Jak DeepSeek prolomil nákladovou bariéru s 5.6 miliony $

Konvenční moudrost umělé inteligence naznačuje, že budování velké jazykové modely (LLM) vyžaduje hluboké kapsy – obvykle miliardové investice. Ale DeepSeek, čínský startup s umělou inteligencí, právě rozbil toto paradigma svým nejnovějším úspěchem: vývojem prvotřídního modelu umělé inteligence za pouhých 5.6 milionu dolarů.

Model V3 od DeepSeek se může střetnout s průmyslovými giganty, jako jsou Gemini od Googlu si Nejnovější nabídky OpenAI, to vše při použití zlomku typických výpočetních zdrojů. Tento úspěch upoutal pozornost mnoha lídrů v oboru a zvláště pozoruhodné je to, že společnost toho dosáhla navzdory exportním omezením USA, která omezovala jejich přístup k nejnovějším čipy Nvidia.

Ekonomika efektivní umělé inteligence

Čísla vyprávějí přesvědčivý příběh účinnosti. Zatímco většina pokročilých modelů s umělou inteligencí vyžaduje pro trénink 16,000 100,000 až 2,048 57 GPU, DeepSeek si poradil s pouhými 2.78 800 GPU běžícími po dobu 671 dní. Trénink modelu spotřeboval XNUMX milionu GPU hodin na čipech Nvidia HXNUMX – což je na model s XNUMX miliardami parametrů pozoruhodně skromné.

Abychom to uvedli do perspektivy, Meta potřebovala přibližně 30.8 milionů hodin GPU – tedy zhruba 11krát více výpočetního výkonu – na trénování svého Model Llama 3, která má ve skutečnosti méně parametrů na 405 miliardách. Přístup DeepSeek se podobá mistrovské třídě v optimalizaci pod omezeními. Díky spolupráci s GPU H800 – AI čipy navrženými společností Nvidia speciálně pro čínský trh s omezenými schopnostmi – společnost proměnila potenciální omezení v inovace. Namísto použití standardních řešení pro komunikaci procesorů vyvinuli vlastní řešení, která maximalizovala efektivitu.

Zatímco konkurenti nadále fungují za předpokladu, že jsou nezbytné masivní investice, DeepSeek dokazuje, že vynalézavost a efektivní využití zdrojů může vyrovnat podmínky.

Obrázek: Umělá analýza

Inženýrství nemožného

Úspěch DeepSeek spočívá v jeho inovativním technickém přístupu, který ukazuje, že někdy nejúčinnější průlomy pocházejí z práce v rámci omezení, spíše než házení neomezených zdrojů na problém.

Jádrem této inovace je strategie zvaná „pomocné vyrovnávání zátěže bez ztráty“. Představte si to jako orchestraci masivního systému paralelního zpracování, kde byste tradičně potřebovali složitá pravidla a sankce, aby vše fungovalo hladce. DeepSeek postavil tuto konvenční moudrost na hlavu a vyvinul systém, který přirozeně udržuje rovnováhu bez režie tradičních přístupů.

Tým také propagoval to, co nazývají „Multi-Token Prediction“ (MTP) – techniku, která umožňuje modelu myslet dopředu tím, že předpovídá více tokenů najednou. V praxi to znamená působivou 85–90% míru přijetí těchto předpovědí napříč různými tématy, což přináší 1.8krát vyšší rychlost zpracování než předchozí přístupy.

Samotná technická architektura je mistrovským dílem efektivity. DeepSeek V3 využívá přístup smíšených odborníků s celkovými parametry 671 miliard, ale tady je ta chytrá část – aktivuje pouze 37 miliard pro každý token. Tato selektivní aktivace znamená, že získají výhody masivního modelu při zachování praktické účinnosti.

Jejich výběr smíšeného rámce pro přesné školení 8. RP je dalším skokem vpřed. Místo aby akceptovali konvenční omezení snížené přesnosti, vyvinuli vlastní řešení, která zachovávají přesnost a zároveň výrazně snižují požadavky na paměť a výpočetní výkon.

Ripple Effects v ekosystému AI

Dopad úspěchu DeepSeek je daleko za hranicemi jednoho úspěšného modelu.

Pro evropský vývoj AI je tento průlom obzvláště významný. Mnoho pokročilých modelů se do EU nedostane, protože společnosti jako Meta a OpenAI se buď neumí nebo nechtějí přizpůsobit Zákon EU o umělé inteligenci. Přístup DeepSeek ukazuje, že budování špičkové umělé inteligence nevyžaduje vždy masivní clustery GPU – jde spíše o efektivní využívání dostupných zdrojů.

Tento vývoj také ukazuje, jak mohou exportní omezení ve skutečnosti podporovat inovace. Omezený přístup DeepSeek k high-end hardwaru je donutil přemýšlet jinak, což vedlo k optimalizaci softwaru, která by se v prostředí bohatém na zdroje možná nikdy neobjevila. Tento princip by mohl změnit způsob, jakým globálně přistupujeme k vývoji AI.

Důsledky demokratizace jsou hluboké. Zatímco průmysloví giganti nadále propalují miliardy, DeepSeek vytvořil plán pro efektivní a nákladově efektivní vývoj AI. To by mohlo otevřít dveře menším společnostem a výzkumným institucím, které dříve nemohly konkurovat kvůli omezeným zdrojům.

To však neznamená, že rozsáhlá výpočetní infrastruktura zastarává. Průmysl se zaměřuje na škálování inferenční doby – jak dlouho modelu trvá generování odpovědí. Vzhledem k tomu, že tento trend pokračuje, budou stále potřebné značné výpočetní zdroje, a to pravděpodobně časem ještě více.

DeepSeek ale zásadně změnil konverzaci. Dlouhodobé důsledky jsou jasné: vstupujeme do éry, kdy inovativní myšlení a efektivní využívání zdrojů může být důležitější než pouhý výpočetní výkon. Pro komunitu AI to znamená zaměřit se nejen na to, jaké zdroje máme, ale také na to, jak kreativně a efektivně je využíváme.