Deepseekの驚くほど手頃な価格のAIモデルは、業界の巨人に挑戦しています。 DeepSeek V3モデルにわずか600万ドルのトレーニング前コストを誇っていますが、よく見ると、はるかに大きな投資が明らかになります。
画像：Ensigame.com
Deepseek V3は革新的なテクノロジーを活用しています：マルチトークン予測（MTP)精度と効率を向上させるため。 256のニューラルネットワーク（トークンごとにアクティブ化された8つ)を使用して、専門家（MOE)の混合物（MOE)。およびマルチヘッドの潜在的な注意（MLA)改善された情報抽出のため。これらの進歩は、競争力のあるパフォーマンスに貢献しています。
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ただし、Semianalysisは、Deepseekが約50,000のNvidia Hopper GPUを使用していることを暴露しました。これは、合計で約16億ドルのサーバーと9億4,400万ドルの運用コストを獲得しました。これは、最初の600万ドルの請求と矛盾しています。これは、トレーニング前のGPU費用のみを反映しています。真のコストには、研究、洗練、データ処理、インフラストラクチャが含まれます。
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Deepseekのユニークな構造は、ハイフライヤーヘッジファンドの子会社として、敏ility性と迅速な革新を可能にします。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。一部の研究者は年間130万ドル以上を稼いでいるため、才能への多額の投資はさらにそのコミットメントを強調しています。
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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。 5億ドルを超える総投資額は、技術的なブレークスルーと強力なチームと組み合わされており、その成功の真の要因です。 CHATGPT4の1億ドルのトレーニングコストとR1の500万ドルと比較して、競合他社のコストとの対比はまれです。最終的に、Deepseekのストーリーは、重要な投資は重要である一方で、リソース管理とイノベーションが依然として競争上の結果をもたらす可能性があることを示しています。
