人工智能突破：DeepSeek公布了16億美元的真實成本

DeepSeek令人驚訝的是，廉價的AI模型挑戰了行業巨頭。這家中國初創公司聲稱已經培訓了其強大的DeepSeek V3神經網絡，僅利用2048 GPU，這與競爭對手的成本明顯更高。但是，這個看似低的數字忽略了諸如研究，改進，數據處理和基礎架構之類的巨額費用。

DeepSeek Test 圖像：ensigame.com

DeepSeek V3的創新架構有助於其效率。關鍵技術包括多型預測（MTP)，該預測同時預測了多個單詞；專家（MOE)的混合物，采用256個神經網絡進行加速培訓；和多頭潛在注意力（MLA)，重點是至關重要的句子元素以提高準確性。

DeepSeek V3 圖像：ensigame.com

與DeepSeek的公開數字相反，半分析顯示，涉及大約50,000個NVIDIA HOPPER GPU的大量計算基礎設施，價值約16億美元，運營成本達到9.44億美元。這項大量投資，加上其研究人員的高薪（每年超過130萬美元)，與最初的600萬美元培訓成本索賠相矛盾。

DeepSeek 圖像：ensigame.com

DeepSeek獨特的結構 - 中國對衝基金的高飛行員的子公司，擁有其數據中心並獨立運營 - 提供了敏捷性和控製權。這種自資助的方法與雲依賴的競爭對手形成鮮明對比。該公司對AI開發的總投資超過了5億美元。

DeepSeek 圖像：ensigame.com

盡管DeepSeek的成功展示了資金充足的獨立AI公司的潛力，但其“預算友好”的敘述是一個過度簡化的。現實表明，重大投資，技術突破以及一支高技能的團隊是其成就的真正驅動力。但是，即使經過這些大量投資，與競爭對手相比，其成本仍然顯得蒼白，據報道，R1與Chatgpt的Chatgpt4o $ 1億美元花費了500萬美元。顯著的成本差異仍然是關鍵的區別。