그러나 경쟁사보다 여전히 저렴합니다.
DeepSeek의 새로운 챗봇은이 매력적인 설명을 통해 나에게 소개했습니다.
안녕하세요, 나는 당신이 무엇이든 물어보고 당신을 놀라게 할 수있는 대답을 얻을 수 있도록 만들어졌습니다.
오늘날 Deepseek의 인공 지능은 시장에서 강력한 경쟁자로 부상하여 Nvidia의 가장 큰 주가 하락 중 하나에 기여했습니다.
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이 모델을 구별하는 것은 혁신적인 아키텍처 및 교육 방법입니다. 몇 가지 최첨단 기술을 사용합니다.
MTP ( Multi-Token Prediction ) :이 접근법을 통해 모델은 문장의 다른 부분을 분석하여 정확도와 효율성을 모두 향상시켜 여러 단어를 한 번에 예측할 수 있습니다.
전문가 혼합 (MOE) : DeepSeek의 모델은 입력 데이터를 처리하기 위해 다양한 신경망을 사용합니다. 이 아키텍처는 AI 교육 속도를 높이고 성능을 향상시킵니다. DeepSeek V3에서는 256 개의 신경망이 사용되며 각 토큰 처리 작업마다 8 개의 활성화가 활성화됩니다.
다중 헤드 잠재주의 (MLA) :이 메커니즘은 AI가 문장의 가장 중요한 부분에 집중하는 데 도움이됩니다. MLA는 텍스트 조각에서 주요 세부 사항을 반복적으로 추출함으로써 중요한 정보가 누락 될 위험을 줄여 AI가 입력 데이터의 중요한 뉘앙스를 더 잘 캡처 할 수있게합니다.
주요 중국 스타트 업 DeepSeek은 최소한의 비용으로 경쟁이 치열한 AI 모델을 만들었으며 2048 개의 그래픽 프로세서를 사용하여 DeepSeek V3 교육에 6 백만 달러를 지출했다고 주장합니다.
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그러나 Semianalysis의 분석가들은 DeepSeek가 약 50,000 개의 NVIDIA HOPPER GPU를 포함하는 상당한 계산 인프라를 운영한다고 밝혔다. 여기에는 10,000 H800 단위, 10,000 개의 고급 H100 및 추가 H20 GPU가 포함됩니다. 이러한 리소스는 여러 데이터 센터에 퍼져 있으며 AI 교육, 연구 및 재무 모델링에 사용됩니다.
회사의 서버에 대한 총 투자는 약 16 억 달러이며 운영 비용은 9 억 9,400 만 달러로 추정됩니다.
DeepSeek은 중국 헤지 펀드 High-Flyer의 자회사로 2023 년에 별도의 AI 중심 부서로 스타트 업을 시작했습니다. 클라우드 제공 업체에 의존하는 대부분의 스타트 업과는 달리 데이터 센터를 소유하고있어 AI 모델 최적화에 대한 완전한 제어 및 빠른 혁신을 가능하게합니다. 회사는 자체 자금을 유지하여 유연성과 의사 결정 속도를 향상시킵니다.
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또한 Deepseek의 일부 연구원들은 매년 130 만 달러 이상을 벌어 중국 대학에서 최고의 인재를 유치합니다 (회사는 외국 전문가를 고용하지 않습니다).
이러한 사실을 감안할 때 DeepSeek의 최신 모델을 6 백만 달러에 훈련 한 주장은 비현실적으로 보입니다. 이 수치는 사전 훈련 중 GPU 사용 비용 만 포함하며 연구 비용, 모델 개선, 데이터 처리 또는 전체 인프라 비용은 포함되지 않습니다.
DeepSeek은 처음부터 AI 개발에 5 억 달러 이상을 투자했습니다. 그러나 린 구조는 AI 혁신을 더 크고 더 많은 관료적 회사보다 더 적극적이고 효과적으로 구현할 수있게합니다.
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DeepSeek의 예는 잘 자금을 지원하고 독립적 인 AI 회사가 실제로 업계 거인과 경쟁 할 수 있음을 보여줍니다. 그러나 전문가들은 회사의 성공은 수십억의 투자, 기술 혁신 및 강력한 팀에 의해 주도되며 AI 모델 개발에 대한 "혁명 예산"에 대한 주장은 다소 과장되어 있다고 지적합니다.
그럼에도 불구하고 DeepSeek의 비용은 경쟁 업체의 비용보다 저렴합니다. 예를 들어, DeepSeek은 R1에 5 백만 달러를 소비 한 반면 ChatGpt4o는 훈련하는 데 1 억 달러가 들었습니다.
