O modelo surpreendentemente acessível de Deepseek desafia os gigantes da indústria. Enquanto possui um custo pré-treinamento de US $ 6 milhões para seu modelo Deepseek V3, um visual mais próximo revela um investimento muito mais substancial.
imagem: ensigame.com
A Deepseek V3 aproveita as tecnologias inovadoras: Previsão com vários toques (MTP) para maior precisão e eficiência; Mistura de especialistas (MOE) , utilizando 256 redes neurais (oito ativadas por token); e atenção latente de várias cabeças (MLA) para melhorar a extração de informações. Esses avanços contribuem para seu desempenho competitivo.
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No entanto, a semiânica expôs o uso da Deepseek de aproximadamente 50.000 GPUs da NVIDIA Hopper - um investimento significativo, totalizando aproximadamente US $ 1,6 bilhão em servidores e US $ 944 milhões em custos operacionais. Isso contradiz a reivindicação inicial de US $ 6 milhões, que apenas reflete as despesas de GPU pré-treinamento. O verdadeiro custo abrange pesquisa, refinamento, processamento de dados e infraestrutura.
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A estrutura única de Deepseek, como subsidiária do High-Flyer Hedge Fund, permite agilidade e inovação rápida. Possuir seus data centers fornece controle total sobre otimização. Seu investimento substancial em talento, com alguns pesquisadores ganhando mais de US $ 1,3 milhão anualmente, ressalta seu compromisso.
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Embora a narrativa "amiga do orçamento" de Deepseek seja inflada, seu sucesso destaca o potencial de empresas independentes de IA bem financiadas. O investimento total superior a US $ 500 milhões, combinado com os avanços técnicos e uma equipe forte, é o verdadeiro impulsionador de seu sucesso. O contraste com os custos dos concorrentes, como o custo de treinamento de US $ 100 milhões do ChatGPT4 contra os US $ 5 milhões da Deepseek por R1, permanece gritante. Por fim, a história de Deepseek demonstra que, embora o investimento significativo seja crucial, o gerenciamento e a inovação eficientes de recursos ainda podem produzir resultados competitivos.
