by Elijah Feb 19,2025
Deepseekの驚くほど安価なAIモデルは、業界の巨人に挑戦しています。中国の新興企業は、強力なDeepSeek V3ニューラルネットワークをわずか600万ドルで訓練し、2048 GPUのみを利用して競合他社を大幅に下げていると主張しています。ただし、この一見低コストは、はるかに大きな投資に依存しています。
画像：Ensigame.com
Deepseek V3の革新的なアーキテクチャは、その効率に貢献しています。主要なテクノロジーには、複数の単語を同時に予測するマルチトークン予測（MTP)が含まれます。加速トレーニングに256のニューラルネットワークを採用している専門家（MOE)の混合。マルチヘッドの潜在的な注意（MLA)、精度を向上させるために重要な文要素に焦点を当てています。
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ただし、Semianalysisの報告書は、はるかに大きなインフラストラクチャを明らかにしています。約50,000のNvidia GPUで、約16億ドルで、運用コストは9億4,400万ドルに近づいています。これは、DeepSeekの初期コスト請求と矛盾しています。これは、トレーニング前のGPU使用のみを占め、調査、改良、データ処理、および全体的なインフラストラクチャ費用を省略しています。
High-Flyer Hedge Fundの子会社であるDeepseekの独立とリーン構造は、迅速な革新と効率的なリソース割り当てを可能にします。クラウドサービスに依存する競合他社とは異なり、DeepSeekはデータセンターを所有し、制御と速度を最大化します。その自己資金による性質は、敏ility性をさらに向上させます。一部の研究者の年間130万ドルを超える高給は、中国の大学から最高の才能を引き付けます。
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Deepseekの600万ドルのトレーニングコストの数値は誤解を招くものですが、同社の全体的な投資は5億ドルを超えています。その成功は、相当な投資、技術の進歩、および熟練した労働力から生じます。これは、予算効率だけではありません。それにもかかわらず、そのコストは競合他社よりも大幅に低いままです。 DeepseekのR1モデルは、ChatGPT4の1億ドルと比較して500万ドルかかります。
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Deepseekの例は、確立されたプレーヤーと効果的に競合する成功した、資金提供された独立したAI企業を紹介しています。しかし、革命的な費用対効果の物語には、その真の投資尺度をより微妙な理解が必要です。
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