DeepSeek의 경제성은 신화입니다. 혁명 AI는 실제로 개발하는 데 16 억 달러가 들었습니다.

DeepSeek의 놀랍게도 저렴한 AI 모델은 업계 거인에게 도전합니다. High-Flyer 헤지 펀드의 자회사 인이 중국 스타트 업은 강력한 Deepseek V3 모델을 2048 GPU 만 사용하여 6 백만 달러에 불과했다고 주장합니다. 이는보고 된 1 억 달러의 훈련 비용과 크게 대조됩니다. 그러나 현실은 더 미묘합니다.

이미지 : ensigame.com

DeepSeek V3는 혁신적인 기술을 활용합니다 : 개선 된 정확도와 효율성을위한 다중 점화 예측 (MTP), 256 개의 신경망을 사용하여 성능을 향상시키기 위해 MOE (Mixture of Experts) 및 MLA (Multi-Head Sentent Interation) (MLA)를 사용하여 중요한 세부 사항을 포착합니다. 이러한 발전은 경쟁 우위에 기여합니다.

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초기 6 백만 달러의 청구와는 달리 Semianalysis 보고서에 따르면 DeepSeek은 여러 데이터 센터에서 약 50,000 NVIDIA GPU (H800, H100 및 H20 단위 포함)의 대규모 인프라를 운영하며, 대략 16 억 달러의 총 투자 및 운영 비용은 944 달러입니다. 백만. 여기에는 연구자들을위한 상당한 급여가 포함되며, 일부는 매년 130 만 달러 이상을 벌고 있습니다. 6 백만 달러는 R & D, 정제, 데이터 처리 및 인프라를 제외한 사전 훈련 GPU 비용 만 반영합니다.

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DeepSeek의 성공은 상당한 투자 (AI 개발에서 5 억 달러 이상), 기술 혁신 및 고도로 숙련 된 팀에서 비롯됩니다. 린 구조는 혁신을 돕지 만 "예산 친화적 인"이야기는 지나치게 단순화됩니다. 데이터 센터의 회사의 자체 펀딩 및 소유권은 클라우드 기반 경쟁 업체보다 상당한 이점을 제공합니다. 또한 Deepseek의 국내 인재 (외국 전문가 없음)에 대한 초점은 주목할 만하다.

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명확한 비용에도 불구하고, DeepSeek의 업적은 초기 비용 청구가 추가 조사가 필요하더라도 잘 자금을 지원받은 독립 AI 회사가 기존 플레이어와 효과적으로 경쟁 할 수있는 잠재력을 강조합니다. DeepSeek의 전반적인 투자와 처음 공개 된 교육 비용 사이의 명백한 대조는 AI 개발의 복잡성을 강조합니다.