但是，它仍然比競爭對手便宜。

DeepSeek的新聊天機器人以這種有趣的描述向我介紹了自己：

嗨，我是被創建的，所以您可以問任何問題，並得到一個甚至可能讓您感到驚訝的答案。

如今，由DeepSeek開發的人工智能已成為市場上強大的競爭對手，特別是為NVIDIA最大的股票價格下跌之一做出了貢獻。

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該模型與眾不同的是其創新的體系結構和培訓方法。它採用了幾種尖端技術：

多語預測（MTP）：該模型不是一次通過分析句子的不同部分同時預測多個單詞，而不是一次預測一個單詞。這種方法提高了模型的準確性和效率。

專家的混合物（MOE）：該體系結構使用各種神經網絡來處理輸入數據。該技術加速了AI訓練並提高了性能。在DeepSeek V3中，使用了256個神經網絡，每個令牌處理任務都會激活8個神經網絡。

多頭潛在註意力（MLA）：這種機制有助於專注於句子的最重要部分。 MLA反復從文本片段中提取關鍵細節，而不僅僅是一次，從而減少了缺少重要信息的可能性。因此，AI更有可能在輸入數據中捕獲至關重要的細微差別。

這家著名的中國初創公司DeepSeek聲稱創建了一個競爭性的AI模型，其成本最低，表明他們在培訓強大的神經網絡DeepSeek V3上僅花費了600萬美元，僅使用了2048個圖形處理器。

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但是，半分析的分析師發現，DeepSeek運營著大型計算基礎設施，其中包括約50,000個NVIDIA HOPPER GPU。其中包括10,000個H800單元，10,000個高級H100和額外的H20 GPU。這些資源分佈在幾個數據中心，並用於AI培訓，研究和財務建模。

該公司對服務器的總投資約為16億美元，運營費用估計為9.44億美元。

DeepSeek是中國對沖基金高飛行器的子公司，該基金在2023年以獨立的AI部門為重點，該部門在2023年側重於AI技術。與大多數從Cloud Profister租用計算能力的初創公司不同，DeepSeek擁有其自己的數據中心，使其對AI模型的優化和實現Innovation Innerovation for Innerovation in Innerovation for Innerovation進行了完全控制。該公司仍然是自籌資金的，這對其靈活性和決策速度產生了積極影響。

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此外，DeepSeek的一些研究人員每年收入超過130萬美元，吸引了中國領先的大學的頂尖人才（該公司不僱用外國專家）。

即使考慮到這一點，DeepSeek最近以600萬美元的價格培訓其最新模式的主張似乎是不現實的。該數字僅是指在預培訓期間使用GPU的成本，並且不考慮研究費用，改進，數據處理或整體基礎設施成本。

自成立以來，DeepSeek已在AI開發方面投資了超過5億美元。但是，與官僚主義負擔負擔的大型公司不同，DeepSeek的緊湊結構使其可以積極有效地實施AI創新。

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DeepSeek的例子表明，一家資金充足的獨立AI公司可以與行業領導人競爭。儘管如此，專家們強調，該公司的成功主要是由於數十億美元的投資，技術突破和強大的團隊，而對開發AI模型的“革命性預算”的說法有些誇張。

儘管如此，競爭對手的成本仍然更高。例如，比較模型培訓的成本：DeepSeek在R1上花費了500萬美元，而Chatgpt4o的成本為1億美元。