Tehisintellekt: 545% kasum Deepseek AI mudelitega V3 ja R1? AI sensatsioon või õhu number?

Startup fookuses: tõde Deepseeki muljetavaldavate numbrite taga

Kiiresti liikuvas ja sageli läbipaistmatus tehisintellekti (AI) maailmas on Hiina Ki startup Deepseek põhjustanud tõelise sensatsiooni. Üllatava väitega katapulteeris ettevõte end ülemaailmse AI arutelu keskmes: kulukasutamise suhe uskumatu 545%-ga ja iga päev! See täpsed tööandmed toetavad julged avaldused on midagi enamat kui lihtsalt muljetavaldav number. See on pauk, mis paneb väljakujunenud AI -tööstuse kuulama ja tõstatab sügavaid küsimusi AI Technologiesi majanduse ja tulevaste ärimudelite kohta.

Kuid mis on nende numbrite taga? Kas see on revolutsiooniline tõhusus, mis muudab turu tagurpidi või nutika turundusstrateegia, mis on rohkem välimus kui olemine? Kriitikud räägivad juba välja, analüütikud lammutavad arvutused ja tehnilise maailma arutelud. Küsimus on järgmine: kas Deepseek võib tegelikult saavutada nii suure kasumlikkuse ja kui jah, siis mis mõjutab see kogu AI -tööstuse jaoks, eriti võrreldes Silicon Valley väljakujunenud hiiglastega?

See artikkel viib teid Deepseeki väite põhjaliku analüüsi. Me valgustame muljetavaldavate numbrite taga olevat tehnoloogilist alust, lahkame uuendusliku hinnamudeli ja paljastame nutikad tööstrateegiad, mida Deepseek kasutab. Kuid uurime ka kriitilisi hääli, mis aeglustavad eufooriat ja heidavad valgust teoreetilise potentsiaali ja praktilise reaalsuse erinevusele.

Uurige, kas Deepseek purustas AI -i remonditavuse saladuse või on 545% rohkem unistus. Analüüsime kaugeleulatuvaid tagajärgi ülemaailmsele AI-turule, konkurentsimaastikule ja küsimusele, kas oleme AI majanduse uue ajastu alguses või kas Deepseeki ümbritsev hüpe osutub õlgtulekahjuks. Üks on kindel: Deepseek on korraldanud arutelu AI finantseerimise ja lunastamise tuleviku üle ning pakub aastaid arutelumaterjale. Sukelduge koos meiega põnevasse Deepseeki maailma ja paljastage sensatsiooniliste numbrite taga olev tõde.

Sobib selleks:

• Deepseek vs OpenAai: Ki-Wet Racen paljastab-kas Hiina R1 on lihtsalt koopia või strateegia meistriteos?

Selle taga olevate numbrite avamine ja tehnoloogiline alus

1. märtsil 2025 avaldas Deepseek Githubi arendajaplatvormil üksikasjalikud tööandmed, mis sisaldas 24 -tunnist perioodi, täpsemalt 27. ja 28. veebruaril 2025. See läbipaistvus on tähelepanuväärne AI -tööstuses, mida sageli iseloomustab konfidentsiaalsus. Ettevõte teatas, et oma arenenud AI -mudelid V3 ja R1, mis põhineb igapäevastel tegevuskuludel 87 072 dollarit, võivad teenida teoreetilist sissetulekut 562 027 dollarit. Nende arvude põhjal arvutas Deepseek paljude kulude kasumisuhte 545%. See avaldus tähendab, et iga ettevõttesse investeeritud dollar teenib teoreetiliselt 5,45 dollarit kasumit. Terve aasta ekstrapoleeritud see tähendaks potentsiaalset aastakäivet üle 200 miljoni dollari - summa, mis rõhutab Deepseeki ambitsioone ja häirivat potentsiaali.

Deepseeki AI mudelite muljetavaldav jõudlus ja tõhusus põhineb tipptasemel infrastruktuuril, mis põhineb sisuliselt Nvidia H800 GPU-del. Need graafikaprotsessorid on praegu aritmeetiliste ülesannete kuldstandard sügava õppimise ja AI valdkonnas. Deepseek rendib selle H800 GPU hinnaga 2 dollarit tunnis ja kiip. Analüüsitud 24-tunnise perioodi jooksul opereeris ettevõte keskmiselt 226,75 serveri sõlme, kusjuures iga üksik sõlm oli varustatud kaheksa H800 GPU-ga. See massiivne arvutusvõimsus võimaldas DeepSekil sel perioodil muljetavaldavat 608 miljardit sisendmärki ja 168 miljardit väljundmärki.

Deepseeki tähelepanuväärse kulutõhususe oluline tegur on keeruka vahemälu süsteemi kasutamine. Vahemälu on sisuliselt vahemälu, mis takistab sageli vajalikke andmeid sellele juurdepääsu kiirendamiseks ja arvutuskoormuse vähendamiseks. Deepseeki puhul kutsuti 56,3% sisendpiletitest, mis vastab tähelepanuväärsele 342 miljardile žetoonile, kõvakettal põhinevast võtmeväärtuse vahemälust (KV vahemälu). See vahemällu salvestamise arukas kasutamine vähendas töötlemiskulusid märkimisväärselt, kuna vahemälu andmetele juurdepääs on palju kiirem ja ressursside säästmine kui maapinna töötlemine.

Deepseeki mudelite keskmine väljundkiirus oli 20-22 žekid sekundis. Saavutatud läbilaskevõime oli veelgi muljetavaldavam: niinimetatud eelnemisfaasis, milles sisendandmed valmistatakse, oli läbilaskevõime umbes 73 700 märki H800 sõlme kohta. Dekodeerimisetapis, milles AI mudelid genereerivad tegelikud kulud, oli läbilaskevõime ikkagi 14 800 märgi sekundis H800 sõlme kohta. Need suure läbilaskevõime määrad on üliolulised Deepseeki võimet tõhusalt töödelda suuri järelepärimisi ja teenida seeläbi suure sissetuleku.

Hinnakujundus ja teoreetilise kasumi arvutamine

Deepseek järgib oma AI -mudelite diferentseeritud hinnastrateegiat. Premium -mudel R1, mis on mõeldud kõige suurema jõudlusnõuete jaoks, arvutatakse vahemälu eesmärgi korral hinnaga 0,14 dollarit miljoni sisestusmärgi kohta. Vahemälu eesmärk tähendab, et taotletud teave on vahemälus juba saadaval ja seetõttu saab seda kiiresti kutsuda. Kui vahemälu pole (vahemälu viga), tõuseb sisendmärgi hind 0,55 dollarini miljoni kohta. Väljundmärkide jaoks, st AI genereeritud vastused, arvutab Deepseek 2,19 dollarit miljoni žetooni kohta.

See Deepseeki hinnastruktuur on otseselt madalam võrreldes lääne konkurentidega, näiteks OpenAAI või Antropicuga. See agressiivne hinnakujundus näib olevat Deepseeki häiriva turustrateegia lahutamatu osa. Ilmselt on ettevõtte eesmärk saada turuosade atraktiivsete hindade kaudu ja positsioneerida end kulutõhusa alternatiivina AI-turul.

Teoreetilise kasumi arvutamine 545% põhineb eeldusel, et * kõik * töödeldud žetoonid arvestatakse R1 mudeli lisatasu tariifi eest. See on oluline punkt, kuna see on lihtsustatud eeldus, mis ei kajasta reaalsust täielikult. Selle eelduse kohaselt tooksid mõõdetud 608 miljardi sisendi ja 168 miljardi väljundmärgi maht päevasissetulekuks 562 027 dollarit. Kuna tegevuskulud on 87 072 dollarit, põhjustab see palju arutatud kulukasutamise suhe 545%.

Siiski on ülioluline rõhutada, et see on * teoreetiline * arvutus, mis viidi läbi idealiseeritud tingimustes. Deepseeki tegelik finantstulemus reaalses maailmas saab ja seda mõjutavad mitmesugused tegurid, mida selles lihtsustatud arvutamisel ei võeta arvesse.

Teoreetiliste numbrite taga olev reaalsus: piirangud ja reservatsioonid

Oma avaldamises tunnistab Deepseek ise avalikult, et tegelik sissetulek on „palju madalam” kui teoreetilise arvutamisega soovitatud väärtused. See läbipaistvus on veel üks märk Deepseeki ebaharilikule lähenemisele ja rõhutab vajadust tõlgendada nende piirangute kontekstis esitatud arvnäitajaid. Teoreetiliste arvutuste ja tegeliku sissetuleku vahel on mitmeid põhjuseid.

Standardmudeli V3 olemasolu on oluline tegur. Seda mudelit pakutakse oluliselt madalama hinnaga kui Premium mudel R1. Kuna mitte kõik kliendid ei vali automaatselt kõige kallimat mudelit, vähendab V3 mudeli kasutamine Deepseeki keskmise müügi sümboolse müüki. Lisaks rahastab Deepseek ainult ainult osa oma pakutavatest teenustest. Veebi- ja rakenduste juurdepääs AI mudelitele on lõppkasutajatele endiselt tasuta. Sissetulekuid teenib peamiselt API Access, mis võimaldab ettevõtetel ja arendajatel integreerida DeepSeage mudelid oma rakendustesse ja süsteemidesse. See keskendumine API tuludele tähendab, et oluline osa Deepseeki mudelite potentsiaalsest kasutamisest ei ole praegu otseselt rahaline.

Teine oluline aspekt on allahindlused. Deepseek pakub automaatselt allahindlusi öötundidel, kui süsteemide laadimine on tavaliselt madalam. Need allahindlused on mõeldud kasutamise edendamiseks nõrkadel aegadel ja optimeerimiseks üldise ressursi kasutamise kui tervikuna. Kuid nad vähendavad ka keskmist müügi sümboolset müüki.

Võib -olla kõige olulisem punkt, mida teoreetilise kasumi arvutamisel täielikult eirata, on tohutud investeeringud teadus- ja arendustegevusesse (F&E), aga ka AI mudelite tohutute koolituskulude juurde. Selliste AI-mudelite nagu V3 ja R1 väljatöötamine ja koolitamine on äärmiselt kallis ja aeganõudev. Need nõuavad kõrgelt kvalifitseeritud teadlaste ja inseneride kasutamist, juurdepääsu tohututele andmekogudele ja võimsate andmekeskuste kasutamist pika aja jooksul. Need kulud esindavad sageli AI ettevõtete suurimat kuluplokki ja võivad operatiivset kasumlikkust märkimisväärselt mõjutada. Järelduse puhtad tegevuskulud, mida Deepseek oma arvutamisel paljastab, on vaid osa üldpildist. AI -ettevõtte tegeliku kasumlikkuse hindamiseks tuleb arvesse võtta ka varasemaid ja pidevaid investeeringuid F&E ning koolitustesse.

Uuenduslikud tegevusstrateegiad tõhususe suurendamiseks

Vaatamata teoreetilise kasumi arvutamise piirangutele näitab Deepseek selle avalikustamise tõttu muljetavaldavat kirurgilist efektiivsust. Ettevõte on rakendanud mitmeid uuenduslikke strateegiaid, et maksimeerida tõhusust ja vähendada tegevuskulusid.

Põhikomponent on dünaamiline ressursside määramine. Deepseek ei staatiliselt oma aritmeetilisi ressursse, vaid kohaneb paindlikult praeguse nõudluse ja ettevõtte erinevate nõuetega. Peamiste liiklusajade ajal päevas, kui nõudlus järelduste teenuste järele on kõrgeim, kasutatakse saadaolevaid serverisõlmeid ja GPU -sid peamiselt nende teenuste osutamiseks. Öösel, kui täituvus on tavaliselt madalam, suunatakse ressursid ümber ja neid kasutatakse muude ülesannete jaoks, eriti uute AI -mudelite uurimiseks ja koolitamiseks. See dünaamiline jaotus maksimeerib kalli riistvara kasutamist ja aitab kogukulude vähendamisele kaasa.

Tehniliselt tugineb Deepseek SO -nimelise ristnurga paralleelimise (asjatundlik paralleelsus, EP). See tehnika on täiustatud protseduur arvutuskoormuse jaotamiseks treenimise ajal ja suurte AI -mudelite järeldamise ajal. Ekspertide paralleelimisel jaguneb mudel mitmeks eksperdiks, millest igaüks jookseb erinevatesse serverisõlmedesse või GPU -desse. See paralleelne töötlemine võimaldab suuremat läbilaskevõimet ja vähendab latentsust, kuna arvutustööd viiakse läbi ka mitmel riistvarakomponendil. Ekspertide paralleelsus on eriti efektiivne väga suurte mudelite puhul, kuna see jaotab mälu ja aritmeetilised nõuded mitmele seadmele ja ületab seega üksikute riistvarakomponentide piirid.

Lisaks ekspertide paralleelsusele on Deepseek rakendanud keeruka koormuse kompensatsioonisüsteemi. See süsteem levitab saabuvat andmeliiklust arukalt erinevate serverite ja andmekeskuste kaudu. Koormuse kompenseerimise eesmärk on vältida kitsaskohti, optimeerida ressursside kasutamist ja suurendada süsteemi rikkeohutust. Koormuse ühtlane jaotus tagab, et ükski server pole ülekoormatud ja kasutajate reageerimisajad püsivad konstantsena. Tõhus koormuse kompensatsioonisüsteem on pilvepõhiste AI-teenuste nagu Deepseeki mastaapsuse ja töökindluse jaoks ülioluline.

Turu mõjud ja reaktsioonid tööstuses: AI-tööstuse äratus?

Deepseeki üksikasjalike rahaliste võtmeisikute avalikustamine tuleb ajal, mil AI idufirmade kasumlikkus ja ärimudelite jätkusuutlikkus on tehnoloogia ja investorimaailma keskne teema. Üha enam mõtlevad investorid ja analüütikud, kas AI -tööstuse kõrged hinnangud ja tohutu hüpe potentsiaal toetavad ka kindlad majanduslikud alused. Sellised ettevõtted nagu OpenAai, Antropic ja paljud teised katsetavad intensiivselt mitmesuguseid sissetulekuallikaid, tellimispõhiseid mudeleid kasutamisest sõltuva arveldusega, et litsentsi nende AI-tehnoloogiate jaoks. Samal ajal möllab arenguvõistlus üha keerukam ja võimsam, mis nõuab märkimisväärseid investeeringuid.

Deepseeki avalikustamine on selles kontekstis eriti oluline. Ainult 20 kuud tagasi asutatud noor startup on asutanud väljakujunenud Silicon Valley oma uuendusliku ja kulutõhusa lähenemisviisiga AI mudelite väljatöötamisele ja toimimisele. Varasemad väitel, et Deepseek kulutas oma mudelite koolitamiseks kasutatud kiipide jaoks vähem kui 6 miljonit dollarit-summa, mis oli oluliselt madalam lääne konkurentide kuludest, näiteks OpenAai-HAD, põhjustas AI aktsiate märgatava hinnakaotuse 2025. aasta jaanuaris. Praegune väidetavate kulude kasumisuhete praegune avalikustamine võib-olla on see, et see võib-olla kajastab, et see on rohkem kui see, et see on rohkem kui see, mis on seotud Traditsioonilise ja toitega ettevõtete jaoks.

Deepseeki läbipaistvus ja oletatav kulutõhusus võivad algatada paradigmavahetuse AI -tööstuses. Nad sunnivad väljakujunenud ettevõtteid kriitiliselt kahtlema oma kulustruktuuride ja ärimudelitega ning võimalusel leidma tõhusamaid viise AI -teenuste osutamiseks. Surve sellistele ettevõtetele nagu OpenAai, Antropic ja Google oma hindu vähendamiseks ja nende kasumlikkuse näitamiseks võib Deepseeki edu kaudu jätkuvalt suureneda.

Kriitilised vaatenurgad ja ekspertide analüüsid: kas kasumimarginaal on tõesti nii kõrge?

Deepseeki väidetud 545% -line kasumimarginaal on spetsialiseerunud ringkondades suurt tähelepanu ja skepsist. Mõned analüütikud näitavad, et mõistet „kasumimarginaal” ei tohi selles kontekstis õigesti kasutada. Vastavalt määratlusele ei saa kasumimarginaal, mis tähistab kasumi ja müügi suhet, üle 100%. Deepseeki puhul on see rohkem lisatasu kulude või kapitali tootlusega (investeeringutasuvus, ROI). Mõiste „kulukasutamine suhe” on selles kontekstis täpsem.

Veebiplatvormidel nagu Reddit ja spetsialistide foorumites asuvad kriitikud püüdlevad sageli limonaadi müüva lapse erksa näite poole. See laps võis valesti eeldada, et tema kasum on ainult erinevus limonaadi müügihinna ja koostisosade (sidrunid, suhkur, vesi) kulude vahel. Oluliste kulutegurite kahe silma vahele jäävad siiski, näiteks laua kulud, kannu, segatariistad, prillid ja ennekõike aeg ja töö, mis kulutati limonaadi tootmisele ja müümisele. See analoogia illustreerib, et AI mudelite järeldamise puhaste tegevuskulude eraldatud kaalutlus võib põhjustada mittetäieliku ja võib -olla moonutatud pilti tegelikust kasumlikkusest. Põhjalik kuluarvestus peab võtma arvesse kõiki olulisi kulutegureid, sealhulgas tohutuid F&R ja koolituskulusid.

Tuntud turu -uuringute ettevõtte semialüüsi analüütikud on kahtluse alla seadnud ka Deepseeki kuluteabe. Nende hinnangul võivad Deepseeki tegutseva GPU infrastruktuuri vajalikud serverid põhjustada umbes 1,6 miljardit dollarit kulusid. See summa ületab kaugelt 5,6 miljonit dollarit, mille DeepSEEK täpsustas Deepseek V3 mudeli koolitamiseks. Nende numbrite erinevus näitab, et kas Deepseek on välja töötanud erakordselt tõhusad koolitusmeetodid või et tegelikud koolituskulud võivad olla kõrgemad kui avalikult teada. Samuti on võimalik, et DeepSeek saab kasu riiklikest toetustest või muudest rahastamisallikatest, mida avaldatud kuludes selgesõnaliselt ei näidatud.

Oluline on rõhutada, et AI ettevõtete majanduse hindamine on keeruline ja keeruline. Lisaks riistvara, tarkvara ja personali otsestele kuludele tuleb arvesse võtta ka kaudseid kulufaktoreid nagu turundus, müük, klienditugi, juriidiline nõustamine, regulatiivne vastavus ja infrastruktuuri ootused. Lisaks mängivad rolli strateegilisi kaalutlusi, näiteks pikaajaline konkurentsivõime, pideva uuenduse vajadus ja võime kohaneda muutunud turutingimustega. Seetõttu võib üksiku päeva või lühikese aja jooksul eraldatud kulukasutamissuhe anda AI-ettevõtte tegelikust majandustulemusest piiratud ülevaate.

Sobib selleks:

• Deepseek R2: Hiina AI-mudel Turbo süttib oodatust varasemalt, et R2 peaks olema koodide ekspert-arendaja!

Laiem mõju AI -tööstusele: suurem läbipaistvus ja kulusurve?

Sõltumata kriitilistest häältest ja esitatud arvnäitajate piirangutest, on Deepseeki avalikustamine ja üha avatud lähenemisviis (ettevõte avaldab koodide ja mudelite avatud lähtekoodiga osad) olulist mõju AI -tööstusele. Kulude läbipaistvuse, avatud lähtekoodiga strateegia ja märkimisväärselt madalamate hindade kombinatsioon on Lääne AI ettevõtetele tõsine väljakutse.

Deepseeki kõrged teoreetilised marginaalid on eriti huvitavad OpenAi noorima mudeli GPT-4.5 kontekstis. See mudel maksab varasemate ja eriti Deepseeki mudelite mitu, kuid paljudes ekspertides pakub jõudluse ja funktsionaalsuse osas vaevalt mõõdetavaid parandusi. See areng toetab lõputööd, et praegused keelemudelid muutuvad üha enam massitoodeteks, milles esmaklassilised hinnad ei vasta enam tingimata jõudluse tegelikule lisaväärtusele. Kui Deepseek suudab pakkuda kvaliteetseid AI-mudeleid märkimisväärselt madalamate kuludega, võib see põhimõtteliselt muuta häälemudelite turgu ja viia tugevama konkurentsi ja langevate hindadeni.

Deepseeki arvud näitavad, et AI -keele mudelite turg võib üldiselt olla majanduslikult atraktiivne, tingimusel et tegevuskulud hallatakse tõhusalt ja mudeleid kasutatakse laias laastus. Samal ajal näitab teoreetilise ja tegeliku sissetuleku vahel oluline erinevus märkimisväärseid väljakutseid, millega AI -ettevõtted silmitsi seisavad, kui nad üritavad välja töötada jätkusuutlikult kasumlikke ärimudeleid. Kõrged F &-and-koolituskulud, pideva innovatsiooni ja intensiivse konkurentsi vajadus tööstuses muudavad pikaajaliselt suure kasumimarginaali saavutamise keeruliseks.

Muljetavaldava potentsiaali ja praktilise reaalsuse vahel

Deepseeki väidetav kulukasutamissuhe 545% pakub põnevat ja provokatiivset ülevaadet kaasaegsete AI-süsteemide potentsiaalsest majandusest. See näitab muljetavaldavalt, et idealiseeritud tingimustes ja tõhusate tööstrateegiate korral saab AI -järelduste valdkonnas saavutada muljetavaldavaid kirurgilisi veeriseid. Siiski on ülioluline kaaluda seda arvu AI -ettevõtte kogu kulustruktuuri ja turu keeruka reaalsuse kontekstis. Ehkki operatiivsed marginaalid võivad järelduste teenuste jaoks olla väga atraktiivsed, on tohutute investeeringute, arendamise ja koolituse tohutuid investeeringuid üldise talendi jaoks endiselt märkimisväärsed takistused.

Deepseeki avalikustamine igal juhul rõhutab ettevõtte kui häiriva mängija positsiooni globaalsel AI turul. Läbipaistvus, kulutõhusus ja avatud lähtekoodiga orientatsioon võivad pikas perspektiivis põhjustada suuremat konkurentsi, läbipaistvust ja kulude teadlikkust. Tehnilise innovatsiooni kombinatsioon, ressursside tõhus kasutamine ja agressiivne hinnakujundus muudab DeepEeki tõsiseks konkurendiks väljakujunenud Lääne AI -ettevõtete jaoks ja võib muuta ülemaailmse AI konkurentsi dünaamikat jätkusuutlikult. Tulevik näitab, kas Deepseek suudab saavutada oma ambitsioonikaid eesmärke ja tugevdada oma positsiooni AI turu juhtiva pakkujana. Arutelu AI -süsteemide kasumlikkuse ja AI ettevõtete ärimudelite üle on kahtlemata saanud Deepseeki algatuse kaudu uue, põneva mõõtme.

AI ja XR-3D-renderdusmasin: Xpert.digital viis korda asjatundlikkust põhjalikus teeninduspaketis, R&D XR, PR & SEM-IMAGE: Xpert.digital

Xpert.digital on sügavad teadmised erinevates tööstusharudes. See võimaldab meil välja töötada kohandatud strateegiad, mis on kohandatud teie konkreetse turusegmendi nõuetele ja väljakutsetele. Analüüsides pidevalt turusuundumusi ja jätkates tööstuse arengut, saame tegutseda ettenägelikkusega ja pakkuda uuenduslikke lahendusi. Kogemuste ja teadmiste kombinatsiooni abil genereerime lisaväärtust ja anname klientidele otsustava konkurentsieelise.

Lisateavet selle kohta siin:

• Kasutage Xpert.digital 5 -kordist kompetentsi ühes paketis alates 500 €/kuus

☑️ VKE tugi strateegia, nõuannete, planeerimise ja rakendamise alal

☑️ digitaalse strateegia loomine või ümberpaigutamine ja digiteerimine

☑️ Rahvusvaheliste müügiprotsesside laiendamine ja optimeerimine

☑️ Globaalsed ja digitaalsed B2B kauplemisplatvormid

☑️ teerajaja ettevõtluse arendamine

Konrad Wolfenstein

Aitan teid hea meelega isikliku konsultandina.

Võite minuga ühendust võtta, täites alloleva kontaktvormi või helistage mulle lihtsalt telefonil +49 89 674 804 (München) .

Ootan meie ühist projekti.

Xpert.digital on tööstuse keskus, mille fookus, digiteerimine, masinaehitus, logistika/intralogistics ja fotogalvaanilised ained.

Oma 360 ° ettevõtluse arendamise lahendusega toetame hästi tuntud ettevõtteid uuest äritegevusest pärast müüki.

Turuluure, hammastamine, turunduse automatiseerimine, sisu arendamine, PR, postkampaaniad, isikupärastatud sotsiaalmeedia ja plii turgutamine on osa meie digitaalsetest tööriistadest.

Lisateavet leiate aadressilt: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus