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Dylan Patel of chip consultancy SemiAnalysis has estimated that DeepSeek and
its sister company, the hedge fund High-Flyer, have access to tens of thousands
of Nvidia GPUs, which were used to train Ri’ s predecessors
“DeepSeek has spent well over $5oomn on GPUs over the
history of the
company,
Patel said
‘While their training run
was VeIy
efficient, it required
significant experimentation and testing to work.
DeepSeek는 Nvidia GPU에 5억 달러 이상을 투자한 것으로 알려졌습니다.
이는 저비용 AI 개발을 주장하는 그들의 공개적인 내러티브와 실제 지출 사이에 불일치가 있음을 드러냅니다
이 투자는 반도체 컨설팅 업체인 SemiAnalysis에 의해 밝혀졌으며,
DeepSeek의 효율적인 AI 모델 훈련에는 광범위한 실험과 테스트가 필요했다는 점을 강조하고 있습니다
이는 저비용 개발이라는 인상과는 달리, 상당한 비용이 들어갔다는 것을 시사합니다
**************** 5억 달러 상당의 엔비디아(Nvidia) GPU 구매는 상당히 큰 규모입니다.
엔비디아의 GPU는 고성능 컴퓨팅, 인공지능(AI) 모델 학습, 데이터 센터 등에서 핵심적인 역할을 하기 때문에,
이러한 구매는 특히 AI나 머신러닝 프로젝트에서 중요하게 작용합니다.
구체적으로, 엔비디아의 A100과 H100 GPU와 같은 고급 모델은 개당 수천에서 수만 달러에 달할 수 있습니다.
예를 들어, A100은 가격이 약 1만 5천 달러에서 2만 달러 사이로 평가됩니다.
따라서 5억 달러는 수만 개의 고급 GPU를 구입할 수 있는 규모로, 이는 기업의 AI 훈련이나 데이터 센터 확장 등에서
상당히 중요한 투자가 될 수 있습니다.
DeepSeek처럼 AI 모델 훈련을 위해 많은 GPU를 사용하는 기업에겐 이처럼 큰 규모의 투자도 일반적일 수 있지만,
비용 효율적이라는 주장을 내세우면서도 실제로는 많은 자금을 투자한 점은 비용 구조에 대한 의문을 불러일으킬 수 있습니다. *****
美 백악관 AI·암호화폐 담당자 데이비드 삭스 曰 “”딥시크는 OpenAI의 기술/지식 무단 사용했다는 증거가 있다.””
딥시크가 미국 AI 보다 훨씬 저렴이로 만들었다고 했는데
알고보니 미국 AI에 버금가는 비용과 데이터 긴빠이로 만들어진거 아니냐는 의혹 제기중
