DeepSeek令人惊讶的具有成本效益的AI模型挑战了行业巨头。尽管最初声称其强大的DeepSeek V3模型仅支付了600万美元的培训成本，但仔细的外观显示出了更大的投资。
DeepSeek的V3模型拥有创新的技术：多键预测（MTP)，同时预测多个单词； 专家（MOE)的混合物，利用256个神经网络来增强处理； 多头潜在注意力（MLA)，重点介绍了关键句子元素以提高准确性。
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但是，半分析发现了DeepSeek的大量基础设施：大约50,000个NVIDIA HOPPER GPU，包括H800，H100和H20单元，分布在多个数据中心。这代表了大约16亿美元的服务器投资，运营成本接近9.44亿美元。
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DeepSeek是中国对冲基金High-Flyer的子公司，拥有其数据中心，促进控制和快速创新。它的自我资助性质有助于敏捷性和迅速的决策。该公司吸引了顶尖人才，一些研究人员每年收入超过130万美元，主要来自中国大学。
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最初的600万美元数字仅涵盖预培训的GPU使用情况，省略了研究，改进，数据处理和基础架构。 DeepSeek的实际AI开发投资超过了5亿美元。尽管如此，它的精益结构允许有效的创新，这与更大，更官僚的竞争者不同。
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尽管DeepSeek的成功源于大量投资，技术进步和熟练的团队，但“预算友好”的叙述是误导性的。然而，它的成本仍然明显低于竞争对手。例如，DeepSeek的R1型号的价格为500万美元，而Chatgpt4的1亿美元。 DeepSeek的示例展示了一家资金充足的独立人工智能公司，成功与已建立的领导者竞争，尽管初始成本要求需要仔细解释。
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