Die Erschwinglichkeit von Deepseek ist ein Mythos: Die revolutionäre KI kostet tatsächlich 1,6 Milliarden US -Dollar für die Entwicklung

Deepseeks überraschend kostengünstige KI -Modell stellt die Branchenriesen heraus. Dieses chinesische Startup, eine Tochtergesellschaft von High Flyer Hedgefonds, behauptet, sein mächtiges Deepseek V3-Modell für nur 6 Millionen US-Dollar ausgebildet zu haben, wobei nur 2048 GPUs verwendet wurden. Dies steht im scharfen Kontrast zu den gemeldeten 100 -Millionen -Dollar -Kosten für die Schulung Chatgpt4O. Die Realität ist jedoch nuancierter.

Bild: Ensigame.com

Deepseek V3 nutzt innovative Technologien: Multi-Tooken-Vorhersage (MTP) für eine verbesserte Genauigkeit und Effizienz, Mischung von Experten (MOE) unter Verwendung von 256 neuronalen Netzwerken für eine verbesserte Leistung und mehrköpfige latente Aufmerksamkeit (MLA), um wichtige Details zu erfassen. Diese Fortschritte tragen zu seinem Wettbewerbsvorteil bei.

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Entgegen der anfänglichen Ansprüche in Höhe von 6 Millionen US -Dollar ergeben ein semiianalyse -Bericht eine massive Infrastruktur von ungefähr 50.000 NVIDIA -GPUs (einschließlich H800, H100 und H20 -Einheiten) in mehreren Rechenzentren, was eine Gesamtinvestition von rund 1,6 Milliarden US -Dollar und Betriebskosten in Höhe von 9444 USD entspricht und die Kosten von 9444 US -Dollar entspricht, und die Kosten für 944 USD in Höhe von rund 1,6 Milliarden US -Dollar und Betriebskosten in Höhe von 9444 US -Dollar in Höhe von rund 1,6 Milliarden US -Dollar und Betriebskosten in Höhe von 944 USD in Höhe von rund 1,6 Milliarden US -Dollar und Betriebskosten in Höhe von 9444 US -Dollar. Million. Dies schließt erhebliche Gehälter für Forscher ein, von denen einige jährlich über 1,3 Millionen US -Dollar verdienen. Die 6-Millionen-Dollar-Zahl spiegelt nur die GPU-Kosten für die Vorausbildung ohne F & E, Verfeinerung, Datenverarbeitung und Infrastruktur wider.

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Der Erfolg von Deepseek beruht auf erheblichen Investitionen (über 500 Millionen US -Dollar an KI -Entwicklung), technologischen Durchbrüchen und einem hochqualifizierten Team. Während seine Lean-Struktur Innovation hilft, ist die "budgetfreundliche" Erzählung eine Vereinfachung. Die Selbstfinanzierung und das Eigentum des Unternehmens an seinen Rechenzentren bieten erhebliche Vorteile gegenüber Cloud-basierten Wettbewerbern. Darüber hinaus ist Deepseeks Fokus auf häusliche Talente (keine ausländischen Spezialisten) bemerkenswert.

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Trotz der geklärten Kosten hebt Deepseeks Errungenschaft das Potenzial für gut finanzierte unabhängige KI-Unternehmen hervor, effektiv mit etablierten Spielern zu konkurrieren, auch wenn die anfänglichen Kostenansprüche eine weitere Prüfung erfordern. Der starke Kontrast zwischen Deepseeks Gesamtinvestition und den ursprünglich bekannt gemachten Schulungskosten unterstreicht die Komplexität der KI -Entwicklung.