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DeepSeek可以教给我们AI成本和效率的知识
凭借其可爱的鲸鱼徽标，DeepSeek的最新发行本来可以构成另一个Chatgpt仿制。使它如此新闻的原因 - 以及将竞争对手的股票纳入尾台的原因是它的创造成本很少。它有效地将猴子扳手扔到了美国关于[…]帖子的概念中，深索克可以教给我们关于AI成本和效率的知识首先出现在unite.ai上。
来源:Unite.AI凭借其可爱的鲸鱼徽标，DeepSeek的最新发行本来可以构成另一个Chatgpt仿制。使它如此新闻的原因 - 以及将竞争对手的股票纳入尾台的原因是它的创造成本很少。它有效地将猴子扳手扔进了美国对训练高功能大语言模型（LLM）所需的投资的概念。
DeepSeek据称仅花了600万美元来培训其AI模型。并列于据报道，Openai在CHAT GPT-4上花费了80-1亿美元，或者他们预留了10亿美元用于GPT-5。 DeepSeek称投资水平对疑问，并使Nvidia这样的大型参与者在一天内的股票价值下降了6000亿美元 - TSMC和Microsoft对AI的长期财务可行性感到烦恼。如果可以训练AI模型的大幅低于以前假设的训练，那么这对AI总体支出的预示总体上是什么？
尽管DeepSeek的中断导致了重要的讨论，但在混乱中似乎已经迷失了一些关键点。但是，新闻所引起的更大关注的重点是AI的创新成本和可能的经济影响。这是来自此消息的三个重要见解：
1。DeepSeek的600万美元价格误导
1。DeepSeek的600万美元价格误导公司需要掌握其基础设施的总拥有成本（TCO）。尽管DeepSeek的600万美元价格已售罄，但这可能只是其预训练的成本而不是整个投资的成本。总成本（不仅是跑步，而且要建筑物训练深索）的总成本可能要高得多。行业分析师公司的半分析表明，DeepSeek背后的公司花费了16亿美元在硬件上，以使其LLM成为现实。因此，可能的成本在中间。
半分析