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작가: Leo독서:1
DeepSeek의 놀랍도록 비용 효율적인 AI 모델은 업계 거인에게 도전합니다. 처음에는 강력한 Deepseek V3 모델에 대한 6 백만 달러의 교육 비용을 주장하지만 자세한 외관은 훨씬 더 많은 투자를 보여줍니다.
DeepSeek의 V3 모델은 혁신적인 기술을 자랑합니다. MTP (Multi-Token Prediction) , 여러 단어를 동시에 예측합니다. 전문가 혼합 (MOE) , 강화 된 처리를 위해 256 개의 신경망을 활용; 그리고 MLA (Multi-Head Sentent Interection) , 개선 된 정확도를 위해 주요 문장 요소에 중점을 둡니다.
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그러나 Semianalysis는 Deepseek의 실질적인 인프라를 발견했습니다. H800, H100 및 H20 단위를 포함한 약 50,000 개의 NVIDIA HOPPER GPU가 여러 데이터 센터에 걸쳐 퍼졌습니다. 이는 약 16 억 달러의 총 서버 투자와 9 억 9,400 만 달러에 가까운 운영 비용을 나타냅니다.
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중국 헤지 펀드 인 High-Flyer의 자회사 인 Deepseek는 데이터 센터를 소유하고 제어 및 빠른 혁신을 장려합니다. 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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초기 6 백만 달러는 사전 훈련 GPU 사용, 연구, 정제, 데이터 처리 및 인프라 생략에만 적용됩니다. DeepSeek의 실제 AI 개발 투자는 5 억 달러를 능가합니다. 그럼에도 불구하고, 린 구조는 더 큰 관료적 경쟁자와 달리 효율적인 혁신을 허용합니다.
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DeepSeek의 성공은 상당한 투자, 기술 발전 및 숙련 된 팀에서 비롯된 반면 "예산 친화적 인"이야기는 오해의 소지가 있습니다. 그럼에도 불구하고, 그 비용은 경쟁 업체보다 훨씬 저렴합니다. 예를 들어, DeepSeek의 R1 모델은 ChatGpt4의 1 억 달러에 비해 5 백만 달러입니다. DeepSeek의 예는 초기 비용 주장에 신중한 해석이 필요하지만, 기존 리더들과 성공적으로 경쟁하는 잘 자금을 지원하는 독립 AI 회사를 보여줍니다.
