DeepSeek令人驚訝的負擔得起的AI模型挑戰了行業巨頭。雖然其DeepSeek V3型號僅具有600萬美元的預培訓成本，但仔細觀察表明，投資更加巨大。
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。這些進步有助於其競爭性能。
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但是，半分析暴露了DeepSeek的使用約50,000個NVIDIA HOPPER GPU，這是一項巨大的投資，總計約16億美元的服務器和9.44億美元的運營成本。這與最初的600萬美元索賠相矛盾，這僅反映了培訓前的GPU支出。真正的成本包括研究，改進，數據處理和基礎架構。
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DeepSeek作為高飛行對衝基金的子公司的獨特結構允許敏捷性和快速創新。擁有其數據中心提供了對優化的完全控製。它對人才的大量投資，一些研究人員每年收入超過130萬美元，這進一步強調了其承諾。
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盡管DeepSeek的“預算友好”敘述可以說是誇大的，但其成功卻凸顯了資金充足的獨立AI公司的潛力。總投資超過5億美元，再加上技術突破和強大的團隊，是其成功的真正驅動力。與競爭對手的成本相比，例如Chatgpt4的1億美元培訓成本與DeepSeek的R1相比，這仍然是鮮明的。最終，DeepSeek的故事表明，盡管大量投資是至關重要的，有效的資源管理和創新仍然可以產生競爭成果。
