人工知能：Deepseek AIモデルV3およびR1で545％の利益？ AIの感覚または空気番号？

焦点を当てたスタートアップ：Deepseekの印象的な数字の背後にある真実

人工知能の高速で不透明な世界（AI）では、中国のKiスタートアップDeepseekが本当の感覚を引き起こしました。驚くべき主張で、同社はグローバルAIの議論の中心である。詳細な操作データに支えられたこの大胆な声明は、単なる印象的な数字ではありません。確立されたAI業界に耳を傾け、AI Technologiesの経済と将来のビジネスモデルについて深い疑問を提起させることができます。

しかし、これらの数字の背後にあるものは何ですか？それは市場をひっくり返す革新的な効率性ですか、それとも賢いマーケティング戦略であるかどうか、それとも賢いマーケティング戦略ですか？批評家はすでに発言しており、アナリストは計算を解体し、ハイテクの世界の議論を討論しています。問題は、Deepseekが実際にこのような高い収益性を達成できる可能性があることです。もしそうなら、特にシリコンバレーの確立された巨人と比較して、AI業界全体にどのような影響がありますか？

この記事では、Deepseekの主張の深い分析について説明します。私たちは、印象的な数字の背後にある技術的根拠を照らし、革新的な価格設定モデルを分析し、DeepSeekが使用する巧妙な運用戦略を明らかにします。しかし、私たちはまた、幸福感を遅くし、理論的可能性と実際の現実の間の矛盾に光を当てる重要な声を調べます。

Deepseekが実際にAIの秘密の秘密をクラックしたかどうか、または545％が夢のようなものであるかどうかを調べてください。グローバルなAI市場、競争の景観、および私たちがAI経済の新しい時代の始まりにいるのか、Deepseek周辺の誇大広告がわらの火になるかどうかの問題を分析します。 1つ確かなことは、DeepseekがAIの資金調達と再放出の将来についての議論を再考し、長年にわたってディスカッション資料を提供してきました。 Deepseekの魅力的な世界に飛び込み、センセーショナルな数の背後にある真実を明らかにしてください。

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数字の発表とその背後にある技術的根拠

2025年3月1日、Deepseekは、2025年2月27日と28日、より正確に24時間を含むGitHub Developer Platformの詳細な操作データをリリースしました。この透明性はAI業界で顕著であり、しばしば機密性が特徴付けられます。同社は、87,072ドルの毎日の運用コストに基づいて、高度なAIモデルV3とR1が562,027ドルの理論収入を生み出す可能性があると述べました。これらの数字から、Deepseekは非常に知られているコスト営利の比率545％を計算しました。この声明は、会社に投資したすべてのドルが理論的に5.45ドルの利益を生み出すことを意味します。 1年に外挿され、これは2億ドルを超える年間売上高の可能性を意味します。これは、野望とディープセークの破壊的な可能性を強調する金額です。

DeepSeekのAIモデルの印象的なパフォーマンスと効率は、基本的にNvidiaのH800 GPUに基づいた最先端のインフラストラクチャに基づいています。これらのグラフィックプロセッサは、現在、深い学習とAIの分野における算術タスクのゴールドスタンダードです。 Deepseekは、このH800 GPUを1時間あたり2ドルの価格とチップで賃貸します。分析された24時間の期間中、同社は平均226.75サーバーノードを運営し、各結び目には8つのH800 GPUを装備しました。この大規模なコンピューティングパワーにより、DeepSeekは、この期間中に印象的な6,800億の入力トークンと1,680億の出力トークンを処理することができました。

DeepSeekの顕著なコスト効率の重要な要因は、洗練されたキャッシュシステムの使用です。キャッシュは、基本的に、頻繁に必要なデータへのアクセスを加速し、コンピューティング負荷を減らすために頻繁に必要なデータを防ぐ中間メモリです。 Deepseekの場合、3億4,200億の驚くべきトークンに対応する入力チケットの56.3％が、ハードドライブベースのキー値キャッシュ（KVキャッシュ）から呼び出されました。キャッシュのこのインテリジェントな使用は、キャッシュからのデータへのアクセスは、地面の処理よりもはるかに高速でリソースがはるかに高速であるため、処理コストが大幅に減少しました。

DeepSeekモデルの平均出力速度は、毎秒20〜22トークンでした。達成されたスループットはさらに印象的でした。入力データが準備されているいわゆるプレフィルフェーズ中、スループットはH800ノードあたり約73,700トークンでした。 AIモデルが実際の費用を生成するデコードフェーズでは、スループットはH800ノードあたり1秒あたり14,800トークンでした。これらの高いスループット率は、大量の問い合わせを効率的に処理し、したがって高収入を生み出すDeepSeekの能力にとって重要です。

理論的利益の価格設定と計算

Deepseekは、AIモデルの差別化された価格戦略に従います。最高のパフォーマンス請求のために設計されたプレミアムモデルR1は、キャッシュ目標がある場合、100万ドルあたり0.14ドルの価格で計算されます。キャッシュの目標とは、要求された情報がキャッシュですでに利用可能であるため、迅速に呼び出されることを意味します。キャッシュの目標（キャッシュエラー）がない場合、入力トークンの価格は100万ドルあたり0.55ドルに上昇します。出力トークン、つまりAIによって生成された回答の場合、DeepSeekは100万ドルあたり2.19ドルのトークンを計算します。

Deepseekのこの価格構造は、Openaaiや人類などの西洋の競合他社と直接比較すると、大幅に低くなっています。この積極的な価格設定は、Deepseekの破壊的な市場戦略の不可欠な部分のようです。同社は、魅力的な価格を通じて市場シェアを獲得し、AI市場の費用効率の高い代替品として自分自身を位置付けることを目指しているようです。

545％の理論的利益の計算は、 *すべて *処理されたトークンがR1モデルのプレミアム関税に対して請求されるという仮定に基づいています。これは、現実を完全に反映していない単純化された仮定であるため、重要なポイントです。この仮定の下で、測定された容積は6,000億の入力と1680億の出力トークンが562,027ドルの1日の収入につながります。営業費用は87,072ドルで、これにより、大いに議論されているコストプロビット比が545％になります。

ただし、理想化された条件下で実行された *理論 *計算であることを強調することが重要です。現実世界におけるDeepseekの実際の財務パフォーマンスは、この単純化された計算で考慮されていないさまざまな要因によって影響を受けます。

理論数の背後にある現実：制限と留保

その出版物では、Deepseek自身は、実際の収入が理論計算によって示唆された価値よりも「はるかに低い」ことを公然と認めています。この透明性は、Deepseekの異常なアプローチのもう1つの兆候であり、制限の文脈で提示された数値を解釈する必要性を強調しています。理論的計算と実質収入の間に矛盾にはいくつかの理由があります。

標準モデルV3の存在は不可欠な要因です。このモデルは、プレミアムモデルR1よりも大幅に低い価格で提供されます。すべての顧客が最も高価なモデルを自動的に選択するわけではないため、V3モデルを使用すると、DeepSeekのトークンごとの平均売上が減少します。さらに、DeepSeekは現在、提供されているサービスの一部のみを収益化するだけです。 AIモデルへのWebおよびアプリアクセスは、エンドユーザーにとってはまだ無料です。収入は主にAPIアクセスによって生成されます。これにより、企業や開発者はDeepSeekモデルを独自のアプリケーションとシステムに統合できます。このAPI収益に焦点を当てていることは、DeepSeekモデルの潜在的な使用の重要な部分が現在直接収益化されていないことを意味します。

別の重要な側面は割引です。 DeepSeekは、システムの荷重が通常低い夜間に自動的に割引を提供します。これらの割引は、弱い時間での使用を促進し、全体としての全体的なリソース利用を最適化することを目的としています。ただし、トークンごとの平均売上も削減します。

おそらく、理論的利益計算で完全に無視されている最も重要なポイントは、研究開発（F＆E）への莫大な投資と、AIモデルの計り知れないトレーニングコストです。 V3やR1などの最先端のAIモデルの開発とトレーニングは、非常に高価で時間がかかります。彼らは、高度に資格のある科学者とエンジニアの使用、巨大なデータセットへのアクセス、長期にわたって強力なデータセンターの運用が必要です。これらのコストは、多くの場合、AI企業にとって最大のコストブロックを表しており、運用上の収益性に大きく影響する可能性があります。 Deepseekが計算で明らかにする推論の純粋な運用コストは、全体像の一部にすぎません。 AI企業の実際の収益性を評価するには、F＆Eおよびトレーニングへの以前の継続的な投資も考慮する必要があります。

効率を向上させるための革新的な運用戦略

理論的利益計算の制限にもかかわらず、DeepSeekはその開示により印象的な外科的効率を示しています。同社は、効率を最大化し、運用コストを削減するために、多くの革新的な戦略を実施しています。

重要なコンポーネントは、動的リソースの割り当てです。 Deepseekは、その算術リソースを静的にしていませんが、現在の需要と会社のさまざまな要件に柔軟に適応しています。 1日あたりのメイントラフィック時間中、推論サービスの需要が最も高い場合、利用可能なサーバーノードとGPUは主にこれらのサービスを提供するために使用されます。通常、占有率が低い夜には、リソースが再献身され、他のタスク、特に新しいAIモデルの研究とトレーニングに使用されます。この動的割り当ては、高価なハードウェアの利用を最大化し、総コストの削減に貢献します。

技術的には、DeepSeekは、SO -Called Cross -Knotの並列化（Expert Palelalimasis、EP）に依存しています。この手法は、トレーニング中のコンピューティング負荷と大規模なAIモデルの推論を分散するための高度な手順です。専門家の並列化では、モデルは複数の「専門家」に分割され、それぞれが異なるサーバーノードまたはGPUに実行されます。この並列処理は、コンピューティング作業もいくつかのハードウェアコンポーネントで実行されるため、より高いスループットを可能にし、レイテンシを減らします。専門家の並列化は、非常に大きなモデルに特に効果的です。これは、メモリと算術の要件をいくつかのデバイスに分配し、個々のハードウェアコンポーネントの限界を克服するためです。

専門家の並列化に加えて、DeepSeekは洗練された負荷補償システムを実装しています。このシステムは、さまざまなサーバーとデータセンターを介して、着信データトラフィックをインテリジェントに配布します。負荷補償の目的は、ボトルネックを避け、リソースの利用を最適化し、システムの故障安全性を高めることです。負荷の均一な分布により、単一のサーバーが過負荷になり、ユーザーの応答時間が一定のままであることが保証されます。 DeepSeekのようなクラウドベースのAIサービスのスケーラビリティと信頼性には、効果的な負荷補償システムが重要です。

業界における市場への影響と反応：AI業界へのモーニングコール？

Deepseekによる詳細な財務キーの数字の開示は、AIのスタートアップの収益性とビジネスモデルの持続可能性が、テクノロジーと投資家の世界の中心的なトピックであるときに起こります。投資家とアナリストは、AI産業の高い評価と計り知れない誇大宣伝の可能性も、堅実な経済的基盤によって支えられているかどうかをますます疑問に思っています。 Openaai、人類などの企業は、さまざまな収入源、サブスクリプションベースのモデルで集中的に実験し、AIテクノロジーのライセンス料に依存する請求を使用します。同時に、開発のための競争は、かなりの投資を必要とする、ますます洗練され、より強力な激怒です。

この文脈では、Deepseekの発表は特に重要です。わずか20か月前に設立されたまだ若いスタートアップは、AIモデルの開発と運用に対する革新的で費用対効果の高いアプローチを備えた確立されたシリコンバレーを開始しました。以前の主張は、Deepseekがモデルのトレーニングに使用されるチップに600万ドル未満を費やしたと主張しています。これは、Openaai-Hadなどの西洋の競合他社の支出を大幅に下回っていた金額を、2025年1月にAI株式の顕著な価格損失をもたらしました。現在の545％のコスト営利比率の現在の開示は、この印象を高め、従来のAI企業がDeepseekのような新しい挑戦者よりも非効率的で競争力が低いかもしれないという恐怖を養います。

DeepSeekの透明性と想定されるコスト効率は、AI業界のパラダイムシフトを開始する可能性があります。彼らは、確立された企業に、独自のコスト構造とビジネスモデルに批判的に疑問を投げかけ、AIサービスを提供するより効率的な方法を見つけることを強制します。 Openaai、Anthropic、Googleなどの企業へのプレッシャーは、価格を引き下げ、収益性を実証するというプレッシャーは、Deepseekの成功を通じて増加し続ける可能性があります。

重要な視点と専門家の分析：利益率は本当にそれほど高いですか？

Deepseekが請求する545％の利益率は、専門界で大きな注目と懐疑論を引き起こしました。一部のアナリストは、このコンテキストで「利益率」という用語が正しく使用されない可能性があることを示しています。定義に従って、売上に対する利益の比率を表す利益率は100％を超えることはできません。 Deepseekの場合、それはコストまたは資本利益率（投資収益率、ROI）の追加料金です。この文脈では、「コスト営利の比率」という用語はより正確です。

Redditやスペシャリストフォーラムなどのオンラインプラットフォームでの批評家は、レモネードを販売する子供の鮮明な例に努めています。この子供は、彼の利益がレモネードの販売価格と成分（レモン、砂糖、水）のコストの違いにすぎないと誤って想定する可能性があります。ただし、テーブルのコスト、水差し、混合器具、メガネ、そして何よりもレモネードの生産と販売に費やされた時間と仕事など、重要なコスト要因が見落とされます。この類推は、AIモデルの推論のための純粋な運用コストの孤立した考慮事項が、実際の収益性の不完全で歪んだ画像につながる可能性があることを示しています。包括的なコスト会計は、膨大なF＆Rやトレーニングコストを含むすべての関連するコスト要因を考慮する必要があります。

有名な市場調査会社Semianalysisのアナリストは、以前のDeepseekコスト情報にも疑問を呈しています。彼らは、DeepSeekが運営するGPUインフラストラクチャに必要なサーバーが約16億ドルのコストを引き起こす可能性があると推定しています。この合計は、DeepSeek V3モデルのトレーニングのためにDeepSeekによって公式に指定された560万ドルをはるかに上回っています。これらの数字間の矛盾は、DeepSeekが非常に効率的なトレーニング方法を開発したか、実際のトレーニングコストが公開されているよりも高い可能性があることを示しています。また、Deepseekは、公開された費用に明示的に示されていない州の補助金またはその他の資金源から利益を得る可能性があります。

AI企業の経済の評価は複雑で複雑であることを強調することが重要です。ハードウェア、ソフトウェア、および人員の直接的なコストに加えて、マーケティング、販売、カスタマーサポート、法的アドバイス、規制コンプライアンス、インフラストラクチャの期待などの間接的なコスト要因も考慮する必要があります。さらに、長期的な競争力、継続的なイノベーションの必要性、変化した市場状況に適応する能力など、戦略的な考慮事項が役割を果たします。したがって、1日または短期間の孤立したコスト営利比率は、AI企業の実際の経済パフォーマンスについての限られた洞察しか得られません。

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AI業界へのより広い影響：透明性とコスト圧力の向上？

批判的な声と提示された数字の制限に関係なく、DeepSeekの開示とそのますますオープンなアプローチ（同社はコードの一部とモデルのオープンソースを公開しています）は、AI業界に重要な影響を及ぼします。コストの透明性、オープンソース戦略、および大幅に低い価格の組み合わせは、西部AI企業にとって深刻な課題です。

Deepseekが提示する高い理論的マージンは、Openaiの最年少モデルGPT-4.5の文脈で特に興味深いものです。このモデルは、以前のモデルの複数、特にDeepSeekモデルをコストしますが、多くの専門家はパフォーマンスと機能の点で測定可能な改善を提供しません。この開発は、現在の言語モデルは、プレミアム価格が必ずしもパフォーマンスの実際の付加価値に対応しなくなったマス製品になりつつあるという論文をサポートしています。 DeepSeekが高品質のAIモデルを大幅に低いコストで提供できる場合、これは音声モデルの市場を根本的に変え、競争と価格の低下につながる可能性があります。

Deepseekの数値は、運用コストが効率的に管理され、モデルが広く使用されている場合、AI言語モデルの市場は一般に経済的に魅力的である可能性があることを示しています。同時に、理論と実際の収入の間の重要な矛盾は、AI企業が持続的に収益性の高いビジネスモデルを開発しようとするときに直面するかなりの課題を示しています。高いF＆ - およびトレーニングコスト、継続的なイノベーションの必要性、業界での集中的な競争により、長期的に高い利益率を達成することは困難です。

印象的な可能性と実用的な現実の間

Deepseekの主張されているコスト営利比545％は、現代AIシステムの潜在的な経済に関する魅力的で挑発的な洞察を提供します。理想化された条件下で、効率的な運用戦略を備えたAI推論の分野で、印象的な外科的マージンを達成できることを印象的に実証しています。ただし、AI企業のコスト構造全体と市場の複雑な現実のコンテキストでは、この数を考慮することが重要です。運用マージンは、推論サービスにとって非常に魅力的である可能性がありますが、研究、開発、トレーニングへの莫大な投資は、全体的な才能にとって引き続きかなりのハードルです。

いずれにせよ、DeepSeekの開示は、グローバルAI市場の破壊的なプレーヤーとしての会社の地位を強調しています。透明性、コスト効率、およびオープンソースの方向性は、長期的に業界全体の競争、透明性、コスト認識につながる可能性があります。技術的な革新、リソースの効率的な使用、積極的な価格設定の組み合わせにより、Deepseekは確立された西部AI企業の真剣な競争相手になり、グローバルAI競争のダイナミクスを持続可能に変える可能性があります。将来は、DeepSeekが野心的な目標を達成し、AI市場の大手プロバイダーとしての地位を統合できるかどうかを示します。ただし、AIシステムの収益性とAI企業のビジネスモデルに関する議論は、Deepseekのイニシアチブを通じて新しいエキサイティングな次元を間違いなく受け取っています。

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