In the buzzing realm of social media and stock markets, a new player, DeepSeek, is turning heads and raising eyebrows. However, a recent report from Bernstein casts a shadow on the glowing hype surrounding this AI powerhouse, particularly the sensational claim of building something akin to OpenAI for a mere $5 million.
While DeepSeek’s AI models spark excitement with their promise, the report firmly states that they aren’t the miraculous breakthrough some might believe. The DeepSeek-V3 model, a sophisticated large language marvel, boasts an astounding 671 billion parameters, yet only 37 billion are at work at any moment, all thanks to its clever Mixture-of-Experts architecture. This innovative blend allows numerous smaller models to collaborate, delivering robust performance without sinking into the depths of high resource consumption.
To bring this ambitious design to life, DeepSeek harnessed an impressive 2,048 NVIDIA H800 GPUs over two months, racking up staggering GPU hour costs. The buzz around their training costs—pushing the narrative that $5 million made it all possible—seems overly simplistic, obscuring the complex reality behind the numbers.
In a landscape driven by expectation and bold claims, it’s crucial for investors and innovators alike to temper excitement with realism. DeepSeek’s achievements are noteworthy, but as the report highlights, they are rooted in substantial effort and resources—not the magical formula many hope for. The key takeaway? Innovation comes with a price—and waving a $5 million banner might just be the tip of the iceberg.
DeepSeekは次のAI革命か？真実を発見しよう！
重要なポイント
- DeepSeekはAI分野で関心を集めているが、低コスト開発に関するその主張には懐疑的な目が向けられている。
- DeepSeek-V3モデルは6710億のパラメータを持つ複雑なAIシステムだが、ピーク性能の際には37億のみが稼働しており、その資源効率的な設計が示されている。
- 2,048のNVIDIA H800 GPUを用いてトレーニングを行い、DeepSeekの開発にかかるコストは発表されたものよりも大幅に高い。
- 投資家はAIに関する誇大広告に注意を払い、成功した革新の背後にある substantialなリソースと努力を認識する必要がある。
- 最小限の投資でAIの突破口を達成するという物語は誤解を招くものであり、真の技術の進歩にはかなりの投資が必要である。
DeepSeek: 目に見えるもの以上のコストがかかるAI革命
常に進化するテクノロジーの風景において、DeepSeekはその際立った革新で重要な競争者として浮上している。しかし、最近の洞察は、潜在的な熱心な支持者や投資家がその能力に関する楽観的な見方に注意を払うべきであることを明らかにしている。
DeepSeekの主な特徴
– DeepSeek-V3モデル: この強力なAIモデルは驚異的な6710億のパラメータを組み込んでいるが、37億のみがピークパフォーマンスで稼働しており、その理由はMixture-of-Expertsアーキテクチャによるものである。
– リソース集中的なトレーニング: 2ヶ月にわたってDeepSeekは2,048 NVIDIA H800 GPUsを利用し、その結果、発表された$5 millionの投資をはるかに超える相当な運営コストがかかっている。
– パフォーマンス効率: 革新的な設計により、複数の小規模モデルが協力して機能し、リソースの配分を効率的に管理しつつパフォーマンスを向上させている。
制限と課題
AIは重大な突破口を約束する一方で、その運用フレームワークは広範囲なハードウェアリソースを必要とし、スケーラビリティを複雑にしている。さらに、印象的なメトリクスを誇っているものの、実際の応用におけるこれらのパラメータの有用性は依然として疑問視されている。
価格に関する洞察
報告された$5 millionのトレーニングコストは、高性能コンピューティングハードウェアに関連する隠れたコストを考慮すると誤解を招くように思える。投資家は運用規模を拡大したいのであれば、より大きな投資に備える必要がある。
重要な質問
1. DeepSeekのアーキテクチャは何がユニークなのか？
DeepSeekはMixture-of-Expertsアーキテクチャを採用しており、これにより多数のモデルを選択的に使用でき、リソースの使用を最適化しながら高いパフォーマンスを維持している。
2. DeepSeekはOpenAIのような競合と比較してどうか？
OpenAIと比較すると、DeepSeekのモデルはそのアーキテクチャ内におけるモジュラリティに焦点を当てているが、スケールでの実用的な応用を示す際には課題に直面する可能性であり、投資家にリスクをもたらす可能性がある。
3. DeepSeekのコスト主張は現実的か誇張されているか？
$5 millionの主張は、広範囲なGPU使用や運営コストに関連する真のコストを隠す、複雑なトレーニング設定を単純化している可能性がある。
会社とその開発についての詳細情報は、DeepSeekの公式サイトを訪れてください。
