Intelligenza artificiale: profitto del 545% con i modelli AI DeepSeek V3 e R1? Sensazione di intelligenza artificiale o numero d'aria?

Un startup in Focus: la verità dietro i numeri impressionanti di Deepseek

Nel mondo in rapido movimento e spesso opaco dell'intelligenza artificiale (AI), la startup cinese Ki Deepseek ha causato una vera sensazione. Con una pretesa sorprendente, la società si è catapultata al centro della discussione globale sull'intelligenza artificiale: un rapporto di profitto dei costi di un'incredibile 545%e che ogni giorno! Questa dichiarazione audace, sostenuta da dati operativi dettagliati, è più di un numero impressionante. È un botto che fa ascoltare l'industria dell'intelligenza artificiale e solleva profonde domande sull'economia e i futuri modelli di business dalle tecnologie AI.

Ma cosa c'è veramente dietro questi numeri? È un'efficienza rivoluzionaria che capovolgerà il mercato o una strategia di marketing intelligente che è più apparente che essere? I critici parlano già, gli analisti smantellano i calcoli e i dibattiti del mondo tecnologico. La domanda è: DeepSeek può effettivamente raggiungere una così alta redditività e, in tal caso, che influenza ha per l'intera industria dell'intelligenza artificiale, soprattutto rispetto ai giganti stabiliti della Silicon Valley?

Questo articolo ti porta con una profonda analisi dell'affermazione di Deepseek. Illuminiamo le basi tecnologiche dietro i numeri impressionanti, analizziamo il modello di prezzi innovativi e rivelano le strategie operative intelligenti utilizzate da DeepSeek. Tuttavia, esaminiamo anche le voci critiche che rallentano l'euforia e facciamo luce sulla discrepanza tra potenziale teorico e realtà pratica.

Scopri se DeepSeek ha effettivamente rotto il segreto della rinascita dell'IA o se il 545% è più un sogno. Analizziamo le conseguenze di vasta portata per il mercato globale dell'intelligenza artificiale, il panorama competitivo e la questione se siamo all'inizio di una nuova era di economia di intelligenza artificiale o se l'hype intorno a Deepseek si rivelerà un incendio di paglia. Una cosa è certa: DeepSeek ha rilasciato il dibattito sul futuro del finanziamento e della redemabilità dell'IA e fornisce materiale di discussione per anni. Immergiti con noi nell'affascinante mondo di Deepseek e rivela la verità dietro i numeri sensazionali.

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La presentazione dei numeri e le basi tecnologiche dietro di esso

Il 1 ° marzo 2025, DeepSeek ha rilasciato dati operativi dettagliati sulla piattaforma GitHub Developer, che includeva un periodo di 24 ore, più precisamente il 27 e 28 febbraio 2025. Questa trasparenza è notevole nel settore dell'intelligenza artificiale, che è spesso caratterizzato dalla riservatezza. La società ha dichiarato che i suoi modelli AI avanzati V3 e R1, basati su costi operativi giornalieri di $ 87.072, potrebbero generare un reddito teorico di $ 562.027. Da queste cifre, DeepEek ha calcolato il rapporto di profitto dei costi tanto notato del 545%. Questa affermazione implica che ogni dollaro che ha investito nella società genera teoricamente un profitto di $ 5,45. Estrapolato a un anno intero, ciò significherebbe un potenziale fatturato annuo di oltre $ 200 milioni, una somma che sottolinea le ambizioni e il potenziale dirompente di Deepseek.

L'impressionante prestazione ed efficienza dei modelli AI di DeepSeek si basa su un'infrastruttura all'avanguardia che si basa essenzialmente basata sulle GPU H800 di NVIDIA. Questi processori grafici sono attualmente il gold standard per le attività aritmetiche nell'area del Deep Learning e dell'IA. DeepSeek affitta queste GPU H800 al prezzo di $ 2 l'ora e chip. Durante il periodo analizzato di 24 ore, la società ha gestito in media 226,75 nodi del server, con ogni singolo nodo dotato di otto GPU H800. Questa massiccia potenza di calcolo ha permesso a DeepEek di elaborare impressionanti 608 miliardi di token di input e 168 miliardi di token di uscita durante questo periodo.

Un fattore essenziale per la notevole efficienza dei costi di DeepSeek è l'uso di un sofisticato sistema di cache. Una cache è essenzialmente una memoria intermedia che impedisce ai dati frequentemente richiesti per accelerare l'accesso ad essa e ridurre il carico di calcolo. Nel caso di DeepSeek, il 56,3% dei biglietti di input, che corrisponde a un notevole 342 miliardi di token, sono stati richiamati da una cache del valore chiave basato sul disco rigido (cache KV). Questo uso intelligente della memorizzazione nella cache ha ridotto significativamente i costi di elaborazione perché l'accesso ai dati dalla cache è molto più veloce e che si sviene più in termini di risorse rispetto all'elaborazione del terreno.

La velocità di uscita media dei modelli DeepSeek era di 20-22 token al secondo. Il throughput raggiunto è stato ancora più impressionante: durante la cosiddetta fase di preimpilazione, in cui sono preparati i dati di input, il throughput era di circa 73.700 token per nodo H800. Nella fase di decodifica, in cui i modelli AI generano le spese effettive, il throughput era ancora 14.800 token al secondo per nodo H800. Questi alti tassi di throughput sono cruciali per la capacità di DeepSeek di elaborare in modo efficiente grandi quantità di indagini e quindi generare un reddito elevato.

Prezzi e calcolo del profitto teorico

DeepSeek segue una strategia di prezzo differenziata per i suoi modelli AI. Il modello premium R1, progettato per i reclami per prestazioni più elevati, è calcolato ad un prezzo di $ 0,14 per milione di token di input se esiste un obiettivo della cache. Un obiettivo della cache significa che le informazioni richieste sono già disponibili nella cache e possono quindi essere richiamate rapidamente. Se non esiste un obiettivo di cache (errore della cache), il prezzo per il token di input aumenta a $ 0,55 per milione. Per i token di output, ovvero le risposte generate dall'IA, DeepSeek calcola il token da $ 2,19 per milione di token.

Questa struttura dei prezzi di DeepSeek è significativamente più bassa nel confronto diretto con i concorrenti occidentali come OpenAai o antropici. Questo prezzo aggressivo sembra essere parte integrante della strategia di mercato difultante di DeepSeek. Apparentemente la società mira a guadagnare quote di mercato attraverso prezzi interessanti e a posizionarsi come alternativa economica nel mercato dell'intelligenza artificiale.

Il calcolo dell'utile teorico del 545% si basa sul presupposto che * tutti * token elaborati siano fatturati per la tariffa premium del modello R1. Questo è un punto importante perché è un presupposto semplificato che non riflette completamente la realtà. In base a questo presupposto, i volumi misurati di 608 miliardi di input e 168 miliardi di token di produzione porterebbero a un reddito giornaliero di $ 562.027. Con i costi operativi di $ 87.072, ciò si traduce in un rapporto di profitto dei costi molto discusso del 545%.

Tuttavia, è fondamentale sottolineare che si tratta di un calcolo * teorico * che è stato eseguito in condizioni idealizzate. La performance finanziaria effettiva di DeepSeek nel mondo reale può ed è influenzata da una varietà di fattori che non sono presi in considerazione in questo calcolo semplificato.

La realtà dietro i numeri teorici: restrizioni e riserve

Nella sua pubblicazione, Deepseek stesso ammette apertamente che il reddito reale è "molto più basso" rispetto ai valori suggeriti dal calcolo teorico. Questa trasparenza è un altro segno per l'approccio insolito di DeepSeek e sottolinea la necessità di interpretare le figure presentate nel contesto delle loro restrizioni. Esistono una serie di ragioni per la discrepanza tra i calcoli teorici e il reddito reale.

L'esistenza del modello V3 standard è un fattore essenziale. Questo modello è offerto a prezzi significativamente più bassi rispetto al modello premium R1. Poiché non tutti i clienti scelgono automaticamente il modello più costoso, l'uso del modello V3 riduce le vendite medie per token per DeepSeek. Inoltre, DeepSeek sta attualmente monetizzando solo solo una parte dei suoi servizi offerti. L'accesso al Web e all'app ai modelli AI è ancora gratuito per gli utenti finali. Il reddito è generato principalmente da API Access, che consente alle aziende e agli sviluppatori di integrare i modelli DeepSeek nelle proprie applicazioni e sistemi. Questa attenzione alle entrate dell'API significa che una parte significativa del potenziale uso dei modelli DeepSeek non è attualmente monetizzata direttamente.

Un altro aspetto importante sono gli sconti. DeepSeek offre automaticamente sconti durante le ore notturne quando il caricamento dei sistemi è in genere più basso. Questi sconti hanno lo scopo di promuovere l'uso in tempi deboli e ottimizzare l'utilizzo complessivo delle risorse nel suo insieme. Tuttavia, riducono anche le vendite medie per token.

Forse il punto più importante, che è completamente ignorato nel calcolo del profitto teorico, sono gli enormi investimenti nella ricerca e nello sviluppo (F&E), nonché i costi di formazione immensi dei modelli AI. Lo sviluppo e la formazione di modelli AI all'avanguardia come V3 e R1 sono estremamente costosi e richiedono molto tempo. Richiedono l'uso di scienziati e ingegneri altamente qualificati, l'accesso a enormi set di dati e il funzionamento di potenti data center per lunghi periodi di tempo. Questi costi rappresentano spesso il più grande blocco di costi per le società di intelligenza artificiale e possono influenzare significativamente la redditività operativa. I costi operativi puri per l'inferenza, che DeepSeek rivela nel suo calcolo, sono solo una parte del quadro generale. Al fine di valutare l'effettiva redditività di una società di intelligenza artificiale, devono essere presi in considerazione anche gli investimenti precedenti e continui in F&E e la formazione.

Strategie operative innovative per aumentare l'efficienza

Nonostante le restrizioni al calcolo del profitto teorico, DeepSeek dimostra un'impressionante efficienza chirurgica a causa della sua divulgazione. La società ha implementato una serie di strategie innovative per massimizzare l'efficienza e ridurre i costi operativi.

Un componente chiave è l'assegnazione dinamica delle risorse. DeepSeek non sta statico alle sue risorse aritmetiche, ma si adatta in modo flessibile alla domanda attuale e ai diversi requisiti dell'azienda. Durante le ore di traffico principale al giorno, quando la domanda di servizi di inferenza è il più alto, i nodi del server disponibili e le GPU vengono utilizzati principalmente per fornire questi servizi. Durante la notte, quando l'occupazione è in genere inferiore, le risorse vengono ridedicate e utilizzate per altri compiti, in particolare per la ricerca e la formazione di nuovi modelli di intelligenza artificiale. Questa allocazione dinamica massimizza l'utilizzo dell'hardware costoso e contribuisce a ridurre i costi totali.

Tecnicamente, DeepSeek si basa su una parallelizzazione cross -knot così chiamata (parallelismo esperto, EP). Questa tecnica è una procedura avanzata per la distribuzione del carico di calcolo durante l'allenamento e l'inferenza di grandi modelli di intelligenza artificiale. Nella parallelizzazione degli esperti, il modello è diviso in diversi "esperti", ognuno dei quali si svolge in diversi nodi del server o GPU. Questa elaborazione parallela consente un throughput più elevato e riduce la latenza, poiché il lavoro di calcolo viene eseguito anche su diversi componenti hardware. La parallelizzazione degli esperti è particolarmente efficace per modelli molto grandi, poiché distribuisce i requisiti di memoria e aritmetica a più dispositivi e quindi supera i limiti dei singoli componenti hardware.

Oltre alla parallelizzazione degli esperti, DeepSeek ha implementato un sofisticato sistema di compensazione del carico. Questo sistema distribuisce in modo intelligente il traffico di dati in arrivo tramite diversi server e data center. Lo scopo della compensazione del carico è di evitare i colli di bottiglia, ottimizzare l'utilizzo delle risorse e aumentare la sicurezza del fallimento del sistema. La distribuzione uniforme del carico garantisce che nessun singolo server sia sovraccarico e che i tempi di risposta per gli utenti rimangono costanti. Un efficace sistema di compensazione del carico è cruciale per la scalabilità e l'affidabilità dei servizi di intelligenza artificiale basati su cloud come quelli di DeepSeek.

Implicazioni e reazioni del mercato nel settore: una sveglia per l'industria dell'intelligenza artificiale?

La divulgazione dei dati chiave finanziari dettagliati di DeepSeek arriva in un momento in cui la redditività delle startup AI e la sostenibilità dei suoi modelli di business è un argomento centrale nel mondo della tecnologia e degli investitori. Gli investitori e gli analisti si chiedono sempre più se le valutazioni elevate e l'immenso potenziale di clamore dell'industria dell'IA siano anche sostenuti da solide basi economiche. Aziende come OpenAai, Antropic e molti altri sperimentano intensamente con varie fonti di reddito, modelli basati su abbonamento alla fatturazione dipendente dall'utilizzo per le commissioni di licenza per le loro tecnologie AI. Allo stesso tempo, una corsa per lo sviluppo infuria sempre più sofisticata e più potente che richiede investimenti considerevoli.

La presentazione di DeepSeek è particolarmente importante in questo contesto. La startup ancora giovane, che è stata fondata solo 20 mesi fa, ha avviato la Silicon Valley affermata con il suo approccio innovativo ed economico allo sviluppo e al funzionamento dei modelli AI. Precedenti affermazioni secondo cui DeepSeek ha speso meno di $ 6 milioni per i chip usati per addestrare i suoi modelli, una somma che era significativamente al di sotto delle spese di concorrenti occidentali come OpenAai-Had ha già portato a perdite di prezzi notevoli nelle azioni AI nel gennaio 2025. L'attuale divulgazione del presunto rapporto del 545%di costi aumenta questa impressione e alimenta la paura che le aziende di intelligenza artificiale tradizionali possano essere più inefficienti e meno competitive dei nuovi sfidanti come DeepSeek.

La trasparenza e la presunta efficienza in termini di costi di DeepSeek potrebbero avviare un cambio di paradigma nel settore dell'IA. Costringono le aziende affermate a mettere in discussione criticamente le proprie strutture di costo e modelli di business e possibilmente trovare modi più efficienti per fornire servizi di intelligenza artificiale. La pressione su aziende come OpenAai, Antropic e Google per ridurre i loro prezzi e dimostrare che la loro redditività potrebbe continuare ad aumentare attraverso il successo di DeepSeek.

Perspettive critiche e analisi di esperti: il margine di profitto è davvero così alto?

Il margine di profitto del 545% rivendicato da DeepSeek ha causato grande attenzione e scetticismo nei circoli specializzati. Alcuni analisti indicano che il termine "margine di profitto" potrebbe non essere usato correttamente in questo contesto. In conformità con la definizione, un margine di profitto che rappresenta il rapporto tra profitto e vendite non può andare oltre il 100%. Nel caso di DeepSeek, è più un supplemento sui costi o un ritorno sul capitale (rendimento sugli investimenti, ROI). Il termine "rapporto costi-profit" è più preciso in questo contesto.

I critici su piattaforme online come Reddit e in forum specialistici spesso si impegnano per il vivido esempio di un bambino che vende limonata. Questo bambino potrebbe erroneamente presumere che il suo profitto sia solo la differenza tra il prezzo di vendita della limonata e i costi per gli ingredienti (limoni, zucchero, acqua). Tuttavia, importanti fattori di costo trascurerebbero, come i costi per il tavolo, la brocca, gli utensili misti, gli occhiali e, soprattutto, il tempo e il lavoro che sono stati spesi per la produzione e la vendita della limonata. Questa analogia illustra che una considerazione isolata dei costi operativi puri per l'inferenza nei modelli AI può portare a un'immagine incompleta e possibilmente distorta della redditività effettiva. Una contabilità completa dei costi deve tenere conto di tutti i fattori di costo pertinenti, tra cui gli enormi costi di F&R e di formazione.

Gli analisti della rinomata società di ricerche di mercato Seminalisi hanno anche messo in discussione le informazioni sui costi di DeepSeek precedenti. Stimano che i server necessari per l'infrastruttura GPU che opera DeepSeek potrebbero causare costi di circa $ 1,6 miliardi. Questa somma è molto al di sopra dei 5,6 milioni di dollari ufficialmente specificati da DeepSeek per la formazione del modello DeepSeek V3. La discrepanza tra questi numeri indica che DeepSeek ha sviluppato metodi di formazione eccezionalmente efficienti o che i costi di formazione effettivi possono essere più elevati di quanto non noti pubblicamente. È anche possibile che DeepSeek beneficia di sussidi statali o altre fonti di finanziamento che non sono esplicitamente mostrate nei costi pubblicati.

È importante sottolineare che la valutazione dell'economia delle società di intelligenza artificiale è complessa e complessa. Oltre ai costi diretti per hardware, software e personale, devono essere presi in considerazione anche i fattori di costo indiretti come marketing, vendite, assistenza clienti, consulenza legale, conformità normativa e aspettativa di infrastruttura. Inoltre, le considerazioni strategiche svolgono un ruolo, come la competitività a lungo termine, la necessità di innovazione continua e la capacità di adattarsi alle mutate condizioni di mercato. Un rapporto isolato di profitto in termini di costi per un solo giorno o un breve periodo di tempo può quindi fornire una visione limitata delle prestazioni economiche effettive di una società di intelligenza artificiale.

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Gli effetti più ampi sul settore dell'intelligenza artificiale: maggiore trasparenza e pressione dei costi?

Indipendentemente dalle voci critiche e dalle restrizioni delle cifre presentate, la divulgazione di Deepseek e il suo approccio sempre più aperto (la società pubblica parti dei suoi codici e i suoi modelli open source) hanno un effetto importante sul settore dell'IA. La combinazione di trasparenza dei costi, strategia open source e prezzi significativamente più bassi è una sfida seria per le aziende dell'IA occidentale.

Gli alti margini teorici presentati da DeepSeek sono particolarmente interessanti nel contesto del modello più giovane di Openi GPT-4.5. Questo modello costa un multiplo dei modelli precedenti e in particolare dei modelli DeepSeek, ma in molti esperti offre quasi alcun miglioramento misurabile in termini di prestazioni e funzionalità. Questo sviluppo supporta la tesi secondo cui i modelli linguistici attuali stanno diventando sempre più prodotti di massa in cui i prezzi premium non corrispondono più necessariamente al valore aggiunto effettivo nelle prestazioni. Se DeepSeek è in grado di offrire modelli di intelligenza artificiale di alta qualità a costi significativamente più bassi, ciò potrebbe fondamentalmente cambiare il mercato per i modelli vocali e portare a una forte concorrenza e al calo dei prezzi.

Le cifre di DeepSeek indicano che il mercato dei modelli di lingua AI potrebbe essere generalmente economicamente attraente, a condizione che i costi operativi siano gestiti in modo efficiente e che i modelli siano utilizzati in senso lato. Allo stesso tempo, la significativa discrepanza tra il reddito teorico e effettivo mostra le notevoli sfide con cui le società di intelligenza artificiale si affrontano quando cercano di sviluppare modelli di business sostenibilmente redditizi. Gli alti costi di formazione F &-e la necessità di innovazione continua e la concorrenza intensiva nel settore rendono difficile ottenere margini di profitto elevati a lungo termine.

Tra potenziale impressionante e realtà pratica

Il rapporto tra questi profitti di DeepSeek del 545% offre una visione affascinante e provocatoria della potenziale economia dei moderni sistemi di intelligenza artificiale. Dimostra in modo impressionante che i margini chirurgici impressionanti possono essere raggiunti nel campo dell'inferenza di intelligenza artificiale in condizioni idealizzate e con strategie operative efficienti. Tuttavia, è fondamentale considerare questo numero nel contesto dell'intera struttura dei costi di un'azienda di intelligenza artificiale e della complessa realtà del mercato. Mentre i margini operativi possono potenzialmente essere molto interessanti per i servizi di inferenza, gli enormi investimenti nella ricerca, sviluppo e formazione continuano ad essere notevoli ostacoli per il talento generale.

La divulgazione di DeepSeek in ogni caso sottolinea la posizione della società come attore dirompente nel mercato globale dell'IA. La trasparenza, l'efficienza dei costi e l'orientamento open source potrebbero portare a una maggiore concorrenza, trasparenza e consapevolezza dei costi in tutto il settore a lungo termine. La combinazione di innovazione tecnica, un uso efficiente delle risorse e prezzi aggressivi rende Deepseek un serio concorrente per le società di intelligenza artificiale consolidate e potrebbe cambiare in modo sostenibile le dinamiche della concorrenza globale AI. Il futuro mostrerà se DeepSeek può raggiungere i suoi obiettivi ambiziosi e consolidare la sua posizione di fornitore leader nel mercato dell'IA. Tuttavia, la discussione sulla redditività dei sistemi di intelligenza artificiale e i modelli di business delle società di intelligenza artificiale ha indubbiamente ricevuto una nuova dimensione entusiasmante attraverso l'iniziativa di Deepseek.

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