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first_img DeepSeek이 CITIC Securities의 과학기술 혁신판 IPO를 준비하고 있습니다

로이터 통신에 따르면 두 명의 소식통이 전한 바에 따르면, 항저우 인공지능 스타트업 DeepSeek가 중신증권을 고용하여 상하이 증권 거래소 과학 혁신 보드에서 최초 공개 모집(IPO)을 준비하고 있으며, 올해 IPO 절차를 시작할 계획이다. 잠재적인 발행 시기, 자금 조달 규모 및 목표 가치는 아직 확정되지 않았다. DeepSeek와 중신증권은 아직 코멘트 요청에 응답하지 않았다.DeepSeek는 현재 5000억 위안(약 750억 달러)의 가치로 한 차례 자금을 모집하고 있다. 이 회사는 올해 6월에 약 740억 달러를 모금했으며, 투자 후 가치는 500억 달러를 초과했다. 이번 자금 모집에서 창립자 리앙원펑은 개인적으로 200억 위안을 투자하겠다고 약속했으며, 텐센트는 100억 위안, 닝더시다이는 50억 위안을 투자했다.국내 대형 모델 개발업체 Z.AI와 MiniMax는 올해 초 홍콩에 상장했으며, 베이징의 스타트업 Moonshot은 홍콩 IPO 신청서를 비밀리에 제출했다. 리앙원펑은 IPO를 통해 얻은 자금이 핵심 직원과 연구원을 유지하기 위한 더 강력한 인센티브를 제공하는 데 도움이 되기를 희망하고 있다. 이 회사는 최근 바이트댄스와 샤오미 등 경쟁업체로 인재가 유출되고 있다.

first_img 델파이 디지털: 중국 AI 실험실이 스마트 경제학을 변화시키고 있다

연구 기관 Delphi Digital은 하드웨어 제한이 중국 실험실을 더 저렴한 모델과 더 효율적인 기술 스택으로 전환시키고 있다고 발표했습니다. 수출 통제가 고급 칩을 획득하는 것을 제한하고, 국내 가속기는 추론을 처리할 수 있지만 최첨단 훈련은 여전히 어렵습니다. 중국 실험실은 시스템 효율성, 모델 아키텍처, 훈련 데이터 및 강화 학습에서 혁신을 이루었으며, DeepSeek는 GPU 유휴 상태를 피하는 데이터 이동 방식을 찾았고, 바이트댄스와 Moonshot는 몇 달 내에 유사한 버전을 출시했습니다.아키텍처 훈련은 국산 칩에 적합한 더 저렴한 디지털 형식으로 전환되었고, 희소 아키텍처는 각 토큰의 실행량을 줄였으며, 주의 메커니즘은 긴 컨텍스트 메모리 비용을 제어하기 위해 세 번 재설계되었습니다. 데이터 측면에서는 더 밀집된 예측 목표와 더 나은 최적화를 통해 각 토큰 학습 신호를 향상시켰습니다. 강화 학습에서 DeepSeek의 GRPO는 기본 레시피가 되었고, 바이트댄스, 알리바바 및 MiniMax는 1년 내에 각자의 후속 계획을 출시했습니다. 중국 모델은 현재 비용이 가장 낮은 최첨단 인접 시스템에 속합니다.OpenRouter에서 중국 개발 모델의 주 토큰 소비 비율은 2024년 말 1.2% 미만에서 2026년 대부분으로 증가할 것으로 예상됩니다. 중국 AI 시장은 2024년부터 2026년 초까지 가격 전쟁을 겪었으며, 여러 실험실의 암묵적 수익 배수는 약 47-117배, Anthropic과 OpenAI는 약 15-21배입니다. 화웨이의 승천 칩은 현재 추론에 사용할 수 있으며, DeepSeek는 승천에서 R2를 훈련하려고 시도했으나 기술 문제로 인해 NVIDIA로 돌아갔습니다. 국내 가속기 공급은 여전히 예상 수요에 미치지 못하고 있습니다.
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