研究：DeepSeek硬體成本逾百億

中國新創科技公司DeepSeek（深度求索）號稱以低成本，就訓練出媲美西方先進AI（人工智慧）模型的產品，引發熱議。不過，有報告指出，DeepSeek僅在硬體上的成本就遠高於5億美元（約新台幣164億元）。此外，其研發成本和總成本應該也很高。

DeepSeek的研究人員稱，2025年1月10日推出的DeepSeek-V3模型，在多項數據上超越國內外一眾大模型產品，他們使用輝達的非高端H800晶片訓練，且訓練成本僅557萬美元；1月20日發布的推理模型DeepSeek-R1，性能則是比肩OpenAI o1正式版。

半導體研究和諮詢公司SemiAnalysis在1月31日發表的一份研究報告中表示，DeepSeek僅在GPU（繪圖處理器）方面的硬體支出就超過5億美元，伺服器總資本支出約16億美元，其中高達9.44億美元用於運行其晶片集群。

據悉，DeepSeek的主要投資方、中國對沖基金「幻方量化」（High-Flyer）早在2021年美國出口管制生效前，就囤積了1萬顆輝達的A100 GPU。

專家：不是重大價格突破

矽谷科技投資公司Altimeter Capital創辦人葛斯納（Brad Gerstner）在X平台上表示，OpenAI、Anthropic等美國科技公司耗資數十億開發出AI工具，報導說DeepSeek用不到600萬美元就研發出相匹敵的產品，這是「假新聞」。

首先，OpenAI並未公開其AI產品「o1」的研發投入。根據葛斯納的推測，「o1」成本在1,500萬美元左右，所以要比較OpenAI與DeepSeek的訓練成本，應該是1,500萬美元相比600萬美元。

其次，考慮到DeepSeek的發布時間比OpenAI晚了近一年，成本理應降低50%以上。Anthropic最新報告，DeepSeek的性能落後其7至10個月。按照常理，隨著技術成本下降，每年會帶來3至4倍的效率改進。

葛斯納告訴CNBC，也就是說，DeepSeek只能算普遍符合預期，「這不是一個重大的價格突破」。

訓練成本與研發成本有別

不過，DeepSeek自身的報告也表明，不到600萬美元的成本僅包括DeepSeek-V3的正式訓練（只計算了輝達GPU的租賃價格），並不包括先前在架構、演算法或數據方面的研究和實驗等成本。

訓練成本往往跟整個研發成本不成比例。例如Anthropic的Claude 3.5 Sonnet訓練成本「高達數千萬美元」，但為此它需要從亞馬遜和谷歌籌集數十億美元。SemiAnalysis報告表示，「這是因為他們必須進行實驗、提出新的架構、收集和理清數據、支付薪資等。」

工研院政策與區域研究組組長李冠樺對《大紀元》表示，DeepSeek的低成本模式，事實上是因為利用了別人已經訓練好的模型，進行進一步的優化。這種低成本嚴格來說，其實是別人幫它分攤的。「它事實上是站在別人的肩膀上再往上走，不應該把它跟OpenAI等同看待。它更像是在OpenAI基礎模型上面，做了一些更有針對性的優化。」

美國資本公司Archerman Capital指出，Meta和OpenAI等花費高是因為前沿探路，而後發追趕是站在別人的肩膀上，當然可以避開很多浪費。「打個不恰當的比方，創新藥的研發需要十年幾十億美元，而仿製藥的研發一定會更快更省，另外成本的統計口徑也沒有統一的標準，可以有很大的差別。」◇