Przystępność Deepseek to mit: rewolucyjna sztuczna inteligencja kosztowała 1,6 miliarda dolarów na rozwój

Zaskakująco tani model AI Deepseek rzuca wyzwanie gigantom branżowym. Chiński startup twierdzi, że przeszkolił swoją potężną sieć neuronową Deepseek V3 za zaledwie 6 milionów dolarów, wykorzystując tylko 2048 GPU, ułamek zasobów zatrudnionych przez konkurentów. Ta opłacalność zaprzecza jednak większej prawdzie.

Zdjęcie: engame.com

Innowacyjna architektura Deepseek V3 przyczynia się do jej wydajności. Kluczowe technologie obejmują prognozę wielofunkcyjną (MTP), która przewiduje wiele słów jednocześnie; Mieszanka ekspertów (MOE), wykorzystując 256 sieci neuronowych do przyspieszonego szkolenia; oraz wielorakiej ukrytej uwagi (MLA), koncentrując się na kluczowych elementach zdań w celu lepszej dokładności.

Zdjęcie: engame.com

Jednak raport z półproduktu pokazuje znacznie bardziej znaczącą infrastrukturę: około 50 000 GPU Nvidia Hopper, o wartości około 1,6 miliarda dolarów, a koszty operacyjne wynoszą 944 miliony dolarów. Jest to sprzeczne z początkowym roszczeniem Deepseek, które odzwierciedla jedynie wstępne wykorzystywanie GPU, wykluczając badania, udoskonalenie, przetwarzanie danych i ogólną infrastrukturę.

Zdjęcie: engame.com

Sukces Deepseek wynika z jego znacznych inwestycji (ponad 500 milionów dolarów w rozwoju sztucznej inteligencji), postępów technologicznych i wysoce zrekompensowanego zespołu zarabiającego ponad 1,3 miliona dolarów rocznie. Jego niezależna struktura i własność centrów danych przyznają jej zwinność i kontrolę.

Zdjęcie: engame.com

Podczas gdy „przyjazna budżet” narracja Deepseeka jest prawdopodobnie zawyżona, jej koszt pozostaje znacznie niższy niż konkurenci. Na przykład model R1 Deepseek kosztował 5 milionów dolarów, w porównaniu do 100 milionów dolarów CHATGPT4O. Deepseek pokazuje, że dobrze finansowana, niezależna firma AI może skutecznie konkurować, chociaż jej sukces jest zakorzeniony w znacznych inwestycjach, a nie tylko obniżania kosztów.