Es ist jedoch immer noch billiger als seine Konkurrenten.

Der neue Chatbot von Deepseek stellte sich mir mit dieser faszinierenden Beschreibung vor:

Hallo, ich wurde erstellt, damit Sie alles fragen und eine Antwort erhalten können, die Sie sogar überraschen könnte.

Heute hat sich die von Deepseek entwickelte künstliche Intelligenz als beeindruckende Konkurrentin auf dem Markt entwickelt, insbesondere zu einem der größten Aktienkurs von NVIDIA.

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Was dieses Modell auszeichnet, sind seine innovativen Architektur- und Trainingsmethoden. Es verwendet mehrere hochmoderne Technologien:

Multi-Token-Vorhersage (MTP): Anstatt jeweils ein Wort vorherzusagen, prognostiziert das Modell mehrere Wörter gleichzeitig, indem verschiedene Teile eines Satzes analysiert werden. Dieser Ansatz verbessert sowohl die Genauigkeit als auch die Effizienz des Modells.

Mischung von Experten (MOE): Diese Architektur verwendet verschiedene neuronale Netze, um Eingabedaten zu verarbeiten. Die Technologie beschleunigt das KI -Training und verbessert die Leistung. In Deepseek V3 werden 256 neuronale Netze verwendet, wobei acht für jede Token -Verarbeitungsaufgabe aktiviert werden.

Multi-Head Latent Achtung (MLA): Dieser Mechanismus konzentriert sich auf die wichtigsten Teile eines Satzes. MLA extrahiert Schlüsseldetails aus Textfragmenten wiederholt und nicht nur einmal, wodurch die Wahrscheinlichkeit von fehlenden wichtigen Informationen verringert wird. Dank dessen erfasst die KI eher wichtige Nuancen in den Eingabedaten.

Das prominente chinesische Startup Deepseek behauptete, ein wettbewerbsfähiges KI -Modell mit minimalen Kosten geschaffen zu haben. Sie erklärte, dass sie nur 6 Millionen US -Dollar für die Schulung des leistungsstarken neuronalen Netzwerks Deepseek V3 ausgegeben und nur 2048 Grafikprozessoren verwendet haben.

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Analysten der semianalyse stellten jedoch fest, dass Deepseek eine große rechnerische Infrastruktur betreibt, die ungefähr 50.000 Nvidia Hopper -GPUs umfasst. Dies beinhaltet 10.000 H800 -Einheiten, 10.000 fortschrittliche H100 und zusätzliche Chargen von H20 -GPUs. Diese Ressourcen werden über mehrere Rechenzentren verteilt und für KI -Schulungen, Forschung und Finanzmodellierung verwendet.

Die Gesamtinvestition des Unternehmens in Server beträgt rund 1,6 Milliarden US -Dollar, wobei die operativen Ausgaben auf 944 Mio. USD geschätzt werden.

Deepseek ist eine Tochtergesellschaft des chinesischen Hedgefonds-High-Flyer, das das Startup als separate Abteilung ausgab, die sich 2023 auf KI-Technologien konzentriert. Im Gegensatz zu den meisten Startups, die Computerleistung von Cloud-Anbietern mieten, besitzt Deepseek seine eigenen Datenzentren, die die vollständige Kontrolle über AI-Modelloptimierung und eine fasterende Implementierung von Faster-Implementierungen von Innovationen in der Lage haben. Das Unternehmen bleibt selbst finanziert, was sich positiv auf seine Flexibilität und Entscheidungsgeschwindigkeit auswirkt.

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Darüber hinaus verdienen einige Forscher von Deepseek jährlich über 1,3 Millionen US -Dollar und ziehen Top -Talente von führenden chinesischen Universitäten an (das Unternehmen stellt keine ausländischen Spezialisten ein).

Selbst wenn man bedenkt, erscheint Deepseeks jüngster Anspruch, sein jüngstes Modell für nur 6 Millionen US -Dollar auszubilden, unrealistisch. Diese Zahl bezieht sich nur auf die Kosten der GPU-Nutzung während der Vorausbildung und berücksichtigt keine Forschungskosten, die Verfeinerung der Modellverarbeitung, die Datenverarbeitung oder die Gesamtkosten der Infrastruktur.

Seit seiner Gründung hat Deepseek über 500 Millionen US -Dollar in die KI -Entwicklung investiert. Im Gegensatz zu größeren Unternehmen, die durch die Bürokratie belastet sind, ermöglicht die kompakte Struktur von Deepseek sie jedoch, KI -Innovationen aktiv und effektiv umzusetzen.

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Das Beispiel von Deepseek zeigt, dass ein gut finanziertes unabhängiges KI-Unternehmen mit Branchenführern konkurrieren kann. Trotzdem betonen Experten, dass der Erfolg des Unternehmens hauptsächlich auf Milliarden an Investitionen, technischen Durchbrüchen und einem starken Team zurückzuführen ist, während die Behauptungen über ein "revolutionäres Budget" für die Entwicklung von KI -Modellen etwas übertrieben sind.

Dennoch bleiben die Kosten der Wettbewerber deutlich höher. Vergleichen Sie beispielsweise die Kosten für das Modelltraining: Deepseek gab 5 Millionen US -Dollar für R1 aus, während Chatgpt4O 100 Millionen US -Dollar kostete.