🚀 DeepSeek 如何以低成本 AI 大模型撼动全球：技术解析与市场影响

* 摘要： 中国 AI 大模型 DeepSeek 凭借其卓越性能和低训练成本，迅速在全球范围内崭露头角。其应用在 140 个国家/地区的苹果 App Store 和美国 Android Play Store 下载榜单中均位居榜首。DeepSeek 通过优化算法、框架和硬件协同设计，实现了极低的训练成本，引发了 AI 芯片市场的震动，并对英伟达的主导地位构成潜在威胁。

* 技术架构： DeepSeek-V3 采用了多头潜在注意力（MLA）和 DeepSeekMoE 架构，支持 FP8 混合精度训练，并设计了 DualPipe 算法实现高效流水线并行。通过无损平衡策略，有效控制负载平衡，提升模型性能。

* 训练成本： DeepSeek-V3 在预训练阶段，每万亿个 token 仅需 180K H800 GPU 小时，总训练成本约为 557.6 万美元，远低于 OpenAI 的 GPT-4（超过 1 亿美元）。

* 硬件配置： DeepSeek 使用由 2048 个英伟达 H800 GPU 组成的集群进行训练，并对 GPU 进行了重新配置，以优化服务器间通信和数据处理。

* 市场影响： DeepSeek 的成功挑战了传统 AI 发展模式，加速了 AI 成本的崩溃，并可能促使更多科技公司寻求更经济高效的 AI 解决方案，从而影响英伟达的市场地位。尽管如此，行业专家认为，AI GPU 的需求仍然强劲，英伟达仍将在 AI 领域保持重要地位。

(IT业界资讯)

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