DeepSeek大模型表现出色，性能与OpenAI O1相当且训练成本低，引发美国猜疑和调查。该模型训练硬件情况及相关各方的反应受到关注。

DeepSeek大模型性能出色，训练成本低，用2048颗H800 GPU训练V3大模型。

Meta花更多硬件成本训练Llama 3大模型，与DeepSeek形成对比。

半导体研究机构认为DeepSeek囤积大量NVIDIA GPU，存在违规获取嫌疑。

美国调查DeepSeek是否通过新加坡公司获得管制出口的GPU。

快科技2月3日消息，DeepSeek大模型的出色表现引发美国AI行业上下震动，不仅性能与OpenAI O1旗鼓相当，更关键的是训练成本低得多，也引发了美国政府的猜疑和调查，新加坡都被牵扯进来。

DeepSeek官方没有详细披露大模型训练的硬件规模，只说用了数量有限的2048颗H800 GPU，在两个月内训练了6710亿个参数的V3大模型，相当于280万个GPU小时。

相比之下，Meta花了16381颗H100 GPU、54天实现，训练了4050亿个参数的Llama 3大模型，相当于3080万个GPU小时，硬件成本相差多达11倍。

半导体研究机构SemiAccurate提出，DeepSeek应该囤积了大约6万颗NVIDIA GPU，包括1万颗A100、1万颗H100、1万颗H800、3万颗H20，总成本超过140亿元。

其中，A100、H100始终都在美国限制对华出口只列，H800作为特供版一度合规，之后也被限制，目前只有H20是完全合规的。

欧美普遍认为，DeepSeek通过美国出口监管漏洞，获得了NVIDIA高端的H100 GPU，而且数量不少，最多可能有5万颗。

根据NVIDIA的财报，2022年底，美国刚刚限制AI芯片对华出口的时候，新加坡贡献的收入占比只有9％，但是到了现在，这个比例已经高达22％，显得很不正常。

因此，美国白宫、FBI等机构正在调查，DeepSeek是否通过位于新加坡的第三方公司，获得了管制出口的NVIDIA AI GPU。

同时，美国有关人士呼吁对新加坡进出口采取更严格的监督、管控措施，避免受限产品转而进入中国。

不过，截至目前，美国政府尚未发现任何确凿证据。

NVIDIA则回应称，已知严格遵守法律要求，与新加坡的大多数交易都是运往其他地方的货物，而不是中国。

NVIDIA强调，与新加坡相关的收入并不意味着转移到中国，其公开文件显示的是客户账单地址而非发货地址。

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