DeepSeek令人惊讶的具有成本效益的AI模型挑战了行业巨头。最初被吹捧为训练只需600万美元的培训，DeepSeek V3（一个强大的神经网络）已成为主要的竞争对手，甚至导致NVIDIA的股票下跌。但是，真正的成本要高得多。
图片：ensigame.com
DeepSeek的成功源于创新技术的结合：多型预测（MTP），以提高准确性和效率；专家（MOE）的混合物使用256个神经网络进行加速培训；以及多头潜在注意力（MLA），以增强信息提取。
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与最初的主张相反，半分析显示DeepSeek的大量基础设施：约50,000名NVIDIA GPU，价值约16亿美元，运营成本达到9.44亿美元。这与宣传的600万美元的预培训成本形成鲜明对比，后者省略了研究，改进，数据处理和整体基础设施费用。
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DeepSeek独特的结构，是中国对冲基金的高飞行员的子公司，可以迅速创新和决策。拥有其数据中心提供了对优化的完全控制。该公司的大量投资超过5亿美元，再加上高薪吸引了中国顶级人才（一些研究人员每年超过130万美元），这对其竞争优势做出了重大贡献。
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尽管DeepSeek的“预算友好”叙述可以说是夸大的，但其成功却凸显了资金充足的独立AI公司的潜力。培训成本的形成鲜明对比 - DeepSeek的R1与Chatgpt的4O相比1亿美元的$ 500万美元，即使有实质性的实际投资也强调了DeepSeek的相对成本效益。但是，该公司的成功故事更准确地归因于重大投资，技术进步和高技能的劳动力。
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