Реальные затраты на создание китайской нейросети DeepSeek значительно превышают заявленные $5,6 млн, заявил Financial Times аналитик консалтинговой компании SemiAnalysis Дилан Патель. По словам эксперта, компания потратила более $500 млн на «десятки тысяч» чипов от Nvidia.
«DeepSeek потратила более $500 млн на графические процессоры за всю историю компании. Хотя процесс обучения [нейросети] был очень эффективным, это потребовало значительных экспериментов и тестирований, чтобы достичь нужных результатов», — отметил Патель.
По мнению аналитика, DeepSeek и основной инвестор компании, китайский хедж-фонд High-Flyer, имеют доступ к десяткам тысяч графических процессоров Nvidia, которые использовались для обучения моделей ИИ, предшествовавших новейшим DeepSeek-R1 и DeepSeek-V3.
DeepSeek выпустила модель V3 в декабре, заявив, что на разработку было потрачено всего $5,6 млн, а для обучения использовалось чуть более 2 тыс. чипов Nvidia, которые компания смогла получить без нарушения американских экспортных ограничений. На прошлой неделе DeepSeek представила свою новую «думающую» модель R1, которую сравнивают с моделью o1 от OpenAI.
Появление DeepSeek привело к массовой распродаже акций западных ИИ-компаний, вызвав у инвесторов сомнения в целесообразности многомиллиардных вложений в создание передовых моделей ИИ. В результате совокупное состояние пятисот богатейших людей мира сократилось на $108 млрд, а Nvidia потеряла почти $600 млрд капитализации.
Президент США Дональд Трамп отметил, что считает прорыв DeepSeek «положительным, поскольку теперь не требуется тратить такие огромные суммы» на создание нейросетей.
Фото на обложке: Omer Taha Cetin / Anadolu /
Нашли опечатку? Выделите текст и нажмите Ctrl + Enter
Материалы по теме
-
Пройти курс «Регистрация бизнеса: самозанятoсть, ИП или ООО»
- 1 В работе МТС произошел сбой 7 февраля
- 2 Россия запустит спутники для обеспечения интернетом всей территории страны
- 3 Apple тайно добавила поддержку спутникового интернета Starlink в iPhone
- 4 Reuters: OpenAI завершит разработку своего первого ИИ-чипа в 2025 году