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

В России запустили в продажу новогодний подарок, который опережает время

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