Никакого чуда китайская нейросеть DeepSeek собой не представляет? Аналитики подсчитали, что затраты на её обучение в 400 раз выше заявленных

в 18:35, , рубрики: Новости

Возможно, китайская языковая модель DeepSeek, запуск которой обвалил фондовый рынок США и привёл к падению капитализации Nvidia на невероятные 600 млрд долларов, на самом деле обошлась китайской компании не в разы, а на порядки дороже, чем сообщалось. 

Никакого чуда китайская нейросеть DeepSeek собой не представляет? Аналитики подсчитали, что затраты на её обучение в 400 раз выше заявленных
создано DALL-E

Напомним, затраты на обучение модели якобы составили всего 5-6 млн долларов, что поражает на фоне сотен миллионов, которые тратят западные гиганты. Однако аналитики SemiAnalysis провели анализ имеющихся данных и сообщают, что на самом деле затраты DeepSeek были примерно на два порядка выше заявленных.

Никакого чуда китайская нейросеть DeepSeek собой не представляет? Аналитики подсчитали, что затраты на её обучение в 400 раз выше заявленных
фото SemiAnalysis 
Никакого чуда китайская нейросеть DeepSeek собой не представляет? Аналитики подсчитали, что затраты на её обучение в 400 раз выше заявленных
фото SemiAnalysis 

В отчете говорится, что DeepSeek имеет около 10 000 графических процессоров Nvidia H800, предназначенных для китайского рынка, и 10 000 более дорогих чипов H100. Более того, компания инвестировала в ускорители H20, и у них есть пул ресурсов, которые DeepSeek и китайский хедж-фонд High-Flyer совместно используют для торговли, вывода, обучения и исследований. Суммарно всё это уже тянет примерно на 1,6 млрд долларов, и это только капитальные вложения. Эксплуатационные расходы, по слухам, составляют около 944 млн долларов. Эти цифры примерно в четыреста раз выше, чем изначально предполагали рынки. 

Судя по всему, те самые 5-6 млн долларов — это определенная часть расходов на обучение, вероятно, связанных с запуском окончательной модели. 

Таким образом, если расчёты источника верны, никакого чуда не произошло и DeepSeek не смогла изменить правила рынка, когда большие языковые модели требуют гигантского количества денежных средств.  

Источник


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js