万ドルを超える高給は、中国の大学から最高の才能を引き付けます。

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DeepSeekの600万ドルの請求は誤解を招くものですが、5億ドルを超える実際の投資は依然として競合他社と比較して大きなコストの優位性を表しています。同社のR1モデルのトレーニングには500万ドルの費用がかかりますが、ChatGPT-4は1億ドルかかると伝えられています。 Deepseekの成功は、「予算に優しい」物語は資格を必要としているものの、資金提供された独立したAI企業の競争の可能性を強調しています。

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結論として、Deepseekの競争力は、実質的な投資、技術革新、および非常に熟練したチームの組み合わせに由来しています。ただし、修正された数値があっても、そのコストは競合他社のコストよりも大幅に低いままです。