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令人驚訝的具有成本效益的AI模型挑戰了行業巨頭。該公司自稱為DeepSeek V3的600萬美元培訓成本，最初僅使用2048 GPU，這似乎是革命性的。但是，近距離的外觀顯示出更大的投資。

圖像：ensigame.com

DeepSeek V3利用創新技術：多token預測（MTP)，以提高準確性和效率； 專家（MOE)的混合物，利用256個神經網絡（八個激活的令牌)； 多頭潛在注意（MLA)，以改善信息提取。這些進步有助於模型的競爭性能。

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與最初的主張相反，半分析顯示，DeepSeek使用了大約50,000個NVIDIA GPU，包括H800，H100和H20單位，分布在多個數據中心。該基礎設施代表大約16億美元的大量投資，運營費用估計為9.44億美元。

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高級飛行者的子公司DeepSeek擁有其數據中心，提供控製和加速創新。它的自我資助的性質促進了敏捷性。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。

這筆600萬美元的數字僅反映了培訓前的GPU成本，不包括研究，改進，數據處理和基礎架構。 DeepSeek的AI總投資超過了5億美元。盡管如此，其簡化的結構可以有效地創新。

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雖然DeepSeek的成功展示了資金龐大的獨立AI公司的潛力，但“預算友好”的敘述是誤導性的。數十億美元的投資，技術突破和熟練的團隊是關鍵因素。但是，即使有了這些大量資源，DeepSeek的成本仍大大低於競爭對手，例如在Chatgpt4o上花費了1億美元的競爭對手，而DeepSeek的R1 $ 500萬。盡管總體投資大量投資，但差距強調了DeepSeek的相對效率。