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

DeepSeek令人惊讶的是廉价的AI模型DeepSeek V3震撼了AI市场，导致NVIDIA的股价大幅下降。尽管DeepSeek的培训成本非常低600万美元，但仅使用2048 GPU，但近距离的外观显示出更为复杂的现实。

图像：ensigame.com

DeepSeek V3的创新架构是其性能的关键。它利用：

• 多语预测（MTP)：同时预测多个单词，以提高准确性和效率。
• 专家（MOE)的混合物：使用256个神经网络，为每个令牌激活8个，加快培训并提高性能。
• 多头潜在注意力（MLA)：反复专注于关键句子部分，以最大程度地减少信息丢失并捕获至关重要的细微差别。

图像：ensigame.com

然而，半分析发现了DeepSeek的大量基础设施：大约50,000个NVIDIA HOPPER GPU，包括H800，H100和H20单位，分布在多个数据中心。这代表了一笔总额约16亿美元的服务器投资，运营费用估计为9.44亿美元。这笔600万美元的数字仅反映了培训前的GPU成本，不包括研究，改进，数据处理和基础架构。

中国对冲基金High-Flyer的子公司DeepSeek拥有其数据中心，与云依赖的竞争对手不同。该所有权授予更大的控制权和更快的创新。该公司的自筹资金模型增强了敏捷性。此外，DeepSeek吸引了顶尖人才，一些研究人员每年收入超过130万美元，主要来自中国大学。

图像：ensigame.com

虽然DeepSeek声称的600万美元培训成本具有误导性，但其总投资超过5亿美元。它的精益结构允许有效的创新，与更大，更官僚的公司形成鲜明对比。

图像：ensigame.com

DeepSeek的成功凸显了资金充足的独立AI公司的竞争潜力。尽管“革命预算”索赔被夸大了，但其成就是不可否认的，尤其是考虑到竞争对手的成本要高得多（例如，DeepSeek的R1型号的成本为500万美元，而Chatgpt4的1亿美元)。该公司的成功证明了重大投资，技术突破和强大的团队。