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令人惊讶的具有成本效益的AI模型挑战了行业巨头。该公司自称为DeepSeek V3的600万美元培训成本，最初仅使用2048 GPU，这似乎是革命性的。但是，近距离的外观显示出更大的投资。

图像：ensigame.com

DeepSeek V3利用创新技术：多token预测（MTP)，以提高准确性和效率； 专家（MOE)的混合物，利用256个神经网络（八个激活的令牌)； 多头潜在注意（MLA)，以改善信息提取。这些进步有助于模型的竞争性能。

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与最初的主张相反，半分析显示，DeepSeek使用了大约50,000个NVIDIA GPU，包括H800，H100和H20单位，分布在多个数据中心。该基础设施代表大约16亿美元的大量投资，运营费用估计为9.44亿美元。

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高级飞行者的子公司DeepSeek拥有其数据中心，提供控制和加速创新。它的自我资助的性质促进了敏捷性。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。

这笔600万美元的数字仅反映了培训前的GPU成本，不包括研究，改进，数据处理和基础架构。 DeepSeek的AI总投资超过了5亿美元。尽管如此，其简化的结构可以有效地创新。

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虽然DeepSeek的成功展示了资金庞大的独立AI公司的潜力，但“预算友好”的叙述是误导性的。数十亿美元的投资，技术突破和熟练的团队是关键因素。但是，即使有了这些大量资源，DeepSeek的成本仍大大低于竞争对手，例如在Chatgpt4o上花费了1亿美元的竞争对手，而DeepSeek的R1 $ 500万。尽管总体投资大量投资，但差距强调了DeepSeek的相对效率。