万字揭秘DeepSeek !这个创新让全世界疯狂复制,顶尖AI人才年薪千万,训练成本被低估  | 半导体研究机构 Semianalysis

DeepSeek引发全球热议的背后,真正推动舆论转向的是其在算法和工程上的效率提升,而不是外界流传的“低成本神话”。Semianalysis的分析从算力、团队、训练成本和模型性能几条线索展开:推测其拥有约5万块Hopper GPU、服务器资本支出超过16亿美元,团队约150人,并从中国顶尖高校吸纳人才,部分岗位年薪接近千万。报告还强调,广为传播的600万美元只算预训练GPU开销,不等于总成本;MLA把KV缓存大幅压缩,才是降低推理成本的关键创新。与o1等模型的对比则显示,R1以更低价格提供接近的能力,说明AI竞争正在从单纯比算力,转向比效率、定价权和持续迭代能力。

正文

这可能是迄今为止海外对 DeepSeek 最全面的一份分析报告,来自知名半导体研究机构 Semianalysis。

从 DeepSeek 让训练成本大幅降低的 MLA 模式,R1 和 o1 等模型的性能对比,人均年薪千万的顶尖人才,还指出目前 DeepSeek 的成本估算是错误的,推测其拥有大约 5 万块Hopper GPU……

关于 DeepSeek目前很多甚嚣尘上的传言,这篇文章依据现有信息给出了更客观的论述。

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图灵奖得主杨立昆最近再次发表了关于 DeepSeek 的观点,他指出硅谷某些圈子的通病,是认定别处的创新都是靠作弊得来的。

而科技要快速进步,恰恰需要让更多人才参与并共享创新成果。在 DeepSeek 的开源模型上,我们也看到了这种愿景。

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