DeepSeek의 놀랍게도 저렴한 AI 모델은 업계 거인에게 도전합니다. Deepseek V3 모델에 대해 6 백만 달러의 사전 훈련 비용을 자랑하는 동안 더 자세한 외관은 훨씬 더 많은 투자를 보여줍니다.
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DeepSeek V3는 혁신적인 기술을 활용합니다. 정확도와 효율성을 높이기 위해 MTP (Multi-Token Prediction) ; 전문가 혼합 (MOE) , 256 개의 신경망을 활용 (토큰 당 8 개의 활성화); 정보 추출 향상을 위해 MLA (Multi-Head Sentent Interection) **. 이러한 발전은 경쟁력있는 성능에 기여합니다.
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그러나 Semianalysis는 DeepSeek의 약 50,000 NVIDIA Hopper GPU의 사용을 노출 시켰습니다. 이는 총 16 억 달러의 서버와 9 억 9,400 만 달러의 운영 비용이 상당한 투자입니다. 이는 초기 6 백만 달러의 청구와 모순되는데, 이는 사전 훈련 GPU 비용 만 반영합니다. 실제 비용에는 연구, 정제, 데이터 처리 및 인프라가 포함됩니다.
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High-Flyer 헤지 펀드의 자회사 인 DeepSeek의 독특한 구조는 민첩성과 빠른 혁신을 허용합니다. 데이터 센터를 소유하면 최적화를 완전히 제어 할 수 있습니다. 일부 연구자들은 매년 130 만 달러 이상을 벌고있는 인재에 대한 상당한 투자가 그 약속을 강조합니다.
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DeepSeek의 "예산 친화적 인"이야기는 틀림없이 팽창되지만, 그 성공은 잘 자금을 지원하는 독립 AI 회사의 잠재력을 강조합니다. 기술 혁신과 강력한 팀과 함께 5 억 달러를 초과하는 총 투자는 성공의 진정한 동인입니다. R1의 DeepSeek의 DeepSeek의 5 백만 달러와 같은 ChatGpt4의 1 억 달러와 같은 경쟁 업체 비용과 대조적입니다. 궁극적으로 DeepSeek의 이야기는 상당한 투자가 중요하지만 효율적인 자원 관리 및 혁신은 여전히 경쟁력있는 결과를 낳을 수 있음을 보여줍니다.
