DeepSeek的負擔能力是一個神話：革命性的AI實際上花費了16億美元

DeepSeek令人驚訝的廉價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，大大削弱了競爭對手，僅需600萬美元。然而，這似乎很低的成本掩蓋了更多的投資。

圖像：ensigame.com

DeepSeek V3的創新架構有助於其效率。關鍵技術包括用於同時單詞預測的多態預測（MTP)，使用256個神經網絡的專家（MOE)進行加速訓練的混合物（MOE)以及多頭潛在注意（MLA)（MLA)，以改善信息提取。

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但是，一份半分析報告顯示，基礎設施大得多：約有50,000名NVIDIA GPU，耗資約16億美元，運營費用接近9.44億美元。這與公開的600萬美元培訓成本形成鮮明對比，這僅反映了培訓前的GPU使用情況，不包括研究，改進，數據處理和整體基礎設施。

DeepSeek的獨立性和高效結構是高級對衝基金的子公司，是其成功的關鍵。擁有其數據中心可以優化模型開發和快速創新。公司的自籌資金和精益結構也有助於其敏捷性。對於一些研究人員來說，高薪高薪，每年超過130萬美元，吸引了中國大學的頂尖人才。

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盡管DeepSeek的600萬美元索賠具有誤導性，但與競爭對手相比，其實際投資超過5億美元仍然代表了巨大的成本優勢。該公司的R1型號的培訓花費了500萬美元，而Chatgpt-4據說耗資1億美元。 DeepSeek的成功強調了一家資金充足，獨立的AI公司的競爭潛力，盡管其“預算友好”的敘述需要資格。

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總之，DeepSeek的競爭優勢源於大量投資，技術創新和高技能的團隊的結合，而不僅僅是培訓預算非常低。但是，即使有了校正的數字，其成本仍然大大低於其競爭對手的成本。