Deepseekの手頃な価格は神話です。革新的なAIは実際には16億ドルの費用がかかります。

Deepseekの驚くほど費用対効果の高いAIモデルは、業界の巨人に挑戦しています。当初、訓練するのに600万ドルしかかかりませんでしたが、強力なニューラルネットワークであるDeepseek V3は主要な競争相手になり、Nvidiaの大幅な在庫減少を引き起こしました。ただし、真のコストははるかに高くなっています。

DeepSeekテスト画像：Ensigame.com

Deepseekの成功は、革新的なテクノロジーの組み合わせに由来しています。精度と効率を向上させるためのマルチトークン予測（MTP）。加速トレーニングのために256のニューラルネットワークを利用する専門家（MOE）の混合。強化された情報抽出のためのマルチヘッド潜在的注意（MLA）。

Deepseek V3 画像：Ensigame.com

初期の主張に反して、SemianalysisはDeepseekの実質的なインフラストラクチャである、約50,000のNvidia GPUであることを明らかにしました。これは約16億ドルで、運用コストは9億4,400万ドルに達しました。これは、公表された600万ドルのトレーニング前のコストとは対照的であり、調査、改良、データ処理、および全体的なインフラ費用を省略します。

deepseek 画像：Ensigame.com

High-Flyerの子会社である中国のヘッジファンドであるDeepseekのユニークな構造は、迅速な革新と意思決定を可能にします。データセンターを所有すると、最適化を完全に制御できます。同社の多額の投資は、5億ドルを超えており、中国のトップの才能を引き付ける高い給与と相まって（一部の研究者にとって年間130万ドル以上）、競争力に大きく貢献しています。

deepseek 画像：Ensigame.com

Deepseekの「予算に優しい」物語は間違いなく膨らんでいますが、その成功は、資金提供された独立したAI企業の可能性を強調しています。トレーニングコストの厳しいコントラスト - DeepseekのR1に対する500万ドルと4oのChatGptの1億ドル - は、実際の実際の投資であっても、Deepseekの相対的な費用対効果を強調しています。しかし、同社のサクセスストーリーは、多大な投資、技術の進歩、高度な熟練した労働力により、より正確に起因しています。