Миф о «дешёвом» ИИ от DeepSeek — разрушен. На деле — не миллионы, а миллиарды
Помните тот самый шок в январе 2025-го? Китайская DeepSeek тогда заявила: мол, обучить топовую ИИ-модель можно менее чем за $6 млн. Акции Nvidia и других гигантов рухнули. Рынок впал в ступор: если китайцы могут так дёшево, зачем тогда весь этот хайп и миллиарды инвестиций?
📉 Nvidia — минус 17% за день.
📉 ASML — минус 12%, Google — минус 4,2%, AMD — минус 6,4%.
📉 NASDAQ потерял $1 трлн капитализации.
Но оказалось, что это не магия, а манипуляция цифрами. SemiAnalysis, ведущая независимая исследовательская компания в сфере чипов и ИИ, разобрала миф по косточкам — и пришла к выводу: реальные траты DeepSeek — от $1,3 до $1,6 млрд.
Почему $6 млн — это миф?
1. Это только «один прогон» на GPU.
А таких прогонов — десятки. Плюс тесты, эксперименты, дообучение, генерация синтетических данных, новые архитектуры… и это всё — деньги.
2. Вне кадра — огромные инфраструктурные затраты:
— аренда и строительство дата-центров, — зарплаты топовых инженеров (до $1,3 млн в год), — электрика, охлаждение, — исследование и разработка новых методов (например, Multi-Head Latent Attention).
3. Не учтены зарплаты команд, доработка моделей и постоянные итерации.
ИИ — не микроволновка. Один раз не включил — и готово. Это процесс, который жрёт ресурсы без остановки.
💸 Сравнение с западом
Для понимания масштаба: Обучение Claude 3.5 Sonnet от Anthropic (сопоставимая по классу модель) обошлось в десятки миллионов долларов только на pre-training. А общие инвестиции компании — миллиарды (привет, Google и Amazon).
Вывод
DeepSeek, вероятно, сознательно подала «минимальную цифру», чтобы произвести эффект.
Но теперь, благодаря SemiAnalysis, понятно: обучение ИИ — это по-прежнему игра для миллиардеров, а не стартапов с «умным планом».