DeepSeek потратил $1,6 млрд на обучение своей языковой модели

Китайский стартап в области искусственного интеллекта DeepSeek потратил примерно $1,6 млрд на обучение своей большой языковой модели R1, обладающей способностью к мышлению, несмотря на то, что ранее сообщалось о гораздо меньших расходах — всего $6 млн. Об этом говорится в отчете аналитической компании SemiAnalysis.

Стоимость обучения модели DeepSeek-R1 стала предметом активных обсуждений, поскольку стартап сумел достичь уровня компании OpenAI, потратив значительно меньше средств. Согласно информации аналитиков, DeepSeek использует около 50 тысяч ИИ-чипов Hopper от NVIDIA, а также ожидает поставку еще 10 тысяч таких чипов.

Из-за американских экспортных ограничений на технологии для Китая стартап вынужден применять не только чипы H100, которые до появления BlackWell считались лидерами в отрасли, но и менее мощные чипы H800, а также специально разработанные для китайского рынка H20 и A100.

Среди используемых чипов наибольшую часть занимают H20 — около 30 тысяч, с учетом дополнительных заказов. Также в распоряжении компании находятся примерно по 10 тысяч чипов H100, H800 и A100.