DeepSeek의 경제성은 신화입니다. 혁명 AI는 실제로 개발하는 데 16 억 달러가 들었습니다.

DeepSeek의 새로운 챗봇은 인상적인 소개를 자랑합니다. "안녕하세요, 나는 당신이 무엇이든 물어보고 당신을 놀라게 할 수있는 답을 얻을 수 있도록 만들어졌습니다." 중국 스타트 업 Deepseek의 제품인이 AI는 빠르게 주요 시장 플레이어가되어 Nvidia의 주가가 크게 하락하기까지했습니다. 성공은 몇 가지 혁신적인 기술을 통합 한 독특한 건축 및 교육 방법론에서 비롯됩니다.

MTP (Multi-Token Prediction) : 전통적인 단어 별 예측과 달리 MTP는 여러 단어를 동시에 예측하여 정확도와 효율성을 향상시키기 위해 다른 문장 부분을 분석합니다.

전문가 (MOE)의 혼합 : 이 아키텍처는 여러 신경망을 사용하여 입력 데이터를 처리하고 AI 교육을 가속화하고 성능 향상시킵니다. DeepSeek V3는 256 개의 신경망을 사용하여 각 토큰 처리 작업마다 8 개를 활성화합니다.

다중 헤드 잠재주의 (MLA) : 이 메커니즘은 중요한 문장 요소에 중점을 두어 텍스트 조각에서 주요 세부 정보를 반복적으로 추출하여 정보 손실을 최소화하고 미묘한 뉘앙스를 포착합니다.

Deepseek은 처음에 2048 GPU를 사용하여 강력한 DeepSeek V3 Neural Nework를 6 백만 달러에 불과했다고 주장했습니다. 그러나 Semianalysis는 훨씬 더 실질적인 인프라를 나타 냈습니다. 10,000 H800, 10,000 H100 및 추가 H20 GPU를 포함하여 약 50,000 NVIDIA HOPPER GPU가 여러 데이터 센터에 퍼져있었습니다. 이는 약 16 억 달러의 총 서버 투자를 나타내며 운영 비용은 9 억 9,400 만 달러로 추정됩니다.

중국 헤지 펀드 High-Flyer의 자회사 인 DeepSeek는 데이터 센터를 소유하여 AI 모델 최적화와 더 빠른 혁신 구현을 완전히 제어 할 수 있습니다. 이 자체 지원 접근 방식은 유연성과 의사 결정 속도를 향상시킵니다. 이 회사는 또한 최고의 인재를 유치하며 일부 연구자들은 매년 130 만 달러 이상을 벌어 주로 중국 대학에서 주로 채용합니다.

DeepSeek의 초기 6 백만 달러의 교육 비용 청구는 비현실적 인 것처럼 보이지만 GPU 사용을 사전 훈련하고 다른 비용을 제외하고 회사는 AI 개발에 5 억 달러 이상을 투자했습니다. 소형 구조는 대기업의 관료주의와 대조적으로 효율적인 혁신 구현을 허용합니다.

Deepseek의 성공은 잘 자금을 지원하는 독립 AI 회사가 업계 거인과 경쟁 할 수있는 잠재력을 보여줍니다. "혁신적인 예산"주장이 과장되지만 수십억의 투자, 기술 혁신 및 강력한 팀은 성공에서 부인할 수없는 요소입니다. 경쟁 업체 비용을 고려할 때 대비가 눈에 띄고 있습니다. Deepseek은 R1에 5 백만 달러를 소비했으며 Chatgpt4는 1 억 달러가 들었습니다. 상당한 투자에도 불구하고 DeepSeek의 비용은 경쟁 업체보다 훨씬 저렴합니다.