AI 혁신 : Deepseek는 16 억 달러의 실제 비용을 공개합니다.

DeepSeek의 놀랍게도 저렴한 AI 모델은 업계 거인에게 도전합니다. 중국의 신생 기업은 경쟁 업체의 상당히 높은 비용과는 대조적으로 2048 GPU 만 사용하여 강력한 Deepseek V3 Neural Network를 6 백만 달러로 훈련했다고 주장했다. 그러나이 겉보기 낮은 수치는 연구, 정제, 데이터 처리 및 인프라와 같은 상당한 비용을 생략합니다.

DeepSeek Test 이미지 : ensigame.com

DeepSeek V3의 혁신적인 아키텍처는 효율성에 기여합니다. 주요 기술에는 여러 단어를 동시에 예측하는 다중 점화 예측 (MTP)이 포함됩니다. 가속화 된 훈련을 위해 256 개의 신경망을 사용하는 전문가 (MOE)의 혼합물; 그리고 개선 된 정확도를 위해 중요한 문장 요소에 중점을 둔 다중 헤드 잠재주의 (MLA).

DeepSeek V3 이미지 : ensigame.com

DeepSeek의 공개 수치와는 달리 Semianalysis는 약 50,000 달러의 NVIDIA HOPPER GPU가 약 16 억 달러에 달하는 대규모 계산 인프라를 보여줍니다. 이 실질적인 투자는 연구원들을위한 높은 급여 (연간 130 만 달러를 초과)와 함께 초기 6 백만 달러의 교육 비용 청구와 모순됩니다.

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DeepSeek의 고유 한 구조 (고대 중국 헤지 펀드 자회사, 데이터 센터를 소유하고 독립적으로 운영하는 것은 민첩성과 제어를 제공합니다. 이 자체 지원 접근 방식은 클라우드 의존 경쟁 업체와 대조됩니다. 회사의 AI 개발에 대한 총 투자는 5 억 달러를 능가합니다.

DeepSeek 이미지 : ensigame.com

DeepSeek의 성공은 잘 자금을 지원하는 독립 AI 회사의 잠재력을 보여 주지만 "예산 친화적 인"이야기는 지나치게 단순화됩니다. 현실은 상당한 투자, 기술 혁신 및 고도로 숙련 된 팀을 성취의 진정한 동인으로 지적합니다. 그러나 이러한 상당한 투자에도 불구하고 경쟁 업체와 비교할 때 비용은 여전히 창백하며 R1에 5 백만 달러가 chatgpt4o에 대한 1 억 달러에 비해 5 백만 달러가 소비되었습니다. 상당한 비용 차이는 주요 차별화 요소로 남아 있습니다.