DeepSeek AI Development의 비용은 16 억 달러로 경제성 신화를 폭로했습니다

DeepSeek의 새로운 챗봇은 AI 시장에 큰 영향을 미쳤으며, 경쟁 우위로 인해 Nvidia의 가장 큰 주가 중 하나를 초래했습니다. DeepSeek은 놀라운 방식으로 질문에 대답하겠다는 약속으로 소개 된 업계에서 강력한 선수로 빠르게 자리 매김했습니다.

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DeepSeek의 모델을 구별하는 것은 혁신적인 아키텍처 및 교육 방법입니다. 이 회사는 다음을 포함하여 여러 고급 기술을 사용합니다.

MTP (Multi-Token Prediction) :이 방법을 사용하면 모델이 문장의 다른 부분을 분석하여 한 번에 여러 단어를 예측할 수있어 정확도와 효율성을 크게 향상시킵니다.

전문가 혼합 (MOE) : 256 개의 신경망을 활용하여 각 토큰 처리 작업마다 8 개의 활성화 된이 아키텍처는 AI 교육 속도를 높이고 성능을 향상시킵니다.

다중 헤드 잠재주의 (MLA) :이 메커니즘은 문장의 가장 중요한 부분에 중점을 두어 중요한 정보가 누락 될 가능성을 줄이기 위해 주요 세부 사항을 여러 번 추출하여 입력 데이터의 중요한 뉘앙스를 캡처합니다.

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저명한 중국 스타트 업인 Deepseek은 경쟁력있는 AI 모델 인 DeepSeek V3을 2048 개의 그래픽 프로세서를 사용하여 교육을 위해 최소 6 백만 달러의 비용으로 개발했다고 주장합니다. 그러나 Semianalysis의 분석가들은이 회사가 실제로 10,000 H800 단위, 10,000 H100 및 추가 H20 GPU를 포함하여 약 50,000 NVIDIA HOPPER GPU를 포함하는 광대 한 계산 인프라를 운영하고 있다고 밝혔다. 이러한 리소스는 AI 교육뿐만 아니라 연구 및 재무 모델링에도 사용됩니다.

DeepSeek의 서버에 대한 총 투자는 16 억 달러로 추정되며 운영비는 9 억 9,400 만 달러에 이릅니다. 중국 헤지 펀드 High-Flyer의 자회사로서 Deepseek는 2023 년에 AI 기술에 중점을 두어 회전했습니다. Cloud Services에 의존하는 많은 신생 기업과 달리 DeepSeek은 데이터 센터를 소유하여 AI 모델 최적화와 더 빠른 혁신 구현을 더 잘 제어 할 수 있습니다. 회사는 자체 자금을 유지하여 유연성과 의사 결정 속도를 향상시킵니다.

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Deepseek은 또한 최고의 인재를 유치하며 일부 연구자들은 주로 중국 대학에서 주로 130 만 달러 이상을 벌고 있습니다. 6 백만 달러에 대한 DeepSeek V3 교육에 대한 회사의 주장은 비현실적인 것으로 간주되며, 사전 훈련 중 GPU 사용만을 설명하고 연구, 모델 개선, 데이터 처리 및 전체 인프라와 같은 다른 중요한 비용을 제외합니다.

DeepSeek은 처음부터 AI 개발에 5 억 달러 이상을 투자했습니다. 린 구조는 AI 혁신의 빠르고 효과적인 구현을 가능하게하여 더 큰 관료적 회사와는 별도로 설정합니다.

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Deepseek의 성공은 잘 자금을 지원하고 독립적 인 AI 회사가 업계 리더들에게 도전 할 수있는 방법을 보여줍니다. 회사의 성과는 인상적이지만 전문가들은 AI 모델 개발에 대한 "혁명 예산"에 대한 주장이 과장되었다고 제안합니다. DeepSeek의 비용은 여전히 ​​경쟁 업체의 비용보다 여전히 낮습니다. 예를 들어, DeepSeek의 R1 모델의 교육 비용은 ChatGpt4o의 1 억 달러에 비해 5 백만 달러였습니다.