美分析机构称DeepSeek V3 成本远超600 万美元，实际达13亿美元！

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DeepSeek 暴雷了？！ 当整个硅谷及国内民众还在为DeepSeek「 仅用600万美元训练出匹敌GPT-4o的AI模型 」疯狂刷屏兴奋时，半导体分析机构SemiAnalysis一纸报告指出—— 这个数字的水分实在有点大！ 其称所谓的600万美元，不过是最终训练阶段的GPU电费账单，却完全忽略了资本支出和研发成本。 并指出，模型训练真正的烧钱黑洞藏在冰山之下： 1.3亿美金的服务器基建 9.44亿美金的集群运维 数月的架构试错 …… 要全部算下来，实际开支将直奔10亿美元量级！ 甚至要更多。 公关「障眼法」？ OpenAI前脚刚秀完o1模型的推理肌肉，DeepSeek后脚就掏出R1模型叫板对标，甚至反超。 但细看论文会发现： R1的算力消耗被打码了 ，合成数据生成和强化学习需要的大量GPU资源也被刻意隐藏。 而Google早在1个月前就悄悄上线了性能相当、价格更低的Gemini Flash 2.0，却因市场策 ………………………………