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    Home»大陸»新研究:DeepSeek僅硬件成本就超過5億美元
    大陸

    新研究:DeepSeek僅硬件成本就超過5億美元

    2025 年 2 月 3 日Updated:2025 年 2 月 3 日尚無留言
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    This photograph shows the logo of the Chinese app DeepSeek (L) and US app ChatGPT displayed on a mobile phone, in Paris, on January 28, 2025. (Photo by JOEL SAGET / AFP)
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    新研究:DeepSeek僅硬件成本就超過5億美元

    一部手機上顯示的中國應用程式DeepSeek(左)和美國應用程式ChatGPT的標誌。(Joel Saget/AFP)

    【2025年02月02日訊】(記者林燕綜合報導)最新報告稱,中國初創科技公司DeepSeek(深度求索)的硬件成本應該遠高於5億美元。此外,其研發成本和總擁有成本應該也很高。
    半導體研究和諮詢公司SemiAnalysis在1月31日發表的一份研究報告中說,DeepSeek僅在GPU方面的硬件支出就超過五億美元,服務器總資本支出約為16億美元,其中高達9.44億美元用於運行其芯片集群。
    據悉,DeepSeek的主要投資方「幻方量化」(High-Flyer)早在2021年美國出口管制生效前,就囤積了一萬塊英偉達(Nvidia,輝達)的A100 GPU。
    600萬美元研發出媲美OpenAI 專家斥假新聞
    硅谷科技投資公司Altimeter Capital創始人布萊德‧格斯特納(Brad Gerstner)在X平台發帖直接說,報導DeepSeek用不到600萬美元就研發出媲美OpenAI、Anthropic等美國公司耗資數十億的AI工具,這是「假新聞」。
    因為哪怕就是一對一來比對,也不是這個結果。首先,OpenAI並未公開其AI產品「o1」的研發投入。根據格斯特納的推測,「o1」成本在1500萬美元左右,所以要比較OpenAI與DeepSeek的訓練成本,應該是1500萬美元 v.s 600萬美元。
    其次,考慮到DeepSeek的發布時間比OpenAI晚了接近一年,成本理應降低50%以上。
    根據科技公司Anthropic的最新報告,DeepSeek的性能落後他們7—10個月。按照常理,隨著技術成本下降,每年會帶來3—4倍的效率改進。
    格斯特納告訴CNBC,也就是說,DeepSeek只能算普遍符合預期,「這不是一個重大的價格突破」。
    低成本宣傳釀恐慌 導致美股暴跌
    DeepSeek的研究人員2024年12月在公開網站alphaXiv發表了一篇論文稱,他們即將在1月10日推出的DeepSeek-V3模型在多項數據上超越國內外一眾大模型產品,但他們使用的是英偉達的非高端H800芯片訓練,且訓練成本僅557萬美元。
    隨後,他們在1月20日又發布推理模型DeepSeek-R1,稱性能比肩OpenAI o1正式版。
    剛開始,關於DeepSeek與OpenAI的ChatGPT的信息和搜索活動在X上只出現了小幅飆升,但到了1月24日開始出現了大漲,並在週末持續上漲。
    紐約在線分析公司Graphika在一份提交給美國政府的報告中指出,大量中共網軍在美國社交媒體炒作DeepSeek(深度求索)的消息,包括中共外交人員、大使館和官方媒體。這些網軍除試圖放大關於DeepSeek的新聞報導,它們也宣傳「DeepSeek挑戰美國在AI領域主導地位」的說法。
    1月27日,DeepSeek登上蘋果美國應用商店下載排行榜榜首。在媒體片面報導DeepSeek的低成本訓練後,外界對英偉達最快最強芯片的必要性和競爭力,以及對科技公司天價投資AI模型和數據中心產生了質疑。芯片製造商英偉達和博通(Broadcom)當日市值蒸發約8000億美元。
    訓練成本與研發成本有別
    不過,即便是DeepSeek自己的報告也註明了,不到600萬的成本僅包括DeepSeek-V3的正式訓練(只計算了英偉達圖形處理單元的租賃價格),並不包括與架構、算法或數據方面的先前研究和實驗相關的所有其它成本。
    訓練成本往往跟整個研發成本不成比例。比如Anthropic的Claude 3.5 Sonnet訓練成本「高達數千萬美元」,但為此它需要從亞馬遜和谷歌籌集數十億美元。
    「這是因為他們必須進行實驗,提出新的架構,收集和理清數據,支付員工工資等等。」SemiAnalysis的報告也說。
    伯恩斯坦研究公司美國半導體和半導體資本設備董事總經理、高級分析師斯泰西‧拉斯貢(Stacy Rasgon)在一份報告中更直言,DeepSeek的訓練成本數字具有很大的誤導性。
    「DeepSeek真的『以五百多萬美元創立了OpenAI』嗎?當然不是。」他質疑道。
    美國資本公司Archerman Capital指出,Meta和OpenAI等花錢多是因為前沿探路,探路就意味著就會有浪費,而後發追趕是站在別人的肩膀上,當然可以避開很多浪費。
    「打個不恰當的比方,創新藥的研發需要十年幾十億美元,而仿製藥的研發一定會更快更省,另外成本的統計口徑也沒有統一的標準,可以有很大的差別。」報告寫道。
    責任編輯:林妍#

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