然而，它的成本效益仍優於競爭對手。
深度求索（DeepSeek）的最新AI助手以這句大膽宣言介紹自己：
嗨，我是為了以出乎意料的洞察力回答任意問題而打造的。
深度求索的AI已成為業界的強大競爭者，甚至影響到NVIDIA股價的顯著下跌。
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該模型的實力源自其獨特的架構與先進訓練技術，整合多項尖端創新：
多token預測（MTP）：並非逐個字詞預測，而是透過分析句子片段一次預測多個詞彙，提升準確性和速度。
專家混合系統（MoE）：運用多個神經網路處理數據，增強訓練效率與性能。DeepSeek V3 使用256個神經網路，並在每個token任務啟動其中8個進行處理。
多頭潛在注意力機制（MLA）：聚焦關鍵句子元素，反覆提取重要細節，減少遺漏並捕捉數據中的細微差異。
中國新創公司深度求索聲稱，其強大的DeepSeek V3模型僅以600萬美元預算開發，僅動用2048張GPU。
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然而，SemiAnalysis分析師揭露深度求索實際配備龐大基礎設施，包含約5萬張NVIDIA Hopper架構GPU，其中包括1萬張H800、1萬張先進H100及部分H20單元。這些資源分散於多個數據中心，支援AI訓練、研究與金融建模。
公司伺服器投資總額約16億美元，運營成本逼近9.44億美元。
深度求索原屬中國對沖基金高瓴旗下，於2023年分拆專注AI發展。與多數依賴雲端運算的新創不同，深度求索擁有自家數據中心，能更有效控制模型優化與加速創新。其自籌資金結構也強化決策彈性。
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深度求索亦吸引頂尖人才，部分研究人員年薪超過130萬美元，團隊均來自中國頂尖高校。
儘管宣稱訓練DeepSeek V3僅耗資600萬美元，此數字僅涵蓋預訓練階段的GPU使用成本，未包含研究、精修、數據處理與基礎建設支出。
自創立以來，深度求索已投入超過5億美元於AI開發。其精簡架構相比大型官僚競爭對手，更能快速推動高效創新。
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深度求索的崛起證明，資金充足的獨立AI公司能與業界巨頭抗衡。專家指出，其成功奠基於雄厚投資、技術突破與優秀團隊，但「低成本」AI模型的說法仍有誇大之嫌。
不過相較競爭對手，深度求索的成本確實顯著較低。例如其R1模型訓練費用為500萬美元，而ChatGPT4o則耗資1億美元。
