DeepSeek測算：算力、性能、成本等

原標題：DeepSeek測算：算力、性能、成本等
文章來源：人工智能學家
內容字數：25808字

DeepSeek：中國AI實驗室的崛起與全球影響

本文分析了SemiAnalysis報告中關于中國AI實驗室DeepSeek的深度解讀，涵蓋其成本、性能、人才策略以及對全球AI行業的影響。DeepSeek的迅速崛起，引發了全球范圍內的熱議，其日流量已超越眾多國際知名AI模型。

1. DeepSeek的背景與資源

DeepSeek由中國量化對沖基金幻方量化于2023年5月成立，初期融資完全由幻方提供。 報告估計，DeepSeek在GPU方面的投資已超過5億美元，擁有約50,000張英偉達Hopper架構GPU，其中包括約10,000張H800、10,000張H100以及大量H20 GPU。其總服務器資本支出約為13億美元，集群運營成本高達7.15億美元。

2. DeepSeek的人才戰略

DeepSeek注重實際能力，而非學歷背景，為頂尖研究人員提供超過130萬美元的年薪，吸引了大量中國本土人才。其靈活的組織架構和“隨意使用數萬張GPU”的招聘策略，極具吸引力。

3. DeepSeek的模型性能與成本

DeepSeek V3和R1模型的性能引發熱議。雖然DeepSeek V3的訓練成本被報道為約600萬美元，但報告指出這僅是預訓練成本，實際成本遠高于此，包括研發、數據處理、人才成本和硬件TCO等。DeepSeek R1的性能與OpenAI的o1相當，但報告強調，R1的論文并未公布所有基準測試結果，且Google的Gemini Flash 2.0 Thinking在某些方面表現更優，成本也更低。

4. DeepSeek的技術突破

DeepSeek在多項技術上取得突破，包括：

1. 多Token預測(MTP)：提升訓練效率。
2. FP8訓練：提升計算資源利用率。
3. 混合專家模型(MoE)：提高訓練效率和降低推理成本。
4. 強化學習(RL)：提升R1的推理能力。
5. 多頭潛在注意力(MLA)：大幅降低推理成本。

5. DeepSeek的商業模式與市場影響

DeepSeek可能目前正在補貼推理價格以搶占市場份額，其低成本策略可能會影響整個AI行業的商業模式。 報告認為，DeepSeek的崛起并非完全顛覆OpenAI，而是以更低的價格實現了相當的能力，這類似于半導體行業中新技術節點的競爭格局。

6. 出口管制與DeepSeek的未來

美國的出口管制對DeepSeek的GPU獲取造成一定限制，但并未完全阻止其發展。 報告預測，未來出口管制可能會進一步收緊，DeepSeek的擴張能力將面臨挑戰。 中國對AI產業的大力扶持，將有助于DeepSeek未來的發展，但也可能導致其不再開源模型。

7. 總結

DeepSeek的崛起展現了中國AI領域的快速發展和巨大潛力。其低成本高性能的模型以及靈活的人才策略，對全球AI行業產生了重大影響。 然而，DeepSeek也面臨著來自出口管制和市場競爭的挑戰。未來的發展，仍充滿不確定性。

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