DeepSeek의 획기적인 AI 모델은 최소 교육 비용에 대한 주장에도 불구하고 업계 거인에게 도전합니다. 이 기사는 DeepSeek의 혁신적인 기술과 실질적인 투자를 검토하여 처음에 제시 한 것보다 더 복잡한 그림을 드러냅니다.

제작자들을 놀라게하는 자랑하는 기능인 Deepseek의 AI는 Nvidia의 주가에 영향을 미치는 강력한 경쟁자로 부상했습니다. 성공은 건축 혁신과 교육 방법의 독특한 조합에서 비롯됩니다.

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주요 기술 발전에는 다음이 포함됩니다.

• MTP (Multi-Token Prediction) : 동시에 여러 단어를 예측하고 정확도 및 효율성을 높입니다.
• 전문가 혼합 (MOE) : 256 개의 신경망을 활용하여 각 토큰 당 8 개를 활성화하고 교육 가속화 및 성능 향상.
• 멀티 헤드 잠재주의 (MLA) : 주요 세부 사항을 반복적으로 추출하고 정보 손실을 최소화하고 미묘한 이해를 향상시킵니다.

DeepSeek은 처음에 2048 GPU 만 사용하여 DeepSeek V3의 6 백만 달러의 매우 낮은 교육 비용을 주장했습니다. 그러나 Semianalysis에 의한 추가 조사는 여러 데이터 센터에 분포 된 약 50,000 개의 NVIDIA HOPPER GPU (H800, H100 및 H20 단위 포함)를 포함하여 상당히 더 큰 인프라를 나타 냈습니다. 이는 약 16 억 달러의 총 서버 투자와 9 억 9,400 만 달러로 추정되는 운영 비용으로 이어집니다.

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중국 헤지 펀드 인 High-Flyer의 자회사 인 Deepseek은 데이터 센터를 소유하고 통제력을 키우고 빠른 혁신을 촉진함으로써 혜택을받습니다. 자체 자금을 지원하는 특성은 민첩성과 신속한 의사 결정에 기여합니다. 이 회사는 최고의 인재를 유치하며 일부 연구자들은 주로 중국 대학에서 매년 130 만 달러 이상을 벌고 있습니다.

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따라서 6 백만 달러 규모의 수치는 연구, 개선, 데이터 처리 및 인프라를 제외한 사전 훈련 GPU 비용만을 나타냅니다. AI 개발에 대한 DeepSeek의 총 투자는 5 억 달러를 초과합니다. 린 구조는 더 큰 관료적 회사와 대조되는 효율적인 혁신을 허용합니다.

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DeepSeek의 성공은 잘 자금을 지원하는 독립 AI 회사의 잠재력을 강조하지만 초기 "예산 친화적 인"이야기는 오해의 소지가 있습니다. 경쟁 우위는 상당한 투자, 기술 혁신 및 고도로 숙련 된 팀에 뿌리를두고 있습니다. 그러나 이러한 상당한 지출에도 불구하고 DeepSeek의 비용은 여전히 ​​경쟁 업체를 크게 약화시킵니다. 예를 들어, R1 모델은 ChatGpt4의 1 억 달러에 비해 5 백만 달러입니다.