DeepSeek令人惊讶的是，廉价的AI模型挑战了行业巨头。这家中国初创公司声称已经培训了其强大的DeepSeek V3神经网络，仅利用2048 GPU，这与竞争对手的成本明显更高。但是，这个看似低的数字省略了研究，改进，数据处理和基础设施等大量费用。
DeepSeek的创新方法利用了几种关键技术：多型预测（MTP)，以提高准确性和效率；使用256个神经网络加速培训的专家（MOE)的混合物；以及多头潜在注意力（MLA)，以增强对关键句子元素的关注。
图像：ensigame.com
与他们的公开数字相反，半分析显示，DeepSeek运营着大量的计算基础设施，其中包括多个数据中心的大约50,000个NVIDIA HOPPER GPU，代表了大约16亿美元的服务器投资，运营成本约为9.44亿美元。其中包括10,000 H800、10,000 H100和其他H20 GPU。
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中国对冲基金High-Flyer的子公司DeepSeek拥有其数据中心，与云依赖的竞争对手不同，促进了更快的创新和优化。它的自筹资金地位有助于敏捷性和迅速的决策。此外，DeepSeek吸引了顶尖人才，一些研究人员每年收入超过130万美元，主要来自中国大学。
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虽然DeepSeek的600万美元培训成本具有误导性，但他们的总投资超过5亿美元。它们的精益结构有助于有效的创新，与更大，更官僚的公司形成鲜明对比。大量投资，技术进步和熟练的团队是他们成功的关键，而不仅仅是“革命预算”。成本差距很明显：DeepSeek的R1型号的成本为500万美元，而Chatgpt4o的培训耗资1亿美元。
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DeepSeek的故事突出了资金庞大的独立人工智能公司有效竞争的潜力，尽管成本异常低的叙述需要仔细审查。
