DeepSeek的负担能力是一个神话：革命性的AI实际上花费了16亿美元
但是，它仍然比竞争对手便宜。
DeepSeek的新聊天机器人以这种有趣的描述向我介绍了自己：
嗨，我是被创建的，所以您可以问任何问题，并得到一个甚至可能让您感到惊讶的答案。
如今，由DeepSeek开发的人工智能已成为市场上强大的竞争对手，特别是为NVIDIA最大的股票价格下跌之一做出了贡献。
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该模型与众不同的是其创新的体系结构和培训方法。它采用了几种尖端技术：
多语预测（MTP）：该模型不是一次通过分析句子的不同部分同时预测多个单词，而不是一次预测一个单词。这种方法提高了模型的准确性和效率。
专家的混合物（MOE）：该体系结构使用各种神经网络来处理输入数据。该技术加速了AI训练并提高了性能。在DeepSeek V3中，使用了256个神经网络，每个令牌处理任务都会激活8个神经网络。
多头潜在注意力（MLA）：这种机制有助于专注于句子的最重要部分。 MLA反复从文本片段中提取关键细节，而不仅仅是一次，从而减少了缺少重要信息的可能性。因此，AI更有可能在输入数据中捕获至关重要的细微差别。
这家著名的中国初创公司DeepSeek声称创建了一个竞争性的AI模型，其成本最低，表明他们在培训强大的神经网络DeepSeek V3上仅花费了600万美元，仅使用了2048个图形处理器。
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但是，半分析的分析师发现，DeepSeek运营着大型计算基础设施，其中包括约50,000个NVIDIA HOPPER GPU。其中包括10,000个H800单元，10,000个高级H100和额外的H20 GPU。这些资源分布在几个数据中心，并用于AI培训，研究和财务建模。
该公司对服务器的总投资约为16亿美元，运营费用估计为9.44亿美元。
DeepSeek是中国对冲基金高飞行器的子公司，该基金在2023年以独立的AI部门为重点，该部门在2023年侧重于AI技术。与大多数从Cloud Profister租用计算能力的初创公司不同，DeepSeek拥有其自己的数据中心，使其对AI模型的优化和实现Innovation Innerovation for Innerovation in Innerovation for Innerovation进行了完全控制。该公司仍然是自筹资金的，这对其灵活性和决策速度产生了积极影响。
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此外，DeepSeek的一些研究人员每年收入超过130万美元，吸引了中国领先的大学的顶尖人才（该公司不雇用外国专家）。
即使考虑到这一点，DeepSeek最近以600万美元的价格培训其最新模式的主张似乎是不现实的。该数字仅是指在预培训期间使用GPU的成本，并且不考虑研究费用，改进，数据处理或整体基础设施成本。
自成立以来，DeepSeek已在AI开发方面投资了超过5亿美元。但是，与官僚主义负担负担的大型公司不同，DeepSeek的紧凑结构使其可以积极有效地实施AI创新。
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DeepSeek的例子表明，一家资金充足的独立AI公司可以与行业领导人竞争。尽管如此，专家们强调，该公司的成功主要是由于数十亿美元的投资，技术突破和强大的团队，而对开发AI模型的“革命性预算”的说法有些夸张。
尽管如此，竞争对手的成本仍然更高。例如，比较模型培训的成本：DeepSeek在R1上花费了500万美元，而Chatgpt4o的成本为1亿美元。
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