Deepseek의 AI 훈련 뒤에있는 10 억 달러 규모의 현실

Deepseek은 뉴스에 들어 왔으며 그럴만 한 이유가 있습니다. 논란의 여지가있는 주장은 중국의 스타트 업이 2 개월 안에 6 백만 달러를 사용하여 AI 모델을 구축하기 위해 전 세계에 충격을 주었다는 주장을했다.

DeepSeek, a Chinese startup, has been making headlines for its impressive feat in building a large AI model with a relatively small budget.

중국의 신생 기업 인 Deepseek은 예산이 상대적으로 적은 대형 AI 모델을 구축하는 데 인상적인 업적을위한 헤드 라인을 만들고 있습니다.

While initial reports claimed that the model cost just $6 million to train, new information suggests that the actual expenses are significantly higher.

초기 보고서에 따르면이 모델은 훈련하는 데 6 백만 달러에 불과하지만 새로운 정보는 실제 비용이 상당히 높다고 제안합니다.

David Sacks, White House AI and Crypto Czar, took to X to share an update with his 1.2 million followers.

백악관 AI와 Crypto Czar 인 David Sacks는 120 만 명의 추종자들과 업데이트를 공유하기 위해 X에 가져갔습니다.

In his post, Sacks highlighted a report by Dylan Patel, a semiconductor analyst at SemiAnalysis.

그의 직책에서 Sacks는 Semianalysis의 반도체 분석가 인 Dylan Patel의 보고서를 강조했습니다.

According to Patel's analysis, DeepSeek might have spent over $1 billion on its compute cluster, which is hundreds of millions more than the widely reported figure of $6 million.

Patel의 분석에 따르면 DeepSeek은 Compute 클러스터에 10 억 달러 이상을 소비했을 것입니다.이 클러스터는 6 백만 달러의 널리보고 된 수치보다 수억 더 있습니다.

Sacks further explained that the $6 million figure only pertains to the final training run and does not include critical aspects of DeepSeek's major expenditure.

Sacks는 또한 6 백만 달러의 수치는 최종 훈련 실행과 관련이 있으며 DeepSeek의 주요 지출의 중요한 측면을 포함하지 않는다고 설명했습니다.

Some notable expenses excluded from the reported amount are capital expenditure (the cost of buying and setting up the hardware for DeepSeek) and Research and Development (R&D) costs.

보고 된 금액에서 제외 된 일부 주목할만한 비용은 자본 지출 (심해를위한 하드웨어 구매 및 설정 비용) 및 연구 개발 (R & D) 비용입니다.

All expenses related to researching the AI model, developing it, and optimizing DeepSeek were not factored into the $6 million calculation.

AI 모델 연구, 개발 및 DeepSeek 최적화와 관련된 모든 비용은 6 백만 달러의 계산에 포함되지 않았습니다.

Based on this information, Sacks implies that the cost of building DeepSeek's AI model falls within the billion-dollar range.

이 정보를 바탕으로 Sacks는 DeepSeek의 AI 모델을 구축하는 데 드는 비용이 10 억 달러 규모의 범위에 속함을 의미합니다.

Moreover, he dismissed the $6 million reports as untrue and misleading, possibly intended to just score points.

더욱이 그는 6 백만 달러의 보고서를 사실이 아니고 오도하는 것으로 기각했으며, 아마도 점수를 얻기위한 것일 수도 있습니다.

Interestingly, SemiAnalysis provided a more detailed breakdown of DeepSeek's alleged misleading claims.

흥미롭게도 Semianalysis는 DeepSeek의 오해의 소지가있는 주장에 대한보다 자세한 분석을 제공했습니다.

It insisted that the $6 million only accounts for the Graphics Processing Unit (GPU) pre-training.

6 백만 달러는 GPU (Graphics Processing Unit) 사전 훈련을 차지한다고 주장했다.

It pegs the actual total infrastructure cost and R&D and server capital expenditure at around $1.3 billion.

실제 총 인프라 비용과 R & D 및 서버 자본 지출은 약 13 억 달러에 이릅니다.

Another notable claim it debunked relates to the chips. SemiAnalysis noted that while DeepSeek operates 50,000 Hopper GPUs, they are not all top-tier H100s.

또 다른 주목할만한 주장은 칩과 관련이 있다고 주장합니다. Semianalysis는 DeepSeek이 50,000 Hopper GPU를 운영하지만 모두 최상위 H100이 아닙니다.

Rather, it is a mix of H100s, H800s and H20s. The H20s are China's version due to the U.S export restriction.

오히려 그것은 H100, H800 및 H20의 혼합입니다. H20은 미국 수출 제한으로 인해 중국의 버전입니다.

However, SemiAnalysis also highlighted U.S. export restrictions as a potential hurdle to DeepSeek's expansion ambitions.

그러나 Semianalysis는 또한 Deepseek의 확장 야망에 대한 잠재적 장애물로서 미국 수출 제한을 강조했습니다.

Despite the varying figures and differing opinions on the true cost of DeepSeek's AI model training, analysts believe that the development could have a significant impact on the crypto sector.

DeepSeek의 AI 모델 교육의 실제 비용에 대한 다양한 수치와 다른 의견에도 불구하고 분석가들은 개발이 암호화 부문에 큰 영향을 줄 수 있다고 생각합니다.

As it suggests more can be achieved for less, blockchains and different crypto projects will likely demand greater efficiency and value for money from developers.

더 적은 비용으로 더 많은 것을 달성 할 수 있듯이 블록 체인과 다른 암호화 프로젝트는 개발자의 돈에 대한 더 큰 효율성과 가치를 요구할 것입니다.

This might lead to new upgrades in the crypto space that aim for scalability and efficiency.

이로 인해 확장 성과 효율성을 목표로하는 암호화 공간의 새로운 업그레이드가 발생할 수 있습니다.

Following the update, AI tokens went on a rebound streak. Internet Computer jumped 2.80% to $9.9336, Injective rallied 1.82% to $20.40, with Near Protocol jumping 2.2% to $4.616.

업데이트 후 AI 토큰은 반등을 일으켰습니다. 인터넷 컴퓨터는 2.80% 상승한 9.9336 달러로 1.82%로 20.40 달러로 20.40 달러를 기록했으며, 거의 프로토콜이 2.2% 증가한 4.616 달러입니다.