Китайский стартап DeepSeek взбудоражил мировое сообщество, заявив о создании мощной модели искусственного интеллекта (ИИ) с минимальными затратами. Компания утверждала, что обучение нейросети DeepSeek V3 обошлось всего в $6 млн с использованием 2048 графических процессоров (GPU). Однако аналитики SemiAnalysis раскрыли реальные масштабы инвестиций, показав, что на самом деле компания располагает 50 000 GPU и потратила на развитие инфраструктуры не менее $1,6 млрд. Почему это важно? Потому что история DeepSeek демонстрирует, что создание конкурентоспособного ИИ требует колоссальных ресурсов и стратегического подхода. В этой статье мы разберём, как устроена инфраструктура DeepSeek, какие стратегии она использует и какие уроки можно извлечь из её опыта.
—
Масштабы инвестиций: реальная цена ИИ
1. Вычислительная инфраструктура
DeepSeek управляет одной из крупнейших вычислительных систем в мире, включающей 50 000 GPU Hopper. Среди них:
— 10 000 GPU H800
— 10 000 более мощных H100
— дополнительные партии H20
Эти ресурсы распределены между несколькими дата-центрами и используются для задач обучения ИИ, научных исследований и финансового моделирования.
2. Капитальные и операционные затраты
Согласно данным отчёта SemiAnalysis:
— Капитальные затраты на серверы составили около $1,6 млрд
— Операционные расходы оцениваются в $944 млн
Эти цифры показывают, что создание конкурентоспособной ИИ-модели требует значительных финансовых вложений, что ставит под сомнение заявления о «дешёвом» ИИ.
—
Стратегии успеха: контроль и самофинансирование
1. Собственные дата-центры
В отличие от большинства стартапов, которые арендуют мощности у облачных провайдеров, DeepSeek владеет собственной инфраструктурой. Это позволяет компании:
— Полностью контролировать процессы оптимизации ИИ-моделей
— Быстрее внедрять инновации
2. Самофинансирование
DeepSeek остаётся полностью самофинансируемой организацией, что обеспечивает гибкость в принятии решений. Это делает её более эффективной по сравнению с традиционными игроками рынка.
—
Кадровая политика: ставка на таланты
1. Набор специалистов
Компания нанимает исключительно китайских специалистов, делая акцент на навыках и способности решать сложные задачи, а не на формальных дипломах.
2. Высокие зарплаты
Некоторые исследователи в DeepSeek получают более $1,3 млн в год. Это позволяет привлекать таланты из ведущих университетов страны и формировать сильную команду.
—
Выводы и рекомендации
Основные выводы
1. Создание конкурентоспособного ИИ требует колоссальных инвестиций — от $1 млрд и выше.
2. Контроль над инфраструктурой и самофинансирование могут стать ключевыми факторами успеха.
3. Кадровая политика играет важную роль — ставка на таланты оправдывает себя.
Практические рекомендации
— Учитывайте реальные масштабы затрат при планировании проектов в области ИИ.
— Инвестируйте в собственную инфраструктуру для повышения контроля и гибкости.
— Формируйте сильные команды, ориентируясь на навыки и опыт специалистов.
DeepSeek показала, что революция в ИИ — это не только технологии, но и грамотное управление ресурсами. Её опыт служит важным уроком для всех игроков рынка: успех требует не только инноваций, но и стратегического подхода к их реализации.
