Расходы на обучение ИИ DeepSeek значительно превышают заявленные $6 млн, достигая $1,6 млрд

Заявленная DeepSeek стоимость обучения ИИ в размере $6 млн вводит в заблуждение, поскольку она охватывает только заключительный этап и не включает значительные расходы на инфраструктуру и разработку. Общие расходы оцениваются примерно в $1 млрд, что раскрывает истинный масштаб их инвестиций — новый отчет ведущего аналитика полупроводников Дилана Пателя. Статью репостнул в Twitter/X глава американского ИИ-направления Дэвид Сакс. Айтишник Подписаться

Китайский ИИ DeepSeek оказался дороже, чем казалось — на его обучение потратили $1,6 млрд Ранее сообщалось, что на создание модели DeepSeek потратили всего $5-6 млн, однако новые данные указывают, что эти цифры относятся лишь к финальному этапу разработки. Общая стоимость обучения системы, согласно утечкам, составила внушительные $1,6 млрд. Это ставит DeepSeek в один ряд с самыми дорогими ИИ-проектами, а также подчёркивает серьёзность китайских инвестиций в развитие искусственного интеллекта.

Китайцы обманули с затратами на ИИ? Оказалось, обучение DeepSeek обошлось в $1,6 млрд Недавние заявления о том, что обучение китайской ИИ-модели DeepSeek стоило всего $5-6 млн, вызвали падение капитализации Nvidia на $600 млрд. Однако аналитики из SemiAnalysis выяснили, что настоящие расходы составили около $1,6 млрд, включая эксплуатационные затраты и покупку тысяч дорогих чипов Nvidia Рынки ошиблись в расчетах, что привело к неожиданным последствиям - ну Китайцы, опять всех переиграли! - когда обманывать стало круто? Следи за новостями VA-PC Наш менеджер для связи

Миф о дешёвом ИИ? Кажется, реальные затраты DeepSeek оказались в сотни раз выше заявленных Китайский стартап DeepSeek, недавно заявивший о создании конкурентоспособной модели ИИ всего за 6 миллионов долларов, оказался не таким уж экономным, как пытался представить. Аналитическая фирма SemiAnalysis провела глубокое расследование с кучей доказательств и раскрыла впечатляющие масштабы реальных инвестиций. Вместо скромных количеств GPU, о которых говорила компания, DeepSeek располагает внушительным парком из 50 000 графических процессоров Nvidia Hopper. В их числе 10 000 H800 и 10 000 H100, а также новые закупки H20. Общие затраты на серверную инфраструктуру достигли 1.6 миллиарда, а операционные расходы составили около 945 миллионов. Что касается нашумевшего заявления о затратах в 6 миллионов на обучение модели — эта цифра относится лишь к стоимости времени GPU для предварительного обучения. Она не учитывает расходы на исследования, доработку модели, обработку данных и инфраструктуру. По данным SemiAnalysis, с момента основания DeepSeek потратила на разработку ИИ более 500 миллионов. Отчёт интересный, советуем прочитать. Жаль он не вышел, когда мы писали ролик про DeepSeek. Но по-крайней мере, отчёт подтверждает наш скепсис относительно модели, что тоже приятно.

Китайский стартап DeepSeek привлёк внимание благодаря низким затратам на разработку модели ИИ R1, конкурирующей с o1 от OpenAI. Однако расследование показало, что DeepSeek инвестировал $1,6 млрд в оборудование и располагает парком из 50 000 графических процессоров, что ставит под сомнение заявленные расходы.

DeepSeek всех обманула! Ранее они сообщили, что на обучение своей ИИ потратили 6 млн $, обвалив этой новостью фондовый рынок Реальные затраты DeepSeek на обучение ИИ могут быть в 400 раз выше заявленных Исследовательская фирма провела детальный анализ реальных затрат китайской компании DeepSeek, по данным отчета, DeepSeek купила 10 000 графических процессоров NVIDIA A100 еще в 2021 году, до ужесточения экспортных ограничений. После выделения в отдельную компанию DeepSeek значительно нарастила вычислительные мощности. Капитальные затраты DeepSeek оцениваются примерно в 1,6 миллиарда долларов, а операционные расходы — около 944 миллионов долларов, что в 400 раз превышает изначально заявленную сумму США начала расследование возможных поставок ИИ-чипов Nvidia в Китай через Сингапур — Китайцы как всегда все скомуниздили ChatGPT Нейросети

Твой личный ИИ — отвечает, объясняет, помогает

Появились данные, что нашумевшую китайскую ИИ-модель DeepSeek обучили не за 2 мешка риса, а за $1,6 млрд. Сумма в $5-6 млн, как утверждается, является частью затрат на обучение, вероятно, связанных с завершением разработки окончательной модели. Смуту посеяли аналитики небольшой американской компании SemiAnalysis перевод Полуанализ , в отчёте лишь догадки, никаких фактов. Ранее, DeepSeek обвинили в краже данных для своей языковой модели R1. Мой Компьютер

Миф о дешевом ИИ рухнул: аналитики раскрыли истинные затраты DeepSeek Китайский стартап DeepSeek привлёк внимание технологического мира заявлением о крайне низком потреблении вычислительных ресурсов для разработки своего передового продукта R1. Эта модель может конкурировать с o1 от OpenAI, несмотря на то, что её обучение якобы обошлось всего в $6 млн и задействовало 2048 графических процессоров. Однако аналитическая фирма SemiAnalysis выяснила, что компания, стоящая за DeepSeek, потратила на оборудование $1,6 млрд и располагает парком из 50 000 графических процессоров Nvidia Hopper. Это ставит под сомнение утверждение о том, что DeepSeek совершила революцию в обучении и выводе ИИ, достигнув выдающихся результатов при значительно меньших инвестициях, чем лидеры отрасли.

Дешевый ИИ оказался сказкой Китайский стартап DeepSeek заявлял о создании ИИ за 6 млн долларов. Но, как выяснилось, это далеко не весь бюджет. Аналитики SemiAnalysis выяснили, что DeepSeek использует 50,000 графических процессоров Nvidia. Затраты на серверы составили 1.6 млрд, а операционные расходы — около 945 млн. Заявленные 6 млн — это лишь время GPU для обучения, без учёта расходов на исследования и инфраструктуру. Всего на разработку потрачено более 500 млн. Полный отчёт можно глянуть тут. Подписывайся на «ГлавХак» --------------------------------- Глаз Бога YouFast VPN™ Купить крипту AML бот

В SemiAnalysis развеяли миф о доступном искусственном интеллекте DeepSeek Китайская компания DeepSeek привлекла внимание, сообщив о создании экономически эффективной модели ИИ. Она утверждала, что разработка нейросети DeepSeek V3 обошлась всего в $6 млн при использовании 2048 графических процессоров. Однако, аналитики из SemiAnalysis опровергли это, заявив, что у компании имеется 50 000 GPU Nvidia, а затраты на инфраструктуру составили не менее $1,6 млрд. По данным специалистов, DeepSeek управляет крупной вычислительной сетью, в которой имеются 10 000 H800 и 10 000 более мощных H100. DeepSeek, выделившийся из хедж-фонда High-Flyer, разрабатывает ИИ в собственных дата-центрах, сохраняя контроль над процессами. Компания тщательно отбирает кадры из Китая, предлагая конкурентные зарплаты, что позволяет ей привлекать лучших специалистов. Несмотря на амбиции DeepSeek, аналитики подчеркивают, что ее достижения опираются на значительные вложения и нарастающие технические успехи.