Kecerdasan Buatan: 545% Laba dengan Model AI Deepseek V3 dan R1? Sensasi AI atau nomor udara?

A Startup in Focus: Kebenaran di balik angka yang mengesankan Deepseek

Dalam dunia kecerdasan buatan (AI) yang bergerak cepat dan seringkali buram, startup ki Cina Deepseek telah menyebabkan sensasi nyata. Dengan klaim yang mencengangkan, perusahaan melambungkan dirinya di pusat diskusi AI global: rasio biaya-laba dari 545%yang luar biasa-dan itu setiap hari! Pernyataan berani ini, didukung oleh data operasi terperinci, lebih dari sekadar angka yang mengesankan. Ini adalah ledakan yang membuat industri AI mapan mendengarkan dan menimbulkan pertanyaan mendalam tentang ekonomi dan model bisnis masa depan dari AI Technologies.

Tapi apa yang sebenarnya di balik angka -angka ini? Apakah itu efisiensi revolusioner yang akan membalikkan pasar, atau strategi pemasaran yang cerdas yang lebih terlihat daripada menjadi? Para kritikus sudah berbicara, analis membongkar perhitungan, dan debat dunia teknologi. Pertanyaannya adalah: dapatkah Deepseek benar -benar mencapai profitabilitas yang tinggi, dan jika demikian, pengaruh apa yang dimiliki untuk seluruh industri AI, terutama dibandingkan dengan raksasa mapan dari Lembah Silikon?

Artikel ini membawa Anda pada analisis mendalam tentang klaim Deepseek. Kami menerangi dasar teknologi di balik angka yang mengesankan, membedah model penetapan harga yang inovatif dan mengungkapkan strategi operasi cerdas yang digunakan Deepseek. Namun, kami juga memeriksa suara -suara kritis yang memperlambat euforia dan menjelaskan perbedaan antara potensi teoritis dan realitas praktis.

Cari tahu apakah Deepseek benar -benar memecahkan rahasia Renabilitas AI atau apakah 545% lebih merupakan mimpi. Kami menganalisis konsekuensi yang luas untuk pasar AI global, lanskap kompetitif dan pertanyaan apakah kita berada di awal era baru ekonomi AI atau apakah hype di sekitar Deepseek akan berubah menjadi api jerami. Satu hal yang pasti: Deepseek telah menandai perdebatan tentang masa depan pembiayaan AI dan redematabilitas dan menyediakan materi diskusi selama bertahun -tahun. Menyelam bersama kita ke dunia Deepseek yang menarik dan mengungkapkan kebenaran di balik bilangan sensasional.

Cocok untuk:

• Deepseek vs Openaai: Ki-Wet Racen Exposes-Apakah China R1 Hanya Salinan atau Karya Strategi?

Pembukaan angka dan dasar teknologi di belakangnya

Pada tanggal 1 Maret 2025, Deepseek merilis data operasi terperinci pada platform pengembang GitHub, yang mencakup periode 24 jam, lebih tepatnya 27 dan 28 Februari 2025. Transparansi ini luar biasa dalam industri AI, yang sering ditandai oleh kerahasiaan. Perusahaan menyatakan bahwa model AI canggih V3 dan R1, berdasarkan biaya operasi harian $ 87.072, dapat menghasilkan pendapatan teoretis $ 562.027. Dari angka-angka ini, Deepseek menghitung rasio biaya biaya yang sangat diperhatikan sebesar 545%. Pernyataan ini menyiratkan bahwa setiap dolar yang berinvestasi di perusahaan secara teoritis menghasilkan laba $ 5,45. Diekstrapolasi hingga satu tahun penuh, ini berarti potensi omset tahunan lebih dari $ 200 juta, jumlah yang menggarisbawahi ambisi dan potensi gangguan Deepseek.

Kinerja dan efisiensi yang mengesankan dari model AI Deepseek didasarkan pada infrastruktur canggih yang pada dasarnya didasarkan pada GPU H800 NVIDIA. Prosesor grafis ini saat ini merupakan standar emas untuk tugas -tugas aritmatika di bidang pembelajaran yang mendalam dan AI. Deepseek menyewakan GPU H800 ini dengan harga $ 2 per jam dan chip. Selama periode 24 jam yang dianalisis, perusahaan mengoperasikan rata-rata 226,75 node server, dengan masing-masing simpul yang dilengkapi dengan delapan GPU H800. Daya komputasi besar ini memungkinkan Deepseek untuk memproses 608 miliar token input yang mengesankan dan 168 miliar token output selama periode ini.

Faktor penting untuk efisiensi biaya Deepseek yang luar biasa adalah penggunaan sistem cache yang canggih. Cache pada dasarnya adalah memori perantara yang mencegah data yang sering diperlukan untuk mempercepat akses ke sana dan mengurangi beban komputasi. Dalam kasus Deepseek, 56,3% dari tiket input, yang sesuai dengan 342 miliar token yang luar biasa, dipanggil dari cache nilai kunci berbasis hard drive (cache KV). Penggunaan caching yang cerdas ini secara signifikan mengurangi biaya pemrosesan karena akses ke data dari cache jauh lebih cepat dan lebih banyak sumber daya daripada pemrosesan tanah.

Kecepatan output rata-rata dari model Deepseek adalah 20-22 token per detik. Throughput yang dicapai bahkan lebih mengesankan: Selama apa yang disebut fase lebih dulu, di mana data input disiapkan, throughputnya sekitar 73.700 token per node H800. Pada fase decoding, di mana model AI menghasilkan biaya aktual, throughput masih 14.800 token per detik per h800 node. Tingkat throughput yang tinggi ini sangat penting untuk kemampuan Deepseek untuk memproses sejumlah besar pertanyaan secara efisien dan dengan demikian menghasilkan pendapatan tinggi.

Harga dan perhitungan laba teoretis

Deepseek mengikuti strategi harga yang berbeda untuk model AI -nya. Model Premium R1, yang dirancang untuk klaim kinerja tertinggi, dihitung dengan harga $ 0,14 per juta token input jika ada tujuan cache. Sasaran cache berarti bahwa informasi yang diminta sudah tersedia di cache dan karenanya dapat dipanggil dengan cepat. Jika tidak ada sasaran cache (kesalahan cache), harga untuk input token meningkat menjadi $ 0,55 per juta. Untuk token output, yaitu jawaban yang dihasilkan oleh AI, Deepseek menghitung token $ 2,19 per juta token.

Struktur harga dari Deepseek ini secara signifikan lebih rendah dibandingkan dengan pesaing Barat seperti OpenAai atau Antropik. Harga agresif ini tampaknya menjadi bagian integral dari strategi pasar Deepseek yang mengganggu. Perusahaan tampaknya bertujuan untuk mendapatkan pangsa pasar melalui harga yang menarik dan memposisikan diri sebagai alternatif yang hemat biaya di pasar AI.

Perhitungan laba teoretis 545% didasarkan pada asumsi bahwa * semua token yang diproses ditagih untuk tarif premium model R1. Ini adalah poin penting karena merupakan asumsi yang disederhanakan yang tidak sepenuhnya mencerminkan kenyataan. Di bawah asumsi ini, volume yang diukur dari 608 miliar input dan 168 miliar token output akan menyebabkan pendapatan harian $ 562.027. Dengan biaya operasi $ 87.072, ini menghasilkan rasio biaya biaya yang banyak dibahas sebesar 545%.

Namun, sangat penting untuk menekankan bahwa ini adalah perhitungan * teoretis * yang dilakukan dalam kondisi ideal. Kinerja keuangan aktual Deepseek di dunia nyata dapat dan dipengaruhi oleh berbagai faktor yang tidak diperhitungkan dalam perhitungan yang disederhanakan ini.

Realitas di balik angka teoretis: pembatasan dan reservasi

Dalam publikasi, Deepseek sendiri secara terbuka mengakui bahwa pendapatan aktual "jauh lebih rendah" daripada nilai -nilai yang disarankan oleh perhitungan teoretis. Transparansi ini adalah tanda lain untuk pendekatan Deepseek yang tidak biasa dan menggarisbawahi kebutuhan untuk menafsirkan angka -angka yang disajikan dalam konteks pembatasan mereka. Ada sejumlah alasan perbedaan antara perhitungan teoretis dan pendapatan riil.

Keberadaan model standar V3 adalah faktor penting. Model ini ditawarkan dengan harga yang jauh lebih rendah daripada model Premium R1. Karena tidak semua pelanggan secara otomatis memilih model yang paling mahal, penggunaan model V3 mengurangi penjualan rata -rata per token untuk Deepseek. Selain itu, Deepseek saat ini hanya memonetisasi hanya sebagian dari layanannya yang ditawarkan. Akses web dan aplikasi ke model AI masih gratis untuk pengguna akhir. Penghasilan terutama dihasilkan oleh API Access, yang memungkinkan perusahaan dan pengembang untuk mengintegrasikan model Deepseek ke dalam aplikasi dan sistem mereka sendiri. Fokus pada pendapatan API ini berarti bahwa bagian penting dari potensi penggunaan model Deepseek saat ini tidak secara langsung dimonetisasi.

Aspek penting lainnya adalah diskon. Deepseek secara otomatis menawarkan diskon selama jam malam ketika pemuatan sistem biasanya lebih rendah. Diskon ini dimaksudkan untuk mempromosikan penggunaan pada waktu yang lemah dan mengoptimalkan keseluruhan pemanfaatan sumber daya secara keseluruhan. Namun, mereka juga mengurangi penjualan rata -rata per token.

Mungkin poin yang paling penting, yang sepenuhnya diabaikan dalam perhitungan laba teoretis, adalah investasi besar dalam penelitian dan pengembangan (F&E) serta biaya pelatihan yang sangat besar dari model AI. Pengembangan dan pelatihan model AI canggih seperti V3 dan R1 sangat mahal dan memakan waktu. Mereka membutuhkan penggunaan ilmuwan dan insinyur yang sangat berkualitas, akses ke set data besar dan pengoperasian pusat data yang kuat dalam jangka waktu yang lama. Biaya -biaya ini sering mewakili blok biaya terbesar untuk perusahaan AI dan dapat secara signifikan mempengaruhi profitabilitas operasional. Biaya operasi murni untuk inferensi, yang diungkapkan Deepseek dalam perhitungannya, hanya bagian dari keseluruhan gambaran. Untuk menilai profitabilitas aktual perusahaan AI, investasi sebelumnya dan berkelanjutan dalam F&E dan pelatihan juga harus diperhitungkan.

Strategi operasi yang inovatif untuk meningkatkan efisiensi

Terlepas dari pembatasan perhitungan laba teoretis, Deepseek menunjukkan efisiensi bedah yang mengesankan karena pengungkapannya. Perusahaan telah menerapkan sejumlah strategi inovatif untuk memaksimalkan efisiensi dan mengurangi biaya operasi.

Komponen utama adalah penugasan sumber daya dinamis. Deepseek tidak statis sumber daya aritmatikanya, tetapi secara fleksibel beradaptasi dengan permintaan saat ini dan persyaratan perusahaan yang berbeda. Selama waktu lalu lintas utama sehari, ketika permintaan untuk layanan inferensi adalah yang tertinggi, node server yang tersedia dan GPU terutama digunakan untuk menyediakan layanan ini. Pada malam hari, ketika hunian biasanya lebih rendah, sumber daya didedikasikan ulang dan digunakan untuk tugas -tugas lain, terutama untuk penelitian dan pelatihan model AI baru. Alokasi dinamis ini memaksimalkan pemanfaatan perangkat keras yang mahal dan berkontribusi untuk mengurangi total biaya.

Secara teknis, Deepseek bergantung pada paralelisasi silang -silang yang disebut SO (Parallelism, EP). Teknik ini adalah prosedur lanjutan untuk mendistribusikan beban komputasi selama pelatihan dan inferensi model AI besar. Dalam paralelisasi para ahli, model ini dibagi menjadi beberapa "ahli", yang masing -masing berjalan ke node server atau GPU yang berbeda. Pemrosesan paralel ini memungkinkan throughput yang lebih tinggi dan mengurangi latensi, karena pekerjaan komputasi juga dilakukan pada beberapa komponen perangkat keras. Paralelisasi para ahli sangat efektif untuk model yang sangat besar, karena mendistribusikan persyaratan memori dan aritmatika ke beberapa perangkat dan dengan demikian mengatasi batas komponen perangkat keras individu.

Selain paralelisasi para ahli, Deepseek telah menerapkan sistem kompensasi beban yang canggih. Sistem ini secara cerdas mendistribusikan lalu lintas data yang masuk melalui server dan pusat data yang berbeda. Tujuan dari kompensasi beban adalah untuk menghindari kemacetan, mengoptimalkan pemanfaatan sumber daya dan meningkatkan keamanan kegagalan sistem. Distribusi beban yang sama memastikan bahwa tidak ada server tunggal yang kelebihan beban dan waktu respons untuk pengguna tetap konstan. Sistem kompensasi beban yang efektif sangat penting untuk skalabilitas dan keandalan layanan AI berbasis cloud seperti Deepseek.

Implikasi dan reaksi pasar dalam industri: panggilan bangun untuk industri AI?

Pengungkapan angka -angka kunci keuangan terperinci oleh Deepseek datang pada saat profitabilitas startup AI dan keberlanjutan model bisnisnya adalah topik utama dalam dunia teknologi dan investor. Investor dan analis semakin bertanya -tanya apakah peringkat tinggi dan potensi hype yang sangat besar dari industri AI juga didukung oleh yayasan ekonomi yang solid. Perusahaan seperti OpenAai, Anthropic dan banyak lainnya bereksperimen secara intensif dengan berbagai sumber pendapatan, model berbasis langganan untuk penagihan yang bergantung pada penggunaan untuk biaya lisensi untuk teknologi AI mereka. Pada saat yang sama, perlombaan untuk pengembangan mengamuk semakin canggih dan lebih kuat yang membutuhkan investasi yang cukup besar.

Pembukaan Deepseek sangat penting dalam konteks ini. Startup yang masih muda, yang didirikan hanya 20 bulan yang lalu, telah memulai Lembah Silikon yang mapan dengan pendekatan inovatif dan hemat biaya untuk pengembangan dan pengoperasian model AI. Sebelumnya klaim bahwa Deepseek menghabiskan kurang dari $ 6 juta untuk chip yang digunakan untuk melatih model-nya-jumlah yang secara signifikan di bawah pengeluaran pesaing Barat seperti OpenAai-Had telah menyebabkan kerugian harga yang nyata pada saham AI pada Januari 2025. Pengungkapan saat ini dari dugaan rasio laba biaya 545%meningkatkan kesan ini dan memberi makan ketakutan bahwa perusahaan AI tradisional mungkin lebih tidak efisien dan kurang kompetitif daripada penantang baru seperti Deepseek.

Transparansi dan efisiensi biaya Deepseek yang seharusnya dapat memulai perubahan paradigma dalam industri AI. Mereka memaksa perusahaan mapan untuk mempertanyakan secara kritis struktur biaya dan model bisnis dan mungkin menemukan cara yang lebih efisien untuk menyediakan layanan AI. Tekanan pada perusahaan seperti OpenAai, Anthropic dan Google untuk mengurangi harga mereka dan menunjukkan profitabilitas mereka dapat terus meningkat melalui keberhasilan Deepseek.

Perspektif Kritis dan Analisis Ahli: Apakah margin laba benar -benar setinggi itu?

Margin laba 545% yang diklaim oleh Deepseek telah menyebabkan perhatian besar dan skeptisisme di kalangan spesialis. Beberapa analis menunjukkan bahwa istilah "margin laba" tidak dapat digunakan dengan benar dalam konteks ini. Sesuai dengan definisi, margin laba yang mewakili rasio laba terhadap penjualan tidak dapat melampaui 100%. Dalam kasus Deepseek, ini lebih merupakan biaya tambahan pada biaya atau pengembalian modal (pengembalian investasi, ROI). Istilah "rasio biaya laba" lebih tepat dalam konteks ini.

Para kritikus pada platform online seperti Reddit dan di forum spesialis sering berusaha untuk contoh nyata seorang anak yang menjual limun. Anak ini secara tidak benar dapat mengasumsikan bahwa keuntungannya hanyalah perbedaan antara harga jual limun dan biaya untuk bahan -bahan (lemon, gula, air). Namun, faktor biaya penting akan mengabaikan, seperti biaya untuk meja, kendi, peralatan campuran, kacamata dan, di atas segalanya, waktu dan pekerjaan yang dihabiskan untuk produksi dan penjualan limun. Analogi ini menggambarkan bahwa pertimbangan terisolasi dari biaya operasi murni untuk inferensi dalam model AI dapat menyebabkan citra yang tidak lengkap dan mungkin terdistorsi dari profitabilitas aktual. Akuntansi biaya yang komprehensif harus memperhitungkan semua faktor biaya yang relevan, termasuk F&R yang sangat besar dan biaya pelatihan.

Analis dari semi -analisis perusahaan riset pasar terkenal juga mempertanyakan informasi biaya deepseek sebelumnya. Mereka memperkirakan bahwa server yang diperlukan untuk infrastruktur GPU yang dioperasikan Deepseek dapat menyebabkan biaya sekitar $ 1,6 miliar. Jumlah ini jauh di atas $ 5,6 juta yang secara resmi ditentukan oleh Deepseek untuk pelatihan model Deepseek V3. Perbedaan antara angka -angka ini menunjukkan bahwa Deepseek telah mengembangkan metode pelatihan yang sangat efisien atau bahwa biaya pelatihan aktual mungkin lebih tinggi dari yang diketahui publik. Mungkin juga bahwa Deepseek mendapat manfaat dari subsidi negara atau sumber pembiayaan lain yang tidak secara eksplisit ditampilkan dalam biaya yang dipublikasikan.

Penting untuk menekankan bahwa evaluasi ekonomi perusahaan AI adalah kompleks dan kompleks. Selain biaya langsung untuk perangkat keras, perangkat lunak dan personel, faktor biaya tidak langsung seperti pemasaran, penjualan, dukungan pelanggan, nasihat hukum, kepatuhan peraturan dan ekspektasi infrastruktur juga harus diperhitungkan. Selain itu, pertimbangan strategis berperan, seperti daya saing jangka panjang, kebutuhan akan inovasi berkelanjutan dan kemampuan untuk beradaptasi dengan kondisi pasar yang berubah. Rasio laba biaya yang terisolasi untuk satu hari atau waktu yang singkat hanya dapat memberikan wawasan terbatas tentang kinerja ekonomi aktual perusahaan AI.

Cocok untuk:

• Deepseek R2: Model AI China Turbo menyala lebih awal dari deepseek R2 harus menjadi pengembang ahli kode!

Efek yang lebih luas pada industri AI: lebih banyak transparansi dan tekanan biaya?

Terlepas dari suara -suara kritis dan pembatasan angka -angka yang disajikan, pengungkapan Deepseek dan pendekatannya yang semakin terbuka (perusahaan menerbitkan bagian -bagian dari kode dan model open source) memiliki efek penting pada industri AI. Kombinasi transparansi biaya, strategi open source dan harga yang jauh lebih rendah adalah tantangan serius bagi perusahaan AI Barat.

Margin teoretis tinggi yang disajikan oleh Deepseek sangat menarik dalam konteks model termuda Openai GPT-4.5. Model ini menghabiskan banyak model sebelumnya dan terutama model Deepseek, tetapi pada banyak ahli menawarkan hampir tidak ada peningkatan yang terukur dalam hal kinerja dan fungsionalitas. Perkembangan ini mendukung tesis bahwa model bahasa saat ini semakin menjadi produk massal di mana harga premium tidak lagi sesuai dengan nilai tambah aktual dalam kinerja. Jika Deepseek mampu menawarkan model AI berkualitas tinggi dengan biaya yang jauh lebih rendah, ini pada dasarnya dapat mengubah pasar untuk model suara dan mengarah pada persaingan yang lebih kuat dan penurunan harga.

Angka Deepseek menunjukkan bahwa pasar untuk model bahasa AI umumnya dapat menarik secara ekonomi, asalkan biaya operasional dikelola secara efisien dan model digunakan secara luas. Pada saat yang sama, perbedaan yang signifikan antara pendapatan teoretis dan aktual menunjukkan tantangan besar yang dihadapi perusahaan AI ketika mereka mencoba mengembangkan model bisnis yang menguntungkan secara berkelanjutan. F&-dan biaya pelatihan yang tinggi, kebutuhan akan inovasi berkelanjutan dan persaingan intensif dalam industri ini membuat sulit untuk mencapai margin keuntungan tinggi dalam jangka panjang.

Antara potensi yang mengesankan dan realitas praktis

Rasio biaya biaya Deepseek yang diklaim sebesar 545% menawarkan wawasan yang menarik dan provokatif tentang ekonomi potensial sistem AI modern. Ini secara mengesankan menunjukkan bahwa margin bedah yang mengesankan dapat dicapai di bidang inferensi AI dalam kondisi ideal dan dengan strategi operasi yang efisien. Namun, sangat penting untuk mempertimbangkan angka ini dalam konteks seluruh struktur biaya perusahaan AI dan realitas pasar yang kompleks. Sementara margin operasional berpotensi sangat menarik untuk layanan inferensi, investasi besar dalam penelitian, pengembangan, dan pelatihan terus menjadi rintangan yang cukup besar untuk bakat keseluruhan.

Pengungkapan Deepseek dalam kasus apa pun menggarisbawahi posisi perusahaan sebagai pemain yang mengganggu di pasar AI global. Transparansi, efisiensi biaya, dan orientasi sumber terbuka dapat menyebabkan lebih banyak persaingan, transparansi, dan kesadaran biaya di seluruh industri dalam jangka panjang. Kombinasi inovasi teknis, penggunaan sumber daya yang efisien dan harga yang agresif menjadikan Deepseek pesaing yang serius bagi perusahaan AI Barat yang sudah mapan dan dapat mengubah dinamika kompetisi AI global secara berkelanjutan. Masa depan akan menunjukkan apakah Deepseek dapat mencapai tujuan ambisius dan mengkonsolidasikan posisinya sebagai penyedia terkemuka di pasar AI. Namun, diskusi tentang profitabilitas sistem AI dan model bisnis perusahaan AI tidak diragukan lagi telah menerima dimensi baru yang menarik melalui inisiatif Deepseek.

Xpert.Digital memiliki pengetahuan mendalam tentang berbagai industri. Hal ini memungkinkan kami mengembangkan strategi khusus yang disesuaikan secara tepat dengan kebutuhan dan tantangan segmen pasar spesifik Anda. Dengan terus menganalisis tren pasar dan mengikuti perkembangan industri, kami dapat bertindak dengan pandangan ke depan dan menawarkan solusi inovatif. Melalui kombinasi pengalaman dan pengetahuan, kami menghasilkan nilai tambah dan memberikan pelanggan kami keunggulan kompetitif yang menentukan.

Lebih lanjut tentang itu di sini:

• Gunakan 5x keahlian Xpert.Digital dalam satu paket - mulai dari €500/bulan

☑️ Dukungan UKM dalam strategi, konsultasi, perencanaan dan implementasi

☑️ Penciptaan atau penataan kembali strategi digital dan digitalisasi

☑️ Perluasan dan optimalisasi proses penjualan internasional

☑️ Platform perdagangan B2B Global & Digital

☑️ Pelopor Pengembangan Bisnis

 

Saya akan dengan senang hati menjadi penasihat pribadi Anda.

Anda dapat menghubungi saya dengan mengisi formulir kontak di bawah ini atau cukup hubungi saya di +49 89 89 674 804 (Munich) .

Saya menantikan proyek bersama kita.

 

 

Xpert.Digital adalah pusat industri dengan fokus pada digitalisasi, teknik mesin, logistik/intralogistik, dan fotovoltaik.

Dengan solusi pengembangan bisnis 360°, kami mendukung perusahaan terkenal mulai dari bisnis baru hingga purna jual.

Kecerdasan pasar, pemasaran, otomasi pemasaran, pengembangan konten, PR, kampanye surat, media sosial yang dipersonalisasi, dan pemeliharaan prospek adalah bagian dari alat digital kami.

Anda dapat mengetahui lebih lanjut di: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus