AI Pioneer의 Deepseek 공개 : 진정한 개발 비용을 공개합니다

DeepSeek의 놀랍도록 저렴한 AI 모델은 업계 규범에 도전합니다. 이 회사는 강력한 Deepseek V3 Neural Network를 2048 GPU 만 사용하여 경쟁 업체를 크게 약화시키는 강력한 Deepseek V3 Neural Network를 훈련했다고 주장합니다. 그러나이 수치는 오해의 소지가 있습니다.

이미지 : ensigame.com

DeepSeek V3는 혁신적인 기술을 활용합니다. 정확도와 효율성을 높이기 위해 MTP (Multi-Token Prediction) ; 256 개의 신경망을 활용하여 교육을 가속화하고 성능을 향상시키는 전문가 (MOE) ; 그리고 MLA (Multi-Head Sentent Arection) 중요한 문장 요소에 중점을 두어 정보 손실을 최소화합니다.

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Semianalysis는 초기 청구와는 달리 DeepSeek의 실제 인프라는 약 50,000 NVIDIA HOPPER GPU를 포함하여 약 16 억 달러의 총 투자와 9 억 9,400 만 달러의 운영 비용을 나타냅니다. 이 대규모 투자는 연구원들을위한 높은 급여 (연간 130 만 달러를 초과)와 함께 낮은 훈련 비용 이야기와 모순됩니다.

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Deepseek의 고유 한 구조는 고위 헤지 펀드의 자회사로서 데이터 센터와 자체 펀딩, 민첩성 및 빠른 혁신의 직접적인 소유권을 허용합니다. 이것은 클라우드 컴퓨팅에 의존하는 경쟁 업체와 대조됩니다. 6 백만 달러는 연구, 개선, 데이터 처리 및 인프라를 제외한 사전 훈련 GPU 비용 만 반영합니다. AI 개발에 대한 Deepseek의 총 투자는 5 억 달러를 능가합니다.

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DeepSeek의 성공은 잘 자금을 지원하는 독립 AI 회사의 잠재력을 보여 주지만 "혁명 예산"주장은 지나치게 단순화됩니다. 그들의 경쟁 우위는 상당한 투자, 기술 혁신 및 고도로 숙련 된 팀에서 비롯됩니다. 그러나 이러한 상당한 비용으로 인해 DeepSeek의 비용은 경쟁 업체의 비용보다 여전히 상당히 낮으며, 이전 모델 교육 비용은 ChatGpt의 1 억 달러 (ChatGpt4o)에 비해 5 백만 달러 (R1)입니다.