龍與地下城

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中國 DeepSeek-V3模型

DeepSeek 在大約 2 個月內，使用專為中國市場設計的 NVIDIA H800 GPU 訓練 DeepSeek-V3，更宣稱只花 557 萬美元完成訓練，相比 Meta 訓練 Llama 3.1 估計投資超過 5 億美元，DeepSeek 的技術大幅省下成本。

簡單一句：訓練出GPT-4o大概是要1億美金，而未來4~5年若要做出頂級的AI模型，大概需要投資1000億美元，中國老鐵做出DeepSeek模型只要600萬美金＾＾

設計師椅 VS. 佛山工廠椅 ➡️ 大部分消費者會選佛山工廠的椅子

H800 雖是降規產品，但只是用硬體封了一些線路來達成「降規」
故「推論」這塊中國未必輸美國很多，但「訓練」這塊因為會差很多（因為H100是900G per second ，H800 是 400G per second ）

回到「理性的現實世界」其實對我們影響不會太大，因為很難想像有人敢把所有的東西都丟到中國去做
➡️ 橫向的競爭大概不會看到，科技巨頭應該還是會繼續砸大錢推出酷東西

NVLink 是 NVIDIA 開發的一種高速互聯技術，主要用於多個 GPU 之間的直接通信，解決傳統 PCIe 通道的速度限制問題。它提供更高的帶寬、更低的延遲以及更高效的數據傳輸，特別適合需要大量數據處理的應用場景，比如深度學習、人工智慧（AI）、科學計算和大型 3D 渲染。

例如，搭載 NVIDIA A100 GPU 的伺服器通常支持 NVLink，允許多個 GPU 高效協作，用於深度學習模型訓練。

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