ความสามารถในการจ่ายของ Deepseek เป็นตำนาน: AI ปฏิวัติจริง ๆ แล้วมีค่าใช้จ่าย 1.6 พันล้านเหรียญสหรัฐในการพัฒนา

Deepseek รุ่น AI ที่มีประสิทธิภาพอย่างน่าประหลาดใจท้าทายยักษ์ใหญ่ในอุตสาหกรรม แชทบ็อตที่อธิบายตัวเองของ บริษัท มีความสามารถที่น่าประทับใจซึ่งมีส่วนทำให้ราคาหุ้นของ Nvidia ลดลงอย่างมาก ความสำเร็จของมันเกิดจากการผสมผสานที่เป็นเอกลักษณ์ของเทคโนโลยีที่เป็นนวัตกรรมและการลงทุนที่สำคัญซึ่งขัดแย้งกับการเรียกร้องค่าใช้จ่ายเริ่มต้นของค่าใช้จ่ายในการฝึกอบรมที่น้อยที่สุด

IMGP%Image: Ensigame.com

Deepseek V3 ใช้ประโยชน์จากเทคนิคที่ทันสมัยหลายอย่าง: การทำนายแบบหลายท็อก (MTP) เพื่อความแม่นยำและประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้น ส่วนผสมของผู้เชี่ยวชาญ (MOE) ใช้เครือข่ายประสาท 256 แห่งสำหรับการฝึกอบรมแบบเร่งและปรับปรุงประสิทธิภาพ และ ความสนใจแฝงหลายหัว (MLA) เพื่อให้แน่ใจว่ารายละเอียดสำคัญจะไม่มองข้าม

IMGP%Image: Ensigame.com

ในขณะที่เริ่มแรกที่อ้างว่ามีค่าใช้จ่ายในการฝึกอบรมเพียง $ 6 ล้าน Semianalysis เปิดเผยการใช้งานของ Deepseek ประมาณ 50,000 NVIDIA GPUs ซึ่งคิดเป็นค่าใช้จ่ายเซิร์ฟเวอร์ประมาณ 1.6 พันล้านดอลลาร์และค่าใช้จ่ายในการดำเนินงานประมาณ 944 ล้านดอลลาร์ โครงสร้างพื้นฐานที่สำคัญนี้เป็นเจ้าของทันทีแทนที่จะเช่าช่วยให้นวัตกรรมและการเพิ่มประสิทธิภาพอย่างรวดเร็ว การระดมทุนด้วยตนเองและโครงสร้างแบบลีนของ บริษัท มีส่วนช่วยให้เกิดความคล่องตัว

IMGP%Image: Ensigame.com

เงินเดือนสูงของ Deepseek (มากกว่า $ 1.3 ล้านต่อปีสำหรับนักวิจัยบางคน) ดึงดูดความสามารถของจีนชั้นนำแม้ว่า บริษัท จะไม่จ้างผู้เชี่ยวชาญต่างประเทศ ตัวเลข $ 6 ล้านสะท้อนถึงค่าใช้จ่าย GPU ก่อนการฝึกอบรมการละเว้นการวิจัยการปรับแต่งการประมวลผลข้อมูลและโครงสร้างพื้นฐาน การลงทุนการพัฒนา AI โดยรวมเกินกว่า 500 ล้านดอลลาร์

IMGP%Image: Ensigame.com

ความสำเร็จของ Deepseek นำเสนอศักยภาพของ บริษัท AI อิสระที่ได้รับการสนับสนุนอย่างดี อย่างไรก็ตามการเล่าเรื่อง "เป็นมิตรกับงบประมาณ" นั้นทำให้เข้าใจผิด การลงทุนหลายพันล้านความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีและทีมงานที่มีทักษะเป็นตัวขับเคลื่อนที่แท้จริงของความสำเร็จ ถึงกระนั้นค่าใช้จ่ายของมันยังคงต่ำกว่าคู่แข่งอย่างมีนัยสำคัญเช่นเงิน $ 100 ล้านที่ใช้ไปกับ chatgpt4o เมื่อเทียบกับ $ 5 ล้านของ Deepseek สำหรับ R1