DeepSeek AI Development의 비용은 16 억 달러로 경제성 신화를 폭로했습니다

DeepSeek의 새로운 챗봇은 AI 시장에서 강력한 선수로 빠르게 자리 잡았으며, 특히 Nvidia의 주가에 혁신적인 접근 방식에 영향을 미쳤습니다. DeepSeek의 AI 모델은 최첨단 기술을 활용하여 경쟁에서 눈에 띄는 흥미로운 태그 라인 인 "안녕하세요, 나는 당신이 무엇이든 물어보고 당신을 놀라게 할 수 있습니다."

DeepSeek 아키텍처의 주요 기능 중 하나는 MTP (Multi-Token Prediction) 로, 모델이 한 번에 여러 단어를 예측하여 정확도와 효율성을 모두 향상시킬 수 있습니다. 또한 전문가 (MOE) 접근법의 혼합은 256 개의 신경망을 사용하여 각 토큰 처리 작업에 대해 8 개의 활성화되어 AI 교육을 가속화하고 성능을 향상시킵니다. MLA (Multi-Head Sentent Arection) 메커니즘은 문장의 중요한 부분에 집중하는 모델의 능력을 더욱 개선하여 중요한 뉘앙스가 간과되지 않도록합니다.

DeepSeek의 2048 그래픽 프로세서를 사용하여 6 백만 달러에 대한 강력한 DeepSeek V3 모델을 훈련시킨 것에 대한 주장에도 불구하고 Semianalysis의 심층 조사에 따르면 더 많은 투자가 나타났습니다. DeepSeek은 약 50,000 개의 NVIDIA HOPPER GPUS가 여러 데이터 센터에 퍼져있는 광범위한 계산 인프라를 운영합니다. 이 인프라는 약 16 억 달러에 달하는 운영 비용이 9 억 9,400 만 달러로 DeepSeek의 운영에 대한 중요한 자원을 강조합니다.

중국 헤지 펀드의 자회사로서, 자체 데이터 센터가있는 자체 자금 지원 엔티티의 혜택을받는 혜택을 누리므로 AI 모델 최적화와 더 빠른 혁신을 더 잘 제어 할 수 있습니다. 일부 연구자들은 매년 130 만 달러 이상을 벌고있는 회사의 최고 인재를 유치 할 수있는 능력은 경쟁 우위를 점하게합니다.

DeepSeek V3에 대한 6 백만 달러의 교육 비용에 대한 DeepSeek의 주장은 관련된 광범위한 비용을 고려할 때 비현실적으로 보이지만 회사의 AI 개발에 대한 총 투자는 5 억 달러를 초과합니다. 이 투자는 민첩한 조직 구조와 결합하여 DeepSeek가 AI 혁신을 효과적으로 구현할 수 있도록합니다.

Deepseek의 예는 잘 자금을 지원하는 독립 AI 회사가 업계 리더에게 어떻게 도전 할 수 있는지 강조합니다. 그러나 전문가들은 회사의 성공은 AI 개발을위한 "혁신적인 예산"이 아닌 상당한 투자, 기술 혁신 및 강력한 팀에 의해 주도된다고 지적합니다. 그럼에도 불구하고, DeepSeek의 비용은 R1의 DeepSeek의 5 백만 달러에 비해 ChatGPT4O 교육에 지출 된 1 억 달러와 같은 경쟁 업체의 비용보다 훨씬 저렴합니다.

이미지 : ensigame.com

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