สถาปัตยกรรม 1 ล้านล้านพารามิเตอร์ของ DeepSeek V4 มุ่งเป้าการครอบงำ AI การเขียนโค้ดของโลกตะวันตก

สรุปสั้น ๆ

โมเดล V4 ของ DeepSeek เปิดตัวในกลางเดือนกุมภาพันธ์ 2026 ด้วยพารามิเตอร์รวม 1 ล้านล้าน, หน้าต่างบริบท 1 ล้านโทเค็น และนวัตกรรมสถาปัตยกรรม 3 อย่าง—Manifold-Constrained Hyper-Connections (mHC), หน่วยความจำแบบมีเงื่อนไข Engram และ Sparse Attention—ที่อาจนิยามใหม่ด้านเศรษฐศาสตร์ของ AI เกณฑ์มาตรฐานภายในอ้างสมรรถนะ SWE-bench 80%+ ที่ต้นทุนการอนุมานต่ำกว่าคู่แข่งตะวันตก 10-40 เท่า โมเดลนี้ทำงานบน RTX 4090 2 ตัว, เปิดให้ใช้น้ำหนักในใบอนุญาต Apache 2.0 และเป็นตัวแทนความท้าทายที่น่าเชื่อถือที่สุดของจีนต่อการครอบงำ AI ของตะวันตกตั้งแต่ช็อกครั้งแรกของ DeepSeek

$5.6 ล้านดอลลาร์

นั่นคือสิ่งที่ DeepSeek รายงานว่าใช้ฝึกอบรม V3—โมเดลที่เทียบได้กับ GPT-4o และ Claude 3.5 Sonnet ในเกณฑ์มาตรฐานส่วนใหญ่ OpenAI รายงานว่าใช้เงินกว่า $100 ล้านในการฝึกอบรม GPT-4 ช่องว่างนี้เผยคำถามพื้นฐานที่กำลังปรับโครงสร้างเศรษฐศาสตร์ของ AI ใหม่: สมรรถนะระดับแนวหน้าต้องการคอมพิวต์มหาศาลหรือนวัตกรรมสถาปัตยกรรมให้ทางเลือกที่ราคาถูกกว่า?

คำตอบของ DeepSeek มาถึงในกลางเดือนกุมภาพันธ์ด้วย V4 โมเดล 1 ล้านล้านพารามิเตอร์ ที่รวมนวัตกรรมสถาปัตยกรรม 3 อย่างที่อาจส่งมอบสิ่งที่นักวิเคราะห์เรียกว่า "ความก้าวหน้าที่โดดเด่น" ในประสิทธิภาพการฝึกอบรม โมเดลนี้มุ่งเป้าการเขียนโค้ดอัตโนมัติ—ไม่ใช่การสร้างสนิปเป็ตธรรมดา แต่การจัดการพื้นที่เก็บซอฟต์แวร์ทั้งหมด ด้วยการใช้เหตุผลระดับมนุษย์ในหน้าต่างบริบทล้านโทเค็น

สำหรับผู้ให้บริการศูนย์ข้อมูลที่ปรับใช้โครงสร้างพื้นฐาน GPU ผลกระทบนี้ขยายเกินกว่าคะแนนเกณฑ์มาตรฐาน หาก DeepSeek ในแนวทางการจัดลำดับความสำคัญด้านประสิทธิภาพสามารถขยายสเกลได้สำเร็จ เศรษฐศาสตร์การปรับใช้ AI—และฮาร์ดแวร์ที่จำเป็นในการรองรับ—เผชิญกับการหยุดชะงักอย่างมาก

นวัตกรรมสถาปัตยกรรม 3 อย่าง

DeepSeek V4 รวมเทคโนโลยีก้าวล้ำ 3 อย่างที่เผยแพร่ในงานวิจัยปลายปี 2025 และต้นปี 2026: Manifold-Constrained Hyper-Connections, หน่วยความจำแบบมีเงื่อนไข Engram และ DeepSeek Sparse Attention

Manifold-Constrained Hyper-Connections (mHC)

เอกสารวิจัยของ DeepSeek วันที่ 31 ธันวาคม 2025 แนะนำ mHC กรอบงานที่แก้ไขปัญหาพื้นฐานในการขยายสเกลโมเดลภาษาขนาดใหญ่ hyper-connections แบบดั้งเดิมสามารถขยายความกว้างของ residual stream และปรับปรุงรูปแบบการเชื่อมต่อ แต่ในขณะเดียวกันก็บ่อนทำลายหลักการ identity mapping ที่ทำให้เครือข่าย residual ฝึกอบรมได้—นำไปสู่ความไม่เสถียรเชิงตัวเลขที่ทำให้การฝึกอบรมขนาดใหญ่ล้มเหลว

วิธีแก้ไข mHC ฉายเมทริกซ์การเชื่อมต่อลงบนแมนิโฟลด์ทางคณิตศาสตร์โดยใช้อัลกอริทึม Sinkhorn-Knopp ควบคุมการขยายสัญญาณเป็น 1.6 เท่าเปรียบเทียบกับ 3000 เท่า ด้วยวิธีการไร้การควบคุม

ผลในทางปฏิบัติ: residual stream ที่กว้างขึ้น 4 เท่าเพิ่มค่าใช้จ่ายเวลาการฝึกอบรมเพียง 6.7% ร่วมเขียนโดยผู้ก่อตั้ง Liang Wenfeng, mHC ทำให้สามารถ "ขยายพารามิเตอร์อย่างรุกราน" โดยหลีกเลี่ยงข้อจำกัดหน่วยความจำ GPU—การฝึกอบรมโมเดลที่ใหญ่กว่าบนฮาร์ดแวร์ที่อาจจำกัดความจุ

นักวิทยาศาสตร์วิจัยหลักของ IBM Kaoutar El Maghraoui เน้นย้ำว่า สถาปัตยกรรม mHC ของ DeepSeek อาจปฏิวัติการฝึกอบรมล่วงหน้าของโมเดล: "มันกำลังขยายสเกล AI อย่างชาญฉลาดมากกว่าการทำให้ใหญ่ขึ้นเท่านั้น"

หน่วยความจำแบบมีเงื่อนไข Engram

เผยแพร่ 13 มกราคม 2026, Engram แนะนำโมดูลหน่วยความจำแบบมีเงื่อนไขที่บรรลุการดึงข้อมูลความรู้ในเวลาคงที่โดยการแยกการจัดเก็บรูปแบบคงที่ออกจากการใช้เหตุผลแบบไดนามิก เทคโนโลยีนี้ทำให้ N-gram embeddings แบบคลาสสิกทันสมัยเพื่อดำเนินการ การค้นหา O(1) ควบคู่กับโครงข่ายประสาท

Engram แก้ไขสิ่งที่ DeepSeek เรียกว่า "การสูญเสีย LLM แบบเงียบ"—รอบ GPU ที่สูญเสียไปในการค้นหาคงที่ที่ไม่ต้องการการใช้เหตุผลอย่างแข็งขัน ระบบใช้ การแฮชหลายหัว เพื่อแมปบริบทที่บีบอัดไปยังตาราง embedding ผ่านฟังก์ชันที่แน่นอน หลีกเลี่ยงการขยายตัวของหน่วยความจำของตารางหนาแน่นในขณะที่ลดการชน

Context-Aware Gating ให้ด้าน "เงื่อนไข" การดึงข้อมูล embeddings ไม่ได้ถูกเพิ่มลงใน residual stream อย่างสุ่มสี่สุ่มห้า—ถูกควบคุมโดย hidden state ปัจจุบัน หากหน่วยความจำที่ดึงมาขัดแย้งกับบริบทโลก ประตูจะระงับสัญญาณรบกวน

การค้นพบสำคัญของ DeepSeek: การแบ่งที่เหมาะสมคือ 75-80% สำหรับการคำนวณและ 20-25% สำหรับหน่วยความจำ MoE แบบบริสุทธิ์ (การคำนวณ 100%) พิสูจน์ว่าไม่เหมาะสม

นักวิจัยแสดงให้เห็น การออฟโหลดตาราง embedding 100 พันล้านพารามิเตอร์ ไปยัง DRAM ของระบบด้วยการลงโทษประสิทธิภาพต่ำกว่า 3% สำหรับโครงสร้างพื้นฐานการอนุมาน สิ่งนี้เปลี่ยนการคำนวณฮาร์ดแวร์—หน่วยความจำระบบแบนด์วิดท์สูงกลายเป็นสิ่งมีค่าเท่ากับ GPU FLOPS ดิบ

DeepSeek Sparse Attention (DSA)

นวัตกรรมที่สาม DeepSeek Sparse Attention ทำให้หน้าต่างบริบทล้านโทเค็นเป็นไปได้ในขณะที่ลดค่าใช้จ่ายการคำนวณ 50% เปรียบเทียบกับ Transformers มาตรฐาน

ระบบใช้ "ดัชนีสายฟ้า" เพื่อจัดลำดับความสำคัญของข้อความเฉพาะจากหน้าต่างบริบท ตามด้วย "ระบบเลือกโทเค็นแบบละเอียด" ที่เลือกโทเค็นเฉพาะจากข้อความเหล่านั้นเพื่อโหลดเข้าสู่หน้าต่างความใส่ใจที่จำกัดของโมเดล สิ่งนี้อนุญาตให้ทำงานบนส่วนยาวของบริบทด้วยโหลดเซิร์ฟเวอร์ที่ค่อนข้างเล็ก

attention ของ transformer แบบดั้งเดิมขยายสเกลแบบกำลังสองตามความยาวลำดับ—การเพิ่มความยาวบริบทเป็นสองเท่าทำให้การคำนวณเป็นสี่เท่า sparse attention ของ DeepSeek ลดสิ่งนี้เป็นการขยายสเกลเชิงเส้น ทำให้ความแตกต่างระหว่าง "เป็นไปได้ในทางทฤษฎี" และ "คุ้มค่าทางเศรษฐกิจ" สำหรับบริบทล้านโทเค็น

ข้อมูลจำเพาะโมเดล V4

DeepSeek V4 แสดงถึง ความน่าทึ่งทางเทคนิคของสถาปัตยกรรมเบาบาง ใช้พารามิเตอร์รวม 1 ล้านล้านในขณะที่เปิดใช้งานประมาณ 32 พันล้านสำหรับโทเค็นใดก็ได้

กลยุทธ์ MoE "Top-16" นี้อนุญาตให้ V4 รักษาความรู้เฉพาะทางของระบบระดับไททันโดยไม่มีเวลาแฝงที่เป็นอัมพาตหรือข้อกำหนดฮาร์ดแวร์ที่มักเกี่ยวข้องกับโมเดลล้านล้านพารามิเตอร์ ผลกระทบในทางปฏิบัติ: การดึงข้อมูลที่มีประสิทธิภาพจากบริบทที่เกินหนึ่งล้านโทเค็น

สำหรับงานการเขียนโค้ด สิ่งนี้หมายความว่า V4 สามารถรับฐานโค้ดขนาดกลาง เข้าใจความสัมพันธ์ import-export ในไฟล์หลายสิบ และดำเนินการปรับโครงสร้างอัตโนมัติ ผู้ทดสอบระยะแรกรายงาน การใช้เหตุผลหลายไฟล์อย่างแท้จริง ที่โมเดลเข้าใจความสัมพันธ์ระหว่างส่วนประกอบ ติดตามการพึ่งพาอาศัย และรักษาความสอดคล้องในการดำเนินงานปรับโครงสร้างขนาดใหญ่

SWE-Bench: เกณฑ์มาตรฐานที่กำหนด

SWE-bench Verified วัดความสามารถของโมเดลในการแก้ไขปัญหา GitHub ในโลกจริง—ต้องการความเข้าใจโค้ด การแก้ไขข้อผิดพลาด และการนำไปใช้ในบริบทพื้นที่เก็บจริง Claude Opus 4.5 นำหน้าด้วย 80.9% ในปัจจุบัน

การทดสอบภายในของ DeepSeek รายงานว่า V4 เกิน 80% ใน SWE-bench Verified เหนือกว่า Claude 3.5 Sonnet และ GPT-4o โดยเฉพาะอย่างยิ่งในพรอมต์โค้ดที่ยาวมาก การอ้างเหล่านี้ยังไม่ได้รับการตรวจสอบโดยการทดสอบอิสระ

หาก V4 ส่งมอบสมรรถนะที่อ้างในต้นทุนที่อ้าง ข้อเสนอคุณค่าจะชัดเจน: ความสามารถในการเขียนโค้ดที่เทียบเคียงได้ใน ต้นทุนการอนุมานที่ต่ำกว่า 10-40 เท่า

การปรับใช้ฮาร์ดแวร์สำหรับผู้บริโภค

ในทิศทางที่แตกต่างจากแนวโน้มโครงสร้างพื้นฐาน DeepSeek V4 ทำงานบนฮาร์ดแวร์สำหรับผู้บริโภค:

• ระดับผู้บริโภค: RTX 4090 คู่หรือ RTX 5090 เดี่ยว
• ระดับมืออาชีพ: GPU ระดับเวิร์กสเตชันเดี่ยว (RTX 6000 Ada)
• ระดับองค์กร: การกำหนดค่าศูนย์ข้อมูลมาตรฐาน

การบีบอัด MLA ทำให้สามารถ การอนุมานบน RTX 4090 เดี่ยว (24GB GDDR6X) โดยการรวมกลุ่ม 4 คำขอด้วย KV caches ที่แบ่งใช้ รอยเท้าหน่วยความจำที่มีประสิทธิภาพลดลงต่ำกว่า 5GB ต่อคำขอ บรรลุประมาณ 550 โทเค็น/วินาทีปริมาณงาน ด้วยขนาดกลุ่ม 4

เปรียบเทียบ การรันโมเดลระดับ GPT-4 ในท้องถิ่นมักต้องการโครงสร้างพื้นฐานพิเศษที่ราคา $50,000+ นวัตกรรมประสิทธิภาพของ V4 อาจทำให้การเข้าถึงความสามารถล้านล้านพารามิเตอร์เป็นประชาธิปไตย

RTX 5090 กับ GDDR7 32GB ที่คาดหวังปิดช่องว่างเพิ่มเติม แม้ยังต้องออฟโหลดสำหรับโมเดลเต็ม แบนด์วิดท์หน่วยความจำที่เร็วขึ้นและสถาปัตยกรรม Blackwell ควรทำให้การอนุมานใกล้เรียลไทม์บนการ์ดผู้บริโภคเดี่ยวเป็นไปได้

กลยุทธ์โอเพนซอร์ส

DeepSeek ได้ เปิดให้ใช้น้ำหนัก V4 ภายใต้ใบอนุญาต Apache 2.0 ดำเนินกลยุทธ์การเผยแพร่ความสามารถแนวหน้าสู่สาธารณะต่อไป สิ่งนี้ตรงข้ามกับคู่แข่งตะวันตก—GPT-5, Claude Opus และ Gemini ยังคงเป็นแบบปิด

น้ำหนักเปิดเปลี่ยนเศรษฐศาสตร์การปรับใช้:

• การปรับใช้ในสถานที่: สภาพแวดล้อมแยกอากาศ การปฏิบัติตามอธิปไตยข้อมูล
• การควอนไทเซชัน: การรันรุ่นความแม่นยำลดลงบนฮาร์ดแวร์ผู้บริโภค
• การปรับแต่งละเอียด: โมเดลกำหนดเองสำหรับความต้องการองค์กรเฉพาะ
• การเพิ่มประสิทธิภาพต้นทุน: การหลีกเลี่ยงค่าใช้จ่ายต่อโทเค็นสำหรับแอปพลิเคชันปริมาณสูง

องค์กรที่มีการกำกับดูแลข้อมูลอย่างเข้มงวด สามารถรัน V4 ทั้งหมดภายในโครงสร้างพื้นฐานของตน สำหรับอุตสาหกรรมเช่นการเงิน สุขภาพ และการป้องกันประเทศ สิ่งนี้ขจัดความกังวลเกี่ยวกับการส่งโค้ดที่เป็นกรรมสิทธิ์ไปยัง APIs ภายนอก

การหยุดชะงักราคา API

ราคาของ DeepSeek ตัดขาคู่แข่งอย่างมากแล้ว ราคา V3 ปัจจุบัน: $0.27 ต่อล้านโทเค็นอินพุต เทียบกับประมาณ $15/ล้านสำหรับ GPT-4.5 และ Claude Opus

ตัวอย่างในทางปฏิบัติ: บริบท 100K โทเค็นราคา $5.50 บน GPT-4 เทียบกับ $0.90 บน DeepSeek V3.2-Exp บริบทล้านโทเค็นของ V4 ที่ $0.27/ล้านโทเค็นอินพุตทำให้กรณีการใช้งานที่เป็นไปไม่ได้ในอดีตเป็นไปได้ทางเศรษฐกิจ

การวิเคราะห์ต้นทุนหนึ่งแสดงให้เห็น แนวทางผสมที่ใช้ DeepSeek สำหรับการสกัดบวกกับ Claude สำหรับการตรวจสอบ ลดการใช้จ่าย API 72% ในขณะที่ปรับปรุงความแม่นยำตามข้อเท็จจริง 12% เปรียบเทียบกับ GPT-5 บริสุทธิ์

การตรวจสอบความเป็นจริงโครงสร้างพื้นฐานการฝึก

แม้มีการอ้างประสิทธิภาพ โครงสร้างพื้นฐานการฝึกของ DeepSeek ยังคงมีขนาดใหญ่ บริษัทรายงานว่าฝึก R1 บน GPUs ชุด Hopper 50,000 ตัว—หน่วย HGX H20 30,000 ตัว, H800s 10,000 ตัว และ H100s 10,000 ตัว—จัดหาผ่าน High-Flyer Capital Management นักลงทุน

หน่วยงานจีนกระตุ้นให้ DeepSeek ใช้ ฮาร์ดแวร์ Huawei Ascend สำหรับการฝึก R2 การเคลื่อนไหวพบสมรรถนะที่ไม่เสถียร การเชื่อมต่อชิปต่อชิปที่ช้าลง และข้อจำกัดของชุดเครื่องมือซอฟต์แวร์ CANN ของ Huawei แม้ Huawei จะส่งวิศวกรไปประจำการที่สถานที่ DeepSeek ก็ไม่สามารถดำเนินการฝึกที่สำเร็จได้

ผลลัพธ์: DeepSeek กลับไปใช้ตัวเร่งความเร็ว NVIDIA สำหรับการฝึก R2 ในขณะที่เก็บฮาร์ดแวร์ Huawei ไว้สำหรับการอนุมาน สิ่งนี้เผยทั้งข้อจำกัดปัจจุบันของชิปจีนในประเทศและแนวทางปฏิบัติจริงของ DeepSeek—พวกเขาจะใช้สิ่งที่ได้ผล ไม่ว่าแรงกดดันทางการเมือง

CEO Huawei Ren Zhengfei ยอมรับว่า "สหรัฐฯ ได้ขยายผลสำเร็จของ Huawei" และชิปที่ดีที่สุดของพวกเขายังคงอยู่หลังหนึ่งรุ่น อย่างไรก็ตาม ผู้สังเกตการณ์อุตสาหกรรมคาดว่าโมเดลภาษาขนาดใหญ่บางส่วนจะฝึกบนชิปจีนภายในปลายปี 2026 โดยแนวโน้มจะชัดเจนกว่าในปี 2027

ผลกระทบทางภูมิรัฐศาสตร์

การเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วของ DeepSeek บ่งชี้การเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ในการแข่งขัน AI ระดับโลก การเปิดตัว R1 ของบริษัท ก่อให้เกิดการขายหุ้นเทคโนโลยี 1 ล้านล้านดอลลาร์ ในวันที่ 27 มกราคม 2025—รวมถึง 600 พันล้านดอลลาร์จาก NVIDIA เพียงอย่างเดียว

ประธานาธิบดี Trump เรียกมันว่า "สัญญาณเตือนสำหรับบริษัทสหรัฐฯ" ผู้ให้บริการคลาวด์เช่น Alphabet, Microsoft และ Amazon—สองรายหลังลงทุนอย่างมากใน OpenAI และ Anthropic—ตอนนี้เผชิญวิกฤตการกำหนดราคา

รูปแบบการยอมรับในภูมิภาคแตกต่างอย่างรุนแรง:

ตั้งแต่เดือนสิงหาคม 2025 การดาวน์โหลดโอเพนซอร์สสะสม ของโมเดล AI จีนเกินคู่แข่งตะวันตก—ทำเครื่องหมายการเปลี่ยนแปลงที่สำคัญในรูปแบบการใช้ AI ระดับโลก ในจีน DeepSeek รายงานว่าครอง เกือบ 89% ส่วนแบ่งตลาด ในหมู่ผู้ใช้ AI

การยอมรับของรัฐบาลตะวันตกยังคงน้อย ออสเตรเลียและประเทศพันธมิตรได้ ห้าม DeepSeek จากอุปกรณ์ทางการ โดยมีธุรกิจออสเตรเลียถึง 70% บล็อกการเข้าถึงเนื่องจากความกังวลด้านความปลอดภัยข้อมูล

การตอบสนองของคู่แข่ง

คู่แข่งตะวันตกได้ปรับราคาและผลิตภัณฑ์เพื่อตอบสนองแรงกดดันจาก DeepSeek:

• Google: ลดต้นทุน Gemini API ตลอดปี 2024 และ 2025
• OpenAI: ลดอัตราและเปิดตัว o3-mini ในมกราคม 2026 เพื่อแข่งขันด้านประสิทธิภาพ
• Anthropic: รักษาราคาแต่เน้น Verifiable Safety Stack สำหรับอุตสาหกรรมที่ถูกควบคุม

มีการพิจารณาต้นทุนที่ซ่อนอยู่: ค่าใช้จ่ายการตรวจสอบ การใช้โมเดลราคาถูกมักต้องการใช้โทเค็นบนโมเดลราคาแพงเพื่อตรวจสอบเอาต์พุต การตรวจสอบแสดงให้เห็นว่าการตั้งค่า "โมเดลถูก + ผู้ตรวจสอบระดับสูง" สามารถมีค่าใช้จ่าย 15% มากกว่าการใช้ GPT-5 เพียงอย่างเดียวสำหรับงานความซับซ้อนปานกลาง

สำหรับองค์กรในอุตสาหกรรมที่ถูกควบคุม Verifiable Safety Stack ของ Claude ให้ร่องรอยการตรวจสอบที่เป็นเหตุผลสำหรับการกำหนดราคาพรีเมียม การบังคับใช้ EU AI Act ทำให้เอกสารการปฏิบัติตามกฎระเบียบมีค่าเท่ากับสมรรถนะดิบ

ผลกระทบต่อโครงสร้างพื้นฐาน

นวัตกรรมประสิทธิภาพของ DeepSeek ไม่ได้ทำให้ความต้องการ GPU ปัจจุบันไม่มีผล CapEx ของ Hyperscaler ยังคงเติบโต โดยคาดการณ์ $600+ พันล้านสำหรับปี 2026 แต่องค์ประกอบของการใช้จ่าย—สิ่งที่สร้างและวิธีใช้—อาจเปลี่ยนแปลง

แนวทาง Engram ในการจัดการบริบทเน้นลำดับชั้นหน่วยความจำมากกว่าการคำนวณดิบ โครงสร้างพื้นฐานการฝึกในอนาคตอาจจัดลำดับความสำคัญ หน่วยความจำแบนด์วิดท์สูงและการแคชที่มีประสิทธิภาพมากกว่าพีค FLOPS

สำหรับผู้ให้บริการศูนย์ข้อมูล แนวโน้มหลายประการเกิดขึ้น:

1. แบนด์วิดท์หน่วยความจำกลายเป็นสิ่งสำคัญ: เทคนิคการออฟโหลด DRAM ของ Engram เปลี่ยนภาระงานจากหน่วยความจำ GPU ไปยัง RAM ระบบ
2. โครงสร้างพื้นฐานการอนุมานมีความหลากหลาย: การปรับใช้ระดับผู้บริโภคทำให้การติดตั้งขอบและในสถานที่เป็นไปได้
3. การฝึกยังคงเป็นศูนย์กลาง: แม้จะมีการเพิ่มประสิทธิภาพ การฝึกโมเดลแนวหน้ายังต้องการคลัสเตอร์ GPU มหาศาล
4. สถาปัตยกรรมผสมได้รับแรงผลักดัน: การสกัด DeepSeek + การตรวจสอบโมเดลตะวันตกลดต้นทุนในขณะที่รักษาการปฏิบัติตาม

ประเด็นสำคัญ

สำหรับทีมโครงสร้างพื้นฐาน AI:

• การปรับใช้ฮาร์ดแวร์ผู้บริโภคของ DeepSeek V4 (RTX 4090 คู่) เปลี่ยนเศรษฐศาสตร์ AI ในสถานที่
• สถาปัตยกรรมหน่วยความจำ Engram เปลี่ยนลำดับความสำคัญฮาร์ดแวร์ไปสู่ DRAM แบนด์วิดท์สูง
• น้ำหนักเปิดทำให้การปรับแต่งและการปรับใช้โดยไม่พึ่งพา API เป็นไปได้

สำหรับผู้ตัดสินใจระดับองค์กร:

• การลดต้นทุน 10-40 เท่าทำให้แอปพลิเคชัน AI ที่เคยไม่คุ้มค่าทางเศรษฐกิจเป็นไปได้
• ความกังวลด้านความปลอดภัยต้องการนโยบายที่ชัดเจนเกี่ยวกับการใช้โมเดลจีน
• การปรับใช้แบบผสม (การสกัด DeepSeek + การตรวจสอบตะวันตก) ให้ความสมดุลต้นทุน-สมรรถนะ

สำหรับผู้ให้บริการศูนย์ข้อมูล:

• บริบทล้านโทเค็นเปลี่ยนโปรไฟล์ภาระงานและข้อกำหนดหน่วยความจำ
• การปรับใช้ GPU ผู้บริโภคสร้างความต้องการโครงสร้างพื้นฐานการอนุมานที่เล็กกว่า กระจายกว่า
• การเพิ่มประสิทธิภาพไม่ได้ขจัดความต้องการ—พวกเขาขยายสิ่งที่เป็นไปได้ทางเศรษฐกิจ

เกี่ยวกับ Introl

Introl ให้บริการการปรับใช้โครงสร้างพื้นฐาน GPU เฉพาะทางสำหรับศูนย์ข้อมูล AI ด้วยวิศวกรภาคสนามผู้เชี่ยวชาญ HPC 550 คนใน 257 สถานที่ทั่วโลก Introl ได้ปรับใช้ GPUs กว่า 100,000 ตัว—รองรับทุกอย่างตั้งแต่คลัสเตอร์การฝึกไฮเปอร์สเกลไปจนถึงโครงสร้างพื้นฐานการอนุมานขอบ ไม่ว่าองค์กรจะปรับใช้ DeepSeek โมเดลที่เป็นกรรมสิทธิ์ หรือสถาปัตยกรรมแบบผสม ความเชี่ยวชาญของ Introl รับรองโครงสร้างพื้นฐาน AI ที่เชื่อถือได้และมีประสิทธิภาพ