Tomshardware探讨：DeepSeek基于NVIDIA GPU的AI模型并未带来预期的人工智能奇迹，技术创新仍有待观察

中国AI初创公司DeepSeek引发全球关注

近日，快科技报道了中国AI初创公司DeepSeek的崛起，不仅在美国硅谷引起了广泛关注，也让许多原本对AI不感兴趣的人开始关注中国的AI技术发展。尽管如此，国外知名硬件网站Tomshardware发表文章指出，DeepSeek的实际表现可能并没有宣传得那么具有颠覆性，AI领域不存在奇迹。

DeepSeek的资源投入与成本分析

DeepSeek最近因其先进的AI模型R1而成为科技界的焦点，该模型的计算资源使用量令人印象深刻。根据DeepSeek的官方声明，其训练成本仅为600万美元，并使用了2048个GPU。然而，行业分析公司SemiAnalysis发布的报告显示，DeepSeek背后的公司实际花费了16亿美元用于服务器建设，并拥有50,000个NVIDIA Hopper GPU。这些资源被广泛应用于AI训练、研究和财务建模等领域。

DeepSeek的背景与发展历程

DeepSeek起源于中国对冲基金High-Flyer（幻方），该公司早在几年前就已涉足人工智能领域，并在GPU上进行了大量投资。2023年，High-Flyer成立了专注于AI的独立企业DeepSeek。与许多竞争对手不同，DeepSeek是自筹资金的，这使得它在决策方面具备更高的速度和灵活性。DeepSeek的优势在于能够自主运营数据中心，从而实现完全控制测试和AI模型优化，避免了依赖外部云提供商带来的瓶颈问题。

招聘策略与人才优势

DeepSeek注重招聘技能和解决问题能力出众的人才，而非仅仅看重资历。公司面向北京大学、浙江大学等顶尖高校招聘，提供极具竞争力的薪酬待遇。根据研究，DeepSeek的一些AI研究人员年薪超过130万美元（约合942.7万元人民币），远超其他领先的人工智能公司。这种人才战略使得DeepSeek能够快速推出创新技术，如MLA等。

技术进步与市场影响

DeepSeek的技术进步可能会减少对高端GPU的需求，这对NVIDIA等公司可能产生不利影响。虽然DeepSeek声称仅花费600万美元训练其最新模型，但这一数字仅涵盖了一部分总训练成本，不包括研究、模型改进、数据处理或整体基础设施费用。实际上，自成立以来，DeepSeek在AI开发上已经投入了超过5亿美元。SemiAnalysis认为，DeepSeek的成功并非偶然，而是基于数十亿美元的战略投资、技术突破和有竞争力的员工队伍。

结论

DeepSeek的崛起展示了资金雄厚的独立AI公司如何挑战行业领导者，但其成功背后离不开巨额的资金投入和技术积累。正如埃隆·马斯克所言，要在AI领域保持竞争力，每年必须投入数十亿美元。

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