但是，它仍然比競爭對手便宜。
DeepSeek的新聊天機器人以有趣的介紹向我致意：
嗨，我是被創建的，所以您可以問任何問題，並得到一個甚至可能讓您感到驚訝的答案。
如今，DeepSeek的人工智能已成為市場上強大的參與者，甚至導致NVIDIA最重要的股價下跌之一。
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該模型與眾不同的是其創新的架構和培訓方法。 DeepSeek採用了幾種尖端技術：
多語預測（MTP）：該模型不是一次通過分析句子的不同部分同時預測多個單詞，而不是一次預測一個單詞。這種方法顯著提高了模型的準確性和效率。
專家的混合物（MOE）：該體系結構利用各種神經網絡來處理輸入數據。該技術加速了AI訓練並提高了性能。在DeepSeek V3中，使用了256個神經網絡，每個令牌處理任務都會激活8個神經網絡。
多頭潛在註意力（MLA）：這種機制有助於專注於句子的最重要部分。 MLA反復從文本片段中提取關鍵細節，而不僅僅是一次，從而減少了缺少重要信息的可能性。這使AI能夠更有效地捕獲輸入數據中的關鍵細微差別。
這家著名的中國初創公司DeepSeek聲稱以最低的成本開發了競爭性的AI模型，並指出他們僅花費600萬美元在培訓強大的神經網絡DeepSeek V3上，僅使用了2048個圖形處理器。
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但是，半分析的分析師發現，DeepSeek運營著大約50,000個NVIDIA HOPPER GPU的大型計算基礎設施。其中包括10,000個H800單元，10,000個高級H100和額外的H20 GPU。這些資源分佈在幾個數據中心，並用於AI培訓，研究和財務建模。
該公司對服務器的總投資約為16億美元，運營費用估計為9.44億美元。
DeepSeek是中國對沖基金高飛行器的子公司，該基金在2023年以獨立的AI部門為重點，該部門在2023年側重於AI技術。與大多數從Cloud Profister租用計算能力的初創公司不同，DeepSeek擁有其自己的數據中心，使其對AI模型的優化和實現Innovation Innerovation for Innerovation in Innerovation for Innerovation進行了完全控制。該公司仍然是自籌資金的，這對其靈活性和決策速度產生了積極影響。
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此外，DeepSeek的一些研究人員每年收入超過130萬美元，吸引了中國領先的大學的頂尖人才（該公司不僱用外國專家）。
即使有這些因素，DeepSeek最近以600萬美元的價格培訓其最新模式的主張似乎是不現實的。該數字僅是指在預培訓期間使用GPU的成本，並且不考慮研究費用，改進，數據處理或整體基礎設施成本。
自成立以來，DeepSeek已在AI開發方面投資了超過5億美元。但是，與官僚主義負擔負擔的大型公司不同，DeepSeek的緊湊結構使其可以積極有效地實施AI創新。
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DeepSeek的例子表明，一家資金充足的獨立AI公司可以與行業領導人競爭。儘管如此，專家們強調，該公司的成功主要是由於數十億美元的投資，技術突破和強大的團隊，而對開發AI模型的“革命性預算”的說法有些誇張。
儘管如此，競爭對手的成本仍然更高。例如，比較模型培訓的成本：DeepSeek在R1上花費了500萬美元，而Chatgpt4o的成本為1億美元。
