by Peyton Mar 05,2025
DeepSeek의 놀랍게도 저렴한 AI 모델은 업계 거인에게 도전합니다. 이 회사의 새로운 챗봇은 인상적인 기능을 자랑하며 Nvidia의 주가가 크게 하락하는 데 기여합니다. 성공은 건축 혁신과 효율적인 교육 방법의 고유 한 조합에서 비롯됩니다.
이미지 : ensigame.com
DeepSeek V3는 몇 가지 최첨단 기술을 활용합니다. 정확도와 효율성을 높이기위한 MTP (Multi-Token Prediction) ; 가속화 된 훈련 및 개선 된 성능을 위해 256 개의 신경망을 활용하는 전문가 (MOE)의 혼합 ; 그리고 중요한 문장 요소에 중점을 두어 정보 손실을 최소화하기위한 다중 헤드 잠재주의 (MLA).
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그러나 DeepSeek V3에 대한 6 백만 달러의 교육 비용에 대한 DeepSeek의 주장은 오해의 소지가 있습니다. 이는 사전 훈련 GPU 사용을 다루지 만 상당한 연구, 개선, 데이터 처리 및 인프라 비용을 생략합니다. SemiAnalysis는 DeepSeek의 실제 인프라에 약 5 만 NVIDIA Hopper GPU가 포함되어 있으며, 총 서버 투자는 약 16 억 달러의 총 서버 투자와 9 억 9,400 만 달러에 가까운 운영 비용을 나타냅니다.
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DeepSeek의 데이터 센터에 대한 소유권은 자체 자금 지원 상태 및 고도로 보상 된 연구원 (연간 130 만 달러 이상)과 함께 경쟁 우위에 기여합니다. 이 회사의 린 구조는 더 큰 관료적 경쟁자와 대조되는 빠른 혁신 배치를 가능하게합니다.
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DeepSeek의 성공은 부인할 수 없지만 "예산 친화적 인"이야기는 과장됩니다. 총 투자는 5 억 달러를 초과합니다. 그럼에도 불구하고, 경쟁 업체에 대한 비용 효율성은 DeepSeek의 R1 (5 백만 달러) 및 ChatGPT4O (1 억 달러)의 대조적 인 교육 비용으로 인해 중요합니다. DeepSeek의 이야기는 잘 자금을 지원 받고 민첩한 AI 회사가 기존 플레이어와 효과적으로 경쟁 할 수있는 잠재력을 강조하지만, 대규모 투자는 여전히 핵심 요소입니다.
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