DeepSeek的负担能力是一个神话：革命性的AI实际上花费了16亿美元

DeepSeek的廉价AI模型令人惊讶地挑战了行业巨头。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，大大削弱了竞争对手，仅需600万美元。然而，这似乎很低的成本掩盖了更多的投资。

图像：ensigame.com

DeepSeek V3的创新架构有助于其效率。关键技术包括用于同时单词预测的多态预测（MTP)，使用256个神经网络的专家（MOE)进行加速训练的混合物（MOE)以及多头潜在注意（MLA)（MLA)，以改善信息提取。

图像：ensigame.com

但是，一份半分析报告显示，基础设施大得多：约有50,000名NVIDIA GPU，耗资约16亿美元，运营费用接近9.44亿美元。这与公开的600万美元培训成本形成鲜明对比，这仅反映了培训前的GPU使用情况，不包括研究，改进，数据处理和整体基础设施。

DeepSeek的独立性和高效结构是高级对冲基金的子公司，是其成功的关键。拥有其数据中心可以优化模型开发和快速创新。公司的自筹资金和精益结构也有助于其敏捷性。对于一些研究人员来说，高薪高薪，每年超过130万美元，吸引了中国大学的顶尖人才。

图像：ensigame.com

尽管DeepSeek的600万美元索赔具有误导性，但与竞争对手相比，其实际投资超过5亿美元仍然代表了巨大的成本优势。该公司的R1型号的培训花费了500万美元，而Chatgpt-4据说耗资1亿美元。 DeepSeek的成功强调了一家资金充足，独立的AI公司的竞争潜力，尽管其“预算友好”的叙述需要资格。

图像：ensigame.com

总之，DeepSeek的竞争优势源于大量投资，技术创新和高技能的团队的结合，而不仅仅是培训预算非常低。但是，即使有了校正的数字，其成本仍然大大低于其竞争对手的成本。