DeepSeek의 경제성은 신화입니다. 혁명 AI는 실제로 개발하는 데 16 억 달러가 들었습니다.

DeepSeek의 놀랍도록 비용 효율적인 AI 모델은 업계 거인에게 도전합니다. 이 회사의 자체 설명 챗봇은 인상적인 기능을 자랑하며 Nvidia의 주가가 크게 하락하는 데 기여합니다. 성공은 혁신적인 기술과 실질적인 투자의 고유 한 조합에서 비롯되어 최소 교육 비용의 초기 주장과 모순됩니다.

이미지 : ensigame.com

DeepSeek V3는 몇 가지 최첨단 기술을 활용합니다. 정확도와 효율성을 높이기 위해 MTP (Multi-Token Prediction) ; 전문가 혼합 (MOE) , 256 개의 신경망을 활용하여 가속화 된 교육 및 개선 된 성능; 그리고 MLA (Multi-Head Sentent Interection) 중요한 세부 사항은 간과되지 않도록합니다.

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처음에는 6 백만 달러의 훈련 비용을 주장했지만 Semianalysis는 DeepSeek의 약 50,000 NVIDIA GPU를 사용하여 ~ 16 억 달러의 서버 투자와 ~ 944 백만 달러의 운영 비용을 나타 냈습니다. 임대보다는 완전히 소유 된이 실질적인 인프라는 빠른 혁신과 최적화를 허용합니다. 회사의 셀프 펀딩 및 린 구조는 더욱 민첩성에 기여합니다.

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Deepseek의 높은 급여 (일부 연구원의 경우 매년 130 만 달러 이상)는 외국 전문가를 고용하지 않지만 중국 최고의 인재를 유치합니다. 6 백만 달러 규모의 수치는 사전 훈련 GPU 비용, 연구, 개선, 데이터 처리 및 인프라를 생략하는 것만 반영합니다. 전체 AI 개발 투자는 5 억 달러를 초과합니다.

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DeepSeek의 성공은 잘 자금을 지원하는 독립 AI 회사의 잠재력을 보여줍니다. 그러나 "예산 친화적 인"이야기는 오해의 소지가 있습니다. 수십억의 투자, 기술 발전 및 숙련 된 팀이 그 업적의 진정한 동인입니다. 그럼에도 불구하고, 그 비용은 R1의 DeepSeek의 5 백만 달러에 비해 ChatGPT4O에 지출 된 1 억 달러와 같은 경쟁 업체보다 훨씬 저렴합니다.