DeepSeek测算：算力、性能、成本等

原标题：DeepSeek测算：算力、性能、成本等
文章来源：人工智能学家
内容字数：25808字

DeepSeek：中国AI实验室的崛起与全球影响

本文分析了SemiAnalysis报告中关于中国AI实验室DeepSeek的深度解读，涵盖其成本、性能、人才策略以及对全球AI行业的影响。DeepSeek的迅速崛起，引发了全球范围内的热议，其日流量已超越众多国际知名AI模型。

1. DeepSeek的背景与资源

DeepSeek由中国量化对冲基金幻方量化于2023年5月成立，初期融资完全由幻方提供。 报告估计，DeepSeek在GPU方面的投资已超过5亿美元，拥有约50,000张英伟达Hopper架构GPU，其中包括约10,000张H800、10,000张H100以及大量H20 GPU。其总服务器资本支出约为13亿美元，集群运营成本高达7.15亿美元。

2. DeepSeek的人才战略

DeepSeek注重实际能力，而非学历背景，为顶尖研究人员提供超过130万美元的年薪，吸引了大量中国本土人才。其灵活的组织架构和“随意使用数万张GPU”的招聘策略，极具吸引力。

3. DeepSeek的模型性能与成本

DeepSeek V3和R1模型的性能引发热议。虽然DeepSeek V3的训练成本被报道为约600万美元，但报告指出这仅是预训练成本，实际成本远高于此，包括研发、数据处理、人才成本和硬件TCO等。DeepSeek R1的性能与OpenAI的o1相当，但报告强调，R1的论文并未公布所有基准测试结果，且Google的Gemini Flash 2.0 Thinking在某些方面表现更优，成本也更低。

4. DeepSeek的技术突破

DeepSeek在多项技术上取得突破，包括：

1. 多Token预测(MTP)：提升训练效率。
2. FP8训练：提升计算资源利用率。
3. 混合专家模型(MoE)：提高训练效率和降低推理成本。
4. 强化学习(RL)：提升R1的推理能力。
5. 多头潜在注意力(MLA)：大幅降低推理成本。

5. DeepSeek的商业模式与市场影响

DeepSeek可能目前正在补贴推理价格以抢占市场份额，其低成本策略可能会影响整个AI行业的商业模式。 报告认为，DeepSeek的崛起并非完全颠覆OpenAI，而是以更低的价格实现了相当的能力，这类似于半导体行业中新技术节点的竞争格局。

6. 出口管制与DeepSeek的未来

美国的出口管制对DeepSeek的GPU获取造成一定限制，但并未完全阻止其发展。 报告预测，未来出口管制可能会进一步收紧，DeepSeek的扩张能力将面临挑战。 中国对AI产业的大力扶持，将有助于DeepSeek未来的发展，但也可能导致其不再开源模型。

7. 总结

DeepSeek的崛起展现了中国AI领域的快速发展和巨大潜力。其低成本高性能的模型以及灵活的人才策略，对全球AI行业产生了重大影响。 然而，DeepSeek也面临着来自出口管制和市场竞争的挑战。未来的发展，仍充满不确定性。

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