DeepSeek의 경제성은 신화입니다. 혁명 AI는 실제로 개발하는 데 16 억 달러가 들었습니다.
DeepSeek의 놀랍게도 저렴한 AI 모델은 업계 거인에게 도전합니다. 중국의 신생 기업은 강력한 Deepseek V3 Neural Network를 2048 GPU 만 사용하여 경쟁 업체를 크게 약화 시켰다고 주장했다. 그러나이 수치는 오해의 소지가 있습니다.
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DeepSeek V3는 혁신적인 기술을 활용합니다. 정확도와 효율성 향상을 위해 MTP (Multi-Token Prediction) ; 교육을 가속화하기 위해 256 개의 신경망을 사용하는 전문가 (MOE)의 혼합 ; 그리고 MLA (Multi-Head Sentent Interection) 중요한 문장 요소에 중점을 둡니다.
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Semianalysis에 의해 발견되지 않은 현실은 훨씬 더 많은 투자를 보여줍니다. DeepSeek은 약 50,000 NVIDIA GPU의 대규모 인프라를 운영하며 약 16 억 달러에 달하는 연간 운영 비용이 9 억 9,400 만 달러에 가까워졌습니다. 여기에는 상당한 급여가 포함되며 일부 연구자들은 매년 130 만 달러 이상을 벌고 있습니다. 그러나 회사의 자체 자금 지원 특성은 민첩한 혁신을 허용합니다.
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DeepSeek의 6 백만 달러 사전 훈련 비용은 경쟁 업체 비용 (예 : ChatGpt-4의 1 억 달러)의 일부이지만 전체 투자는 5 억 달러를 초과합니다. 이 회사의 성공은 혁신적인 비용 절감 접근 방식보다는 상당한 자금 조달, 기술 발전 및 고도로 숙련 된 팀에서 비롯됩니다. 그럼에도 불구하고, 운영 비용은 여전히 경쟁 업체의 비용을 크게 약화시킵니다.
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DeepSeek의 예는 잘 자금을 지원하고 독립적 인 AI 회사가 효과적으로 경쟁 할 수있는 잠재력을 강조합니다. 그러나 매우 낮은 개발 비용의 이야기는 신중한 조사가 필요합니다.
