Kunsmatige intelligensie: 545% wins met die Deepseek AI -modelle V3 en R1? AI -sensasie of lugnommer?

'N Opstart in fokus: die waarheid agter Deepseek se indrukwekkende getalle

In die vinnig bewegende en dikwels ondeursigtige wêreld van kunsmatige intelligensie (AI), het die Chinese Ki-opstart Deepseek 'n werklike sensasie veroorsaak. Met 'n verstommende bewering het die maatskappy homself in die middelpunt van die Global AI-bespreking gekapulteer: 'n koste-winsgewende verhouding van 'n ongelooflike 545%-en dit elke dag! Hierdie gewaagde verklaring, ondersteun deur gedetailleerde bedryfsdata, is meer as net 'n indrukwekkende getal. Dit is 'n knal wat die gevestigde AI -industrie laat luister en diepgaande vrae oor ekonomie en toekomstige sakemodelle van AI Technologies laat ontstaan.

Maar wat staan ​​regtig agter hierdie getalle? Is dit 'n revolusionêre doeltreffendheid wat die mark onderstebo sal maak, of 'n slim bemarkingstrategie wat meer lyk as om te wees? Kritici spreek al uit, ontleders ontbind die berekeninge en die tegniese wêrelddebatte. Die vraag is: kan Deepseek eintlik so 'n hoë winsgewendheid bereik, en indien wel, watter invloed het dit vir die hele AI -industrie, veral in vergelyking met die gevestigde reuse uit die Silicon Valley?

Hierdie artikel neem u oor 'n diepgaande ontleding van Deepseek se bewering. Ons verlig die tegnologiese basis agter die indrukwekkende getalle, dissekteer die innoverende prysbepalingsmodel en openbaar die slim bedryfsstrategieë wat Deepseek gebruik. Ons ondersoek egter ook die kritieke stemme wat die euforie vertraag en lig werp op die verskil tussen teoretiese potensiaal en praktiese werklikheid.

Ontdek of Deepseek die geheim van AI -herlewing gekraak het, of dat die 545% meer van 'n droom is. Ons ontleed die verreikende gevolge vir die wêreldwye AI-mark, die mededingende landskap en die vraag of ons aan die begin van 'n nuwe era van die AI-ekonomie is, of of die hype rondom Deepseek 'n strooivuur sal wees. Een ding is seker: Deepseek het die debat oor die toekoms van AI -finansiering en -verminderbaarheid weer opgelewer en jare lank besprekingsmateriaal verskaf. Duik saam met ons in die fassinerende wêreld van Deepseek en openbaar die waarheid agter die opspraakwekkende getalle.

Geskik vir:

• Deepseek vs. OpenAai: Ki-Wet Racen stel bloot aan China se R1 net 'n eksemplaar of 'n strategie-meesterstuk?

Die onthulling van die getalle en die tegnologiese basis daaragter

Op 1 Maart 2025 het Deepseek gedetailleerde bedryfsdata op die GitHub -ontwikkelaarplatform vrygestel, wat 'n periode van 24 uur, meer presies 27 en 28 Februarie 2025, insluit. Hierdie deursigtigheid is opvallend in die AI -industrie, wat dikwels deur vertroulikheid gekenmerk word. Die maatskappy het gesê dat sy gevorderde AI -modelle V3 en R1, gebaseer op die daaglikse bedryfskoste van $ 87.072, teoretiese inkomste van $ 562.027 kan genereer. Uit hierdie syfers het Deepseek die veelvuldige koste-winsgewende verhouding van 545%bereken. Hierdie stelling impliseer dat elke dollar wat in die maatskappy belê het, teoreties $ 5,45 wins verdien. Dit is tot 'n hele jaar geëkstrapoleer, dit sou 'n moontlike jaarlikse omset van meer as $ 200 miljoen beteken, 'n bedrag wat die ambisies en die ontwrigtende potensiaal van Deepseek onderstreep.

Die indrukwekkende prestasie en doeltreffendheid van Deepseek se AI-modelle is gebaseer op 'n moderne infrastruktuur wat in wese gebaseer is op NVIDIA se H800 GPU's. Hierdie grafiese verwerkers is tans die goudstandaard vir rekenkundige take op die gebied van diep leer en die AI. Deepseek huur hierdie H800 GPU's teen 'n prys van $ 2 per uur en skyfie. Gedurende die ontleed 24-uur-periode het die maatskappy gemiddeld 226,75 bedienerknope bedryf, met elke individuele knoop toegerus met agt H800 GPU's. Hierdie massiewe rekenaarkrag het Deepseek in staat gestel om indrukwekkende insette vir 608 miljard en 168 miljard uitsettekens gedurende hierdie periode te verwerk.

'N Wesenlike faktor vir die merkwaardige kostedoeltreffendheid van Deepseek is die gebruik van 'n gesofistikeerde kasstelsel. 'N Cache is in wese 'n tussentydse geheue wat voorkom dat gereeld data benodig om toegang daartoe te versnel en die rekenaarbelasting te verminder. In die geval van Deepseek is 56,3% van die insetkaartjies, wat ooreenstem met 'n merkwaardige 342 miljard tekens, opgeroep van 'n hardeskyf-gebaseerde sleutelwaarde-kas (KV-kas). Hierdie intelligente gebruik van caching het die verwerkingskoste aansienlik verminder omdat toegang tot data vanaf die kas baie vinniger en meer hulpbronverskille is as die verwerking van die grond.

Die gemiddelde uitsetspoed van die Deepseek-modelle was 20-22 tekens per sekonde. Die deurset wat bereik is, was nog indrukwekkender: Tydens die sogenaamde voorvullingfase, waarin die insetdata voorberei word, was die deurset ongeveer 73.700 tekens per H800-knoop. In die dekoderingsfase, waarin die AI -modelle die werklike uitgawes genereer, was die deurset steeds 14.800 teken per sekonde per H800 -knoop. Hierdie hoë deursetkoerse is van uiterste belang vir Deepseek se vermoë om groot hoeveelhede navrae doeltreffend te verwerk en sodoende hoë inkomste te genereer.

Pryse en die berekening van die teoretiese wins

Deepseek volg 'n gedifferensieerde prysstrategie vir sy AI -modelle. Die premium -model R1, wat ontwerp is vir die hoogste prestasie -eise, word bereken teen 'n prys van $ 0,14 per miljoen insettekens as daar 'n kasdoel is. 'N Cache -doelwit beteken dat die gevraagde inligting reeds in die kas beskikbaar is en dus vinnig opgeroep kan word. As daar geen kasdoelwit is nie (kasfout), neem die prys vir insettoken toe tot $ 0,55 per miljoen. Vir uitsettokens, dit wil sê die antwoorde wat deur die AI gegenereer word, bereken Deepseek $ 2,19 teken per miljoen tokens.

Hierdie prysstruktuur van Deepseek is aansienlik laer in direkte vergelyking met Westerse mededingers soos OpenAAI of Anthropic. Hierdie aggressiewe pryse blyk 'n integrale deel van Deepseek se ontwrigtende markstrategie te wees. Die maatskappy beoog blykbaar om markaandele deur aantreklike pryse te verkry en hulself as 'n koste-effektiewe alternatief in die AI-mark te posisioneer.

Die berekening van die teoretiese wins van 545% is gebaseer op die aanname dat * alle * verwerkte tekens gefaktureer word vir die premium tarief van die R1 -model. Dit is 'n belangrike punt omdat dit 'n vereenvoudigde aanname is wat nie die werklikheid heeltemal weerspieël nie. Onder hierdie aanname sou die gemete volumes van 608 miljard insette en 168 miljard uitsettekens lei tot 'n daaglikse inkomste van $ 562.027. Met die bedryfskoste van $ 87.072, lei dit tot die veelbesproke koste-winsgewende verhouding van 545%.

Dit is egter uiters belangrik om te beklemtoon dat dit 'n * teoretiese * berekening is wat onder geïdealiseerde toestande uitgevoer is. Die werklike finansiële prestasie van Deepseek in die regte wêreld kan en word beïnvloed deur 'n verskeidenheid faktore wat nie in ag geneem word in hierdie vereenvoudigde berekening nie.

Die werklikheid agter die teoretiese getalle: beperkings en besprekings

In die publikasie daarvan erken Deepseek self openlik dat die werklike inkomste 'baie laer' is as die waardes wat deur die teoretiese berekening voorgestel word. Hierdie deursigtigheid is 'n ander teken vir Deepseek se ongewone benadering en onderstreep die behoefte om die figure wat in die konteks van hul beperkings aangebied word, te interpreteer. Daar is 'n aantal redes vir die verskil tussen die teoretiese berekeninge en die reële inkomste.

Die bestaan ​​van die standaardmodel V3 is 'n wesenlike faktor. Hierdie model word teen aansienlik laer pryse aangebied as die premium -model R1. Aangesien nie alle kliënte outomaties die duurste model kies nie, verminder die gebruik van die V3 -model die gemiddelde verkope per teken vir Deepseek. Daarbenewens verdien Deepseek tans slegs slegs 'n deel van sy dienste wat aangebied word. Die web- en app -toegang tot die AI -modelle is steeds gratis vir eindgebruikers. Inkomste word hoofsaaklik gegenereer deur API Access, wat ondernemings en ontwikkelaars in staat stel om die Deepseek -modelle in hul eie toepassings en stelsels te integreer. Hierdie fokus op API -inkomste beteken dat 'n beduidende deel van die potensiële gebruik van die Deepseek -modelle tans nie direk geld verdien word nie.

'N Ander belangrike aspek is afslag. Deepseek bied outomaties afslag gedurende die nagure wanneer die laai van die stelsels gewoonlik laer is. Hierdie afslag is bedoel om gebruik in swak tye te bevorder en die algemene hulpbronbenutting as geheel te optimaliseer. Dit verminder egter ook die gemiddelde verkope per teken.

Die belangrikste punt, wat heeltemal in ag geneem word in die teoretiese winsberekening, is miskien die enorme beleggings in navorsing en ontwikkeling (F&E), sowel as die geweldige opleidingskoste van die AI -modelle. Die ontwikkeling en opleiding van moderne AI-modelle soos V3 en R1 is buitengewoon duur en tydrowend. Dit vereis die gebruik van hoogs gekwalifiseerde wetenskaplikes en ingenieurs, toegang tot groot datastelle en die werking van kragtige datasentrums oor lang tydperke. Hierdie koste verteenwoordig dikwels die grootste kosteblok vir AI -ondernemings en kan die bedryfswinsgewendheid aansienlik beïnvloed. Die suiwer bedryfskoste vir die inferensie, wat Deepseek in die berekening daarvan onthul, vorm slegs 'n deel van die geheelbeeld. Ten einde die werklike winsgewendheid van 'n AI -onderneming te beoordeel, moet die vorige en deurlopende beleggings in F&E en opleiding ook in ag geneem word.

Innoverende bedryfstrategieë om doeltreffendheid te verhoog

Ondanks die beperkings op die teoretiese winsberekening, toon Deepseek indrukwekkende chirurgiese doeltreffendheid as gevolg van die bekendmaking daarvan. Die maatskappy het 'n aantal innoverende strategieë geïmplementeer om doeltreffendheid te maksimeer en bedryfskoste te verlaag.

'N Sleutelkomponent is die dinamiese hulpbronopdrag. Deepseek is nie staties van sy rekenkundige bronne nie, maar pas buigsaam aan by die huidige vraag en die verskillende vereistes van die onderneming. Gedurende die belangrikste verkeerstye per dag, wanneer die vraag na inferensiedienste die hoogste is, word die beskikbare bedienerknope en GPU's hoofsaaklik gebruik om hierdie dienste te lewer. Gedurende die nag, wanneer die besetting tipies laer is, word hulpbronne heredeer en gebruik vir ander take, veral vir navorsing en opleiding van nuwe AI -modelle. Hierdie dinamiese toekenning maksimeer die gebruik van die duur hardeware en dra by tot die vermindering van die totale koste.

Tegnies is Deepseek staatmaak op 'n so -oproepe kruis -knoopparallelisering (kundige parallelisme, EP). Hierdie tegniek is 'n gevorderde prosedure vir die verspreiding van die rekenaarlas tydens opleiding en die gevolgtrekking van groot AI -modelle. In die parallelisering van kundiges word die model in verskillende “kundiges” verdeel, wat elkeen in verskillende bedienerknope of GPU's loop. Hierdie parallelle verwerking maak dit moontlik om hoër deurset te maak en verminder latensie, aangesien die rekenaarwerk ook op verskeie hardeware -komponente uitgevoer word. Die parallelisering van kundiges is veral effektief vir baie groot modelle, aangesien dit die geheue en rekenkundige vereistes aan verskillende toestelle versprei en dus die grense van individuele hardeware -komponente oorkom.

Benewens die parallelisering van kundiges, het Deepseek 'n gesofistikeerde lasvergoedingstelsel geïmplementeer. Hierdie stelsel versprei die inkomende dataverkeer intelligent via verskillende bedieners en datasentrums. Die doel van die lasvergoeding is om knelpunte te vermy, die hulpbronbenutting te optimaliseer en die mislukking van die stelsel te verhoog. Die eweredige verspreiding van die las verseker dat geen enkele bediener oorlaai is nie en dat die reaksietye vir die gebruikers konstant bly. 'N Effektiewe lasvergoedingsisteem is van kardinale belang vir die skaalbaarheid en betroubaarheid van wolkgebaseerde AI-dienste soos dié van Deepseek.

Markimplikasies en reaksies in die bedryf: 'n wekroep vir die AI-industrie?

Die bekendmaking van die gedetailleerde finansiële sleutelsyfers deur Deepseek kom in 'n tyd waarin die winsgewendheid van AI -startups en die volhoubaarheid van sy sakemodelle 'n sentrale onderwerp in die tegnologie- en beleggerswêreld is. Beleggers en ontleders wonder toenemend of die hoë graderings en die geweldige hype -potensiaal van die AI -industrie ook ondersteun word deur soliede ekonomiese fondasies. Maatskappye soos OpenAI, Anthropic en vele ander eksperimenteer intensief met verskillende bronne van inkomste, intekeninggebaseerde modelle tot gebruiksafhanklike faktuur vir lisensiegeld vir hul AI-tegnologieë. Terselfdertyd woed 'n ras vir ontwikkeling meer en meer gesofistikeerd en kragtiger wat aansienlike beleggings verg.

Die onthulling van Deepseek is veral belangrik in hierdie konteks. Die nog jong opstart, wat slegs 20 maande gelede gestig is, het die gevestigde Silicon Valley begin met sy innoverende en koste-effektiewe benadering tot die ontwikkeling en werking van AI-modelle. Vroeër beweer dat Deepseek minder as $ 6 miljoen bestee het vir die skyfies wat gebruik is om sy modelle op te lei-'n bedrag wat aansienlik onder die uitgawes van Westerse mededingers soos Openaiz-Had was, het in Januarie 2025 reeds tot merkbare prysverliese in AI-aandele gelei. Die huidige bekendmaking van die beweerde koste-winsgewende verhouding van 545%verhoog hierdie indruk en voed die vrees dat tradisionele AI-ondernemings meer ondoeltreffend en minder mededingend kan wees as nuwe uitdagers soos Deepseek.

Die deursigtigheid en die veronderstelde kostedoeltreffendheid van Deepseek kan 'n paradigmaverskuiwing in die AI -industrie inisieer. Hulle dwing gevestigde ondernemings om hul eie kostestrukture en sakemodelle krities te bevraagteken en moontlik doeltreffender maniere te vind om AI -dienste te lewer. Die druk op maatskappye soos OpenAI, Anthropic en Google om hul pryse te verlaag en te demonstreer dat hul winsgewendheid kan toeneem deur Deepseek se sukses.

Kritiese perspektiewe en kundige ontledings: Is die winsmarge regtig so hoog?

Die winsmarge van 545% wat deur Deepseek geëis is, het groot aandag en skeptisisme in spesialiskringe veroorsaak. Sommige ontleders dui aan dat die term “winsmarge” moontlik nie in hierdie konteks korrek gebruik word nie. In ooreenstemming met die definisie, kan 'n winsmarge wat die verhouding van wins tot verkope verteenwoordig, nie meer as 100%strek nie. In die geval van Deepseek is dit meer 'n toeslag oor die koste of 'n opbrengs op kapitaal (opbrengs op belegging, ROI). Die term “koste-winsgewende verhouding” is meer presies in hierdie konteks.

Kritici op aanlynplatforms soos Reddit en in spesialisforums streef dikwels na die aanskoulike voorbeeld van 'n kind wat limonade verkoop. Hierdie kind kan verkeerd aanvaar dat sy wins slegs die verskil is tussen die verkoopprys van die limonade en die koste vir die bestanddele (suurlemoene, suiker, water). Belangrike kostefaktore sal egter oor die hoof sien, soos die koste vir die tafel, die kruik, die gemengde gereedskap, die bril en bowenal die tyd en werk wat aan die produksie en verkoop van die limonade bestee is. Hierdie analogie illustreer dat 'n geïsoleerde oorweging van die suiwer bedryfskoste vir die afleiding in AI -modelle tot 'n onvolledige en moontlik verwronge beeld van die werklike winsgewendheid kan lei. 'N Omvattende koste -boekhouding moet alle relevante kostefaktore in ag neem, insluitend die enorme F & R en opleidingskoste.

Ontleders van die bekende marknavorsingsonderneming Semianalise het ook vroeër Deepseek -koste -inligting bevraagteken. Hulle skat dat die nodige bedieners vir die GPU -infrastruktuur wat Deepseek bedryf, koste van ongeveer $ 1,6 miljard kan veroorsaak. Hierdie bedrag is ver bo die $ 5,6 miljoen wat amptelik deur Deepseek gespesifiseer is vir die opleiding van die Deepseek V3 -model. Die verskil tussen hierdie getalle dui aan dat Deepseek buitengewone doeltreffende opleidingsmetodes ontwikkel het, of dat die werklike opleidingskoste hoër kan wees as wat in die openbaar bekend is. Dit is ook moontlik dat Deepseek voordeel trek uit staatsubsidies of ander finansieringsbronne wat nie eksplisiet in die gepubliseerde koste aangetoon word nie.

Dit is belangrik om te beklemtoon dat die evaluering van die ekonomie van AI -ondernemings kompleks en ingewikkeld is. Benewens die direkte koste vir hardeware, sagteware en personeel, moet indirekte kostefaktore soos bemarking, verkope, kliëntediens, regsadvies, regulatoriese nakoming en infrastruktuurverwagting ook in ag geneem word. Daarbenewens speel strategiese oorwegings 'n rol, soos mededingendheid in die langtermyn, die behoefte aan deurlopende innovasie en die vermoë om aan te pas by veranderde marktoestande. 'N Geïsoleerde koste-winsgewende verhouding vir 'n enkele dag of 'n kort tydjie kan dus slegs 'n beperkte insig gee in die werklike ekonomiese prestasie van 'n AI-onderneming.

Geskik vir:

• Deepseek R2: China se AI-model Turbo ontbrand vroeër as wat verwag is DeepEek R2 moet kode-kundige ontwikkelaar wees!

Die breër gevolge vir die AI -industrie: meer deursigtigheid en kostedruk?

Ongeag die kritieke stemme en die beperkings van die syfers wat aangebied word, die openbaarmaking van Deepseek en die toenemend oop benadering (die maatskappy publiseer dele van sy kodes en sy modelle open source) het 'n belangrike uitwerking op die AI -industrie. Die kombinasie van koste -deursigtigheid, open source -strategie en aansienlik laer pryse is 'n ernstige uitdaging vir Westerse AI -ondernemings.

Die hoë teoretiese marges wat deur Deepseek aangebied word, is veral interessant in die konteks van Openai se jongste model GPT-4.5. Hierdie model kos 'n veelvoud van vorige modelle en veral Deepseek -modelle, maar in baie kundiges bied dit amper geen meetbare verbeterings ten opsigte van prestasie en funksionaliteit nie. Hierdie ontwikkeling ondersteun die tesis dat huidige taalmodelle toenemend massaprodukte word waarin premiepryse nie meer noodwendig ooreenstem met die werklike toegevoegde waarde in die prestasie nie. As Deepseek in staat is om AI-modelle van hoë gehalte teen aansienlik laer koste te bied, kan dit die mark vir stemmodelle fundamenteel verander en tot sterker mededinging en dalende pryse lei.

Die syfers van Deepseek dui aan dat die mark vir AI -taalmodelle oor die algemeen ekonomies aantreklik kan wees, mits die bedryfskoste doeltreffend bestuur word en dat die modelle breedweg gebruik word. Terselfdertyd toon die beduidende verskil tussen die teoretiese en werklike inkomste die aansienlike uitdagings waarmee AI -ondernemings gekonfronteer word wanneer hulle probeer om volhoubare winsgewende sakemodelle te ontwikkel. Die hoë F &-en opleidingskoste, die behoefte aan deurlopende innovasie en die intensiewe mededinging in die bedryf maak dit moeilik om op lang termyn hoë winsmarges te behaal.

Tussen indrukwekkende potensiaal en praktiese werklikheid

Deepseek se beweerde koste-winsgewende verhouding van 545% bied 'n fassinerende en uitdagende insig in die potensiële ekonomie van moderne AI-stelsels. Dit demonstreer indrukwekkend dat indrukwekkende chirurgiese marges bereik kan word op die gebied van AI -inferensie onder geïdealiseerde toestande en met doeltreffende bedryfsstrategieë. Dit is egter van kardinale belang om hierdie getal in die konteks van die totale kostestruktuur van 'n AI -onderneming en die ingewikkelde werklikheid van die mark te oorweeg. Alhoewel die bedryfsmarges moontlik baie aantreklik kan wees vir inferensiedienste, is die enorme beleggings in navorsing, ontwikkeling en opleiding steeds aansienlike hindernisse vir die totale talent.

Die bekendmaking van Deepseek onderstreep in elk geval die posisie van die onderneming as 'n ontwrigtende speler in die wêreldwye AI -mark. Die deursigtigheid, kostedoeltreffendheid en open source -oriëntasie kan op lang termyn tot meer mededinging, deursigtigheid en kostebewustheid in die hele bedryf lei. Die kombinasie van tegniese innovasie, doeltreffende gebruik van hulpbronne en aggressiewe pryse maak Deepseek 'n ernstige mededinger vir gevestigde Westerse AI -ondernemings en kan die dinamika van die wêreldwye AI -kompetisie volhoubaar verander. Die toekoms sal wys of Deepseek sy ambisieuse doelwitte kan bereik en sy posisie as 'n toonaangewende verskaffer in die AI -mark kan konsolideer. Die bespreking oor die winsgewendheid van AI -stelsels en die sakemodelle van die AI -ondernemings het egter ongetwyfeld 'n nuwe, opwindende dimensie deur Deepseek se inisiatief ontvang.

KI & XR 3D-weergawemasjien: Vyfvoudige kundigheid van Xpert.Digital in 'n omvattende dienspakket, R&D XR, PR & SEM - Beeld: Xpert.Digital

Xpert.Digital het diepgaande kennis van verskeie industrieë. Dit stel ons in staat om pasgemaakte strategieë te ontwikkel wat presies aangepas is vir die vereistes en uitdagings van jou spesifieke marksegment. Deur voortdurend markneigings te ontleed en bedryfsontwikkelings te volg, kan ons met versiendheid optree en innoverende oplossings bied. Deur die kombinasie van ervaring en kennis, genereer ons toegevoegde waarde en gee ons kliënte 'n beslissende mededingende voordeel.

Meer daaroor hier:

• Gebruik die 5x kundigheid van Xpert.Digital in een pakket – vanaf slegs €500/maand

☑️ KMO-ondersteuning in strategie, konsultasie, beplanning en implementering

☑️ Skep of herbelyning van die digitale strategie en digitalisering

☑️ Uitbreiding en optimalisering van internasionale verkoopsprosesse

☑️ Globale en digitale B2B-handelsplatforms

☑️ Pionier Besigheidsontwikkeling

Konrad Wolfenstein

Ek sal graag as jou persoonlike adviseur dien.

Jy kan my kontak deur die kontakvorm hieronder in te vul of my eenvoudig by +49 89 89 674 804 (München) .

Ek sien uit na ons gesamentlike projek.

Xpert.Digital is 'n spilpunt vir die industrie met 'n fokus op digitalisering, meganiese ingenieurswese, logistiek/intralogistiek en fotovoltaïese.

Met ons 360° besigheidsontwikkelingsoplossing ondersteun ons bekende maatskappye van nuwe besigheid tot naverkope.

Markintelligensie, smarketing, bemarkingsoutomatisering, inhoudontwikkeling, PR, posveldtogte, persoonlike sosiale media en loodversorging is deel van ons digitale hulpmiddels.

Jy kan meer uitvind by: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus