AI โมเดล AI ที่มีราคาไม่แพงอย่างน่าประหลาดใจของ Deepseek ท้าทายยักษ์ใหญ่ในอุตสาหกรรม ในขณะที่มีค่าใช้จ่ายก่อนการฝึกอบรมเพียง 6 ล้านเหรียญสหรัฐสำหรับรุ่น Deepseek V3 แต่การมองที่ใกล้ชิดยิ่งขึ้นเผยให้เห็นการลงทุนที่สำคัญยิ่งขึ้น
IMGP%Image: Ensigame.com
Deepseek V3 ใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีที่เป็นนวัตกรรม: การทำนายแบบหลายท็อก (MTP) เพื่อเพิ่มความแม่นยำและประสิทธิภาพ ส่วนผสมของผู้เชี่ยวชาญ (MOE) ใช้เครือข่ายประสาท 256 แห่ง (แปดเปิดใช้งานต่อโทเค็น); และ ความสนใจแฝงหลายหัว (MLA) สำหรับการสกัดข้อมูลที่ได้รับการปรับปรุง ความก้าวหน้าเหล่านี้มีส่วนช่วยในการแข่งขัน
IMGP%Image: Ensigame.com
อย่างไรก็ตาม Semianalysis เปิดเผยการใช้ GPU ของ Nvidia Hopper ประมาณ 50,000 Nvidia ซึ่งเป็นการลงทุนที่สำคัญรวมทั้งสิ้นประมาณ 1.6 พันล้านเหรียญสหรัฐในเซิร์ฟเวอร์และค่าใช้จ่ายในการดำเนินงาน 944 ล้านดอลลาร์ สิ่งนี้ขัดแย้งกับการเรียกร้องเริ่มต้น $ 6 ล้านซึ่งสะท้อนถึงค่าใช้จ่าย GPU ก่อนการฝึกอบรมก่อน ต้นทุนที่แท้จริงครอบคลุมการวิจัยการปรับแต่งการประมวลผลข้อมูลและโครงสร้างพื้นฐาน
IMGP%Image: Ensigame.com
โครงสร้างที่เป็นเอกลักษณ์ของ Deepseek ซึ่งเป็น บริษัท ในเครือของกองทุนป้องกันความเสี่ยงที่มีการบินสูงช่วยให้มีความคล่องตัวและนวัตกรรมอย่างรวดเร็ว การเป็นเจ้าของศูนย์ข้อมูลให้การควบคุมการเพิ่มประสิทธิภาพอย่างเต็มที่ การลงทุนที่มีความสามารถอย่างมากโดยนักวิจัยบางคนมีรายได้มากกว่า 1.3 ล้านเหรียญสหรัฐต่อปีซึ่งเป็นการเน้นย้ำถึงความมุ่งมั่น
IMGP%Image: Ensigame.com
ในขณะที่การเล่าเรื่อง "เป็นมิตรกับงบประมาณ" ของ Deepseek นั้นสูงเกินจริงเนื้อหาความสำเร็จของมันเน้นถึงศักยภาพของ บริษัท AI อิสระที่ได้รับการสนับสนุนอย่างดี การลงทุนทั้งหมดเกินกว่า $ 500 ล้านรวมกับความก้าวหน้าทางเทคนิคและทีมที่แข็งแกร่งเป็นตัวขับเคลื่อนที่แท้จริงของความสำเร็จ ความแตกต่างกับค่าใช้จ่ายของคู่แข่งเช่นค่าใช้จ่ายในการฝึกอบรม $ 100 ล้านของ CHATGPT4 เมื่อเทียบกับ $ 5 ล้านของ Deepseek สำหรับ R1 ยังคงสิ้นเชิง ในที่สุดเรื่องราวของ Deepseek แสดงให้เห็นว่าในขณะที่การลงทุนที่สำคัญมีความสำคัญการจัดการทรัพยากรที่มีประสิทธิภาพและนวัตกรรมยังคงยังคงให้ผลลัพธ์ที่แข่งขันได้
