인공 지능 : DeepSeek AI 모델 V3 및 R1의 545% 이익? AI 센세이션 또는 공기 번호?

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게시 : 2025 년 3 월 2 일 / 업데이트 : 2025 년 3 월 2 일 - 저자 : Konrad Wolfenstein

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Deepseek :이 스타트 업은 545%의 수익성으로 AI 경제에 혁명을 일으키고 있습니까?

초점의 스타트 업 : Deepseek의 인상적인 숫자의 진실

빠르게 움직이고 종종 불투명 한 인공 지능 세계 (AI)에서 중국 KI 스타트 업 Deepseek은 실제 감각을 일으켰습니다. 놀라운 주장 으로이 회사는 세계 AI 토론의 중심에 올랐습니다. 상세한 운영 데이터에 의해 뒷받침되는이 대담한 진술은 단순한 인상적인 숫자 이상입니다. 기존의 AI 산업이 AI 기술의 경제 및 미래 비즈니스 모델에 대한 심오한 의문을 제기하고 심각한 의문을 제기하는 것은 강타입니다.

그러나이 숫자 뒤에 무엇이 있습니까? 시장을 뒤집어 놓을 수있는 혁신적인 효율성입니까, 아니면 존재보다 더 많은 외모가있는 영리한 마케팅 전략입니까? 비평가들은 이미 발언하고 분석가들은 계산을 해체하고 기술 세계 토론을 해체합니다. 문제는 : DeepSeek은 실제로 높은 수익성을 달성 할 수 있으며, 그렇다면 AI 산업 전체, 특히 실리콘 밸리의 기존 자이언츠에 비해 어떤 영향을 미칩니 까?

이 기사는 DeepSeek의 주장에 대한 심오한 분석을 안내합니다. 우리는 인상적인 숫자의 기술적 기반을 밝히고 혁신적인 가격 책정 모델을 해부하며 Deepseek가 사용하는 영리한 운영 전략을 드러냅니다. 그러나 우리는 또한 행복감을 늦추고 이론적 잠재력과 실제 현실 사이의 불일치를 밝히는 비판적인 목소리를 조사합니다.

DeepSeek이 실제로 AI Renability의 비밀을 깨뜨 렸는지 또는 545%가 꿈에 더 가깝는지 여부를 알아보십시오. 우리는 글로벌 AI 시장의 광범위한 결과, 경쟁 환경 및 우리가 새로운 AI 경제 시대의 시작에 있는지 여부 또는 Deepseek 주변의 과대 광고가 밀짚 화재로 판명 될지에 대한 문제를 분석합니다. 한 가지 확실한 점은 DeepSeek은 AI 금융 및 재 결성의 미래에 대한 토론을 다시 시작했으며 수년간 토론 자료를 제공합니다. 우리와 함께 깊은 곳의 매혹적인 세상으로 뛰어 들어 감각적 인 숫자 뒤에 진실을 드러냅니다.

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숫자의 공개와 그 뒤에있는 기술적 기초

2025 년 3 월 1 일, DeepSeek은 Github 개발자 플랫폼에 대한 자세한 운영 데이터를 출시했습니다. 여기에는 24 시간,보다 정확하게 2025 년 2 월 27 일과 28 일, 28 일이 포함되어 있습니다.이 투명성은 AI 산업에서 놀랍습니다. 이 회사는 일일 운영 비용 $ 87,072를 기반으로 한 Adanced AI Models V3 및 R1이 이론적 소득 $ 562,027을 창출 할 수 있다고 밝혔다. 이 수치에서 DeepSeek은 545%의 많은 비용 비영리 비율을 계산했습니다. 이 진술은 회사에 투자 한 모든 달러가 이론적으로 $ 5.45 이익을 창출한다는 것을 암시합니다. 1 년 내내 추정 된 이는 이는 2 억 달러가 넘는 잠재적 인 연간 이직을 의미하며, 이는 야망과 심해의 파괴적인 잠재력을 강조하는 금액입니다.

DeepSeek의 AI 모델의 인상적인 성능과 효율성은 NVIDIA의 H800 GPU를 기반으로하는 최첨단 인프라를 기반으로합니다. 이 그래픽 프로세서는 현재 딥 러닝 분야의 산술 작업 및 AI의 금 표준입니다. DeepSeek는이 H800 GPU를 시간당 $ 2의 가격으로 임대하고 칩을 임대합니다. 분석 된 24 시간 동안 회사는 평균 226.75 서버 노드를 운영했으며 각 개별 매듭에는 8 개의 H800 GPU가 장착되어 있습니다. 이 대규모 컴퓨팅 전력으로 인해이 기간 동안 인상적인 6 억 8 천만 명의 투입 토큰과 1,600 억 개의 출력 토큰을 처리 할 수있었습니다.

DeepSeek의 놀라운 비용 효율성의 필수 요소는 정교한 캐시 시스템을 사용하는 것입니다. 캐시는 본질적으로 중간 메모리로, 자주 필요한 데이터가 액세스를 가속화하고 컴퓨팅 부하를 줄입니다. DeepSeek의 경우, 3,42 억 개의 토큰에 해당하는 입력 티켓의 56.3%가 하드 드라이브 기반 키 값 캐시 (KV 캐시)에서 호출되었습니다. 캐싱의 지능적 사용은 캐시의 데이터에 대한 액세스가지면 처리보다 훨씬 빠르고 리소스 절약하기 때문에 처리 비용을 크게 줄였습니다.

Deepseek 모델의 평균 출력 속도는 초당 20-22 토큰이었습니다. 달성 된 처리량은 훨씬 더 인상적이었습니다. 소위 프리 링 단계 동안 입력 데이터가 준비되는 동안 처리량은 H800 노드 당 약 73,700 개의 토큰이었습니다. AI 모델이 실제 비용을 생성하는 디코딩 단계에서 처리량은 여전히 H800 노드 당 초당 14,800 개의 토큰이었습니다. 이러한 높은 처리량 률은 DeepSeek의 많은 양의 문의를 효율적으로 처리하여 높은 소득을 창출 할 수있는 능력에 중요합니다.

가격과 이론적 이익의 계산

DeepSeek은 AI 모델에 대한 차별화 된 가격 전략을 따릅니다. 성능이 높은 청구를 위해 설계된 프리미엄 모델 R1은 캐시 목표가있는 경우 입력 토큰 당 $ 0.14의 가격으로 계산됩니다. 캐시 목표는 요청 된 정보가 이미 캐시에서 사용할 수 있으므로 신속하게 호출 할 수 있음을 의미합니다. 캐시 목표 (캐시 오류)가 없으면 입력 토큰 가격은 백만 달러 당 $ 0.55로 증가합니다. 출력 토큰, 즉 AI가 생성 한 답변의 경우 DeepSeek은 백만 마리의 토큰 당 $ 2.19 토큰을 계산합니다.

DeepSeek 의이 가격 구조는 Openaai 또는 Anthropic과 같은 서양 경쟁 업체와 직접 비교할 때 상당히 낮습니다. 이 공격적인 가격은 DeepSeek의 파괴적인 시장 전략의 필수 요소 인 것 같습니다. 이 회사는 매력적인 가격을 통해 시장 점유율을 얻고 AI 시장에서 비용 효율적인 대안으로 자리 매김하는 것을 목표로합니다.

545%의 이론적 이익 계산은 * 모든 * 처리 된 토큰이 R1 모델의 프리미엄 관세에 대해 청구된다는 가정에 근거합니다. 이것은 현실을 완전히 반영하지 않는 단순화 된 가정이기 때문에 중요한 점입니다. 이 가정하에, 6,600 억 개의 투입량과 1,680 억 개의 생산 토큰의 측정 된 양은 일일 소득 $ 562,027로 이어질 것입니다. 운영 비용이 $ 87,072로 인해 545%의 비용이 많이 드는 비용 비율이 발생합니다.

그러나 이것이 이상적인 조건 하에서 수행 된 * 이론적 * 계산임을 강조하는 것이 중요합니다. 현실 세계에서 DeepSeek의 실제 재무 성과는이 단순화 된 계산에서 고려되지 않은 다양한 요인들에 의해 영향을받을 수 있습니다.

이론적 인 숫자의 배후에있는 현실 : 제한 및 예약

출판물에서 Deepseek 자신은 실제 소득이 이론적 계산에 의해 제안 된 가치보다 실제 소득이 "훨씬 낮다"는 것을 공개적으로 인정합니다. 이 투명성은 DeepSeek의 특이한 접근 방식의 또 다른 신호이며 제한의 맥락에서 제시된 수치를 해석 할 필요성을 강조합니다. 이론적 계산과 실질 소득 사이의 불일치에 대한 여러 가지 이유가 있습니다.

표준 모델 V3의 존재는 필수 요소입니다. 이 모델은 프리미엄 모델 R1보다 상당히 낮은 가격으로 제공됩니다. 모든 고객이 가장 비싼 모델을 자동으로 선택하는 것은 아니므로 V3 모델을 사용하면 DeepSeek의 토큰 당 평균 판매가 줄어 듭니다. 또한 DeepSeek은 현재 제공되는 서비스의 일부만 수익을 창출하고 있습니다. AI 모델에 대한 웹 및 앱 액세스는 최종 사용자에게 여전히 무료입니다. 소득은 주로 API 액세스에 의해 생성되므로 회사와 개발자는 DeepSeek 모델을 자체 애플리케이션 및 시스템에 통합 할 수 있습니다. API 수익에 초점을 맞추면 DeepSeek 모델의 잠재적 사용의 상당 부분이 현재 직접 수익을 창출하지 않음을 의미합니다.

또 다른 중요한 측면은 할인입니다. DeepSeek은 시스템의 로딩이 일반적으로 낮은 밤 시간 동안 자동으로 할인을 제공합니다. 이러한 할인은 약한 시간에 사용을 촉진하고 전체 리소스 활용을 전체적으로 최적화하기위한 것입니다. 그러나 그들은 또한 토큰 당 평균 판매를 줄입니다.

아마도 이론적 이익 계산에서 완전히 무시되는 가장 중요한 요점은 아마도 AI 모델의 엄청난 훈련 비용뿐만 아니라 연구 개발 (F & E)에 대한 막대한 투자 일 것입니다. V3 및 R1과 같은 최첨단 AI 모델의 개발 및 교육은 매우 비싸고 시간이 많이 걸립니다. 그들은 자격을 갖춘 과학자와 엔지니어의 사용, 거대한 데이터 세트에 대한 액세스 및 오랜 기간 동안 강력한 데이터 센터 운영을 요구합니다. 이러한 비용은 종종 AI 회사의 최대 비용 블록을 나타내며 운영 수익성에 큰 영향을 줄 수 있습니다. DeepSeek이 계산에서 드러내는 추론의 순수한 운영 비용은 전체 그림의 일부일뿐입니다. AI 회사의 실제 수익성을 평가하려면 F & E 및 교육에 대한 이전 및 지속적인 투자도 고려해야합니다.

효율성을 높이기위한 혁신적인 운영 전략

이론적 이익 계산에 대한 제한에도 불구하고 DeepSeek은 공개로 인한 인상적인 외과 효율을 보여줍니다. 이 회사는 효율성을 극대화하고 운영 비용을 줄이기위한 여러 가지 혁신적인 전략을 구현했습니다.

핵심 구성 요소는 동적 리소스 할당입니다. DeepSeek은 산술 자원을 정적으로 정적하지 않고 현재 수요와 회사의 다른 요구 사항에 유연하게 적응합니다. 하루에 주요 트래픽 시간 동안 추론 서비스에 대한 수요가 가장 높을 때 사용 가능한 서버 노드와 GPU는 주로 이러한 서비스를 제공하는 데 사용됩니다. 밤에는 점유율이 일반적으로 낮을 때, 자원은 다른 작업, 특히 새로운 AI 모델을 연구하는 데 다른 작업에 사용됩니다. 이러한 동적 할당은 값 비싼 하드웨어의 활용을 극대화하고 총 비용을 줄이는 데 기여합니다.

기술적으로, DeepSeek는 너무 많은 교차 노트 병렬화 (Expert Parallelism, EP)에 의존합니다. 이 기술은 훈련 중에 컴퓨팅 부하를 분배하고 대규모 AI 모델의 추론을위한 고급 절차입니다. 전문가의 병렬화 에서이 모델은 여러 "전문가"로 나뉘며 각각은 다른 서버 노드 또는 GPU로 실행됩니다. 이 병렬 처리는 컴퓨팅 작업이 여러 하드웨어 구성 요소에서 수행되므로 처리량이 높아지고 대기 시간을 줄입니다. 전문가의 병렬화는 여러 장치에 메모리 및 산술 요구 사항을 배포하므로 개별 하드웨어 구성 요소의 한계를 극복하기 때문에 매우 큰 모델에 특히 효과적입니다.

DeepSeek은 전문가의 병렬화 외에도 정교한 부하 보상 시스템을 구현했습니다. 이 시스템은 다른 서버 및 데이터 센터를 통해 들어오는 데이터 트래픽을 지능적으로 배포합니다. 로드 보상의 목표는 병목 현상을 피하고 리소스 활용도를 최적화하며 시스템의 고장 안전을 높이는 것입니다. 로드의 균일 한 분포는 단일 서버가 과부하되지 않으며 사용자의 응답 시간은 일정하게 유지되도록합니다. 효과적인 부하 보상 시스템은 DeepSeek와 같은 클라우드 기반 AI 서비스의 확장 성 및 신뢰성에 중요합니다.

업계의 시장 시사점 및 반응 : AI 산업의 모닝콜?

DeepSeek의 상세한 재무 핵심 수치의 공개는 AI 스타트 업의 수익성과 비즈니스 모델의 지속 가능성이 기술과 투자자 세계의 핵심 주제가 될 때 발생합니다. 투자자와 분석가들은 AI 산업의 높은 등급과 엄청난 과대 광고 잠재력이 견고한 경제 기초에 의해 뒷받침되는지 궁금해하고 있습니다. Openaai, Anthropic 및 기타 회사와 같은 회사는 다양한 소득원, 구독 기반 모델에 대한 AI 기술에 대한 라이센스 비용을 사용하여 사용에 의존하는 청구에 집중적으로 실험합니다. 동시에, 개발을위한 경쟁은 분노가 훨씬 더 정교하고 강력하여 상당한 투자가 필요합니다.

이 맥락에서 Deepseek의 공개는 특히 중요합니다. 20 개월 전에 설립 된 아직도 젊은 스타트 업은 AI 모델의 개발 및 운영에 대한 혁신적이고 비용 효율적인 접근 방식으로 설립 된 실리콘 밸리를 시작했습니다. DeepSeek은 Openaai-Had와 같은 서구 경쟁 업체의 지출보다 훨씬 낮은 금액이 이미 2025 년 1 월 AI 주식에서 눈에 띄는 가격 손실로 이어진 모델을 훈련시키는 데 사용 된 칩에 대해 6 백만 달러 미만을 지출했다. 545%의 비용 비영리 비율의 현재 공개는 이러한 인상을 증가시키고 전통적인 AI 회사가 DeepSeek와 같은 새로운 도전자보다 더 비효율적이고 경쟁력이 없다는 두려움을 제공합니다.

Deepseek의 투명성과 예상 비용 효율성은 AI 산업에서 패러다임 전환을 시작할 수 있습니다. 그들은 설립 된 회사들이 자신의 비용 구조와 비즈니스 모델에 비판적으로 의문을 제기하고 AI 서비스를 제공하는보다 효율적인 방법을 찾도록 강요합니다. Openaai, Anthropic 및 Google과 같은 회사에 대한 압력은 가격을 낮추고 수익성을 보여 주면서 Deepseek의 성공을 통해 계속 증가 할 수 있습니다.

중요한 관점과 전문가 분석 : 이익률이 실제로 그렇게 높습니까?

DeepSeek가 주장한 545%의 이익 마진은 전문 분야에서 큰 관심과 회의론을 일으켰습니다. 일부 분석가들은이 맥락에서 "이익 마진"이라는 용어가 올바르게 사용되지 않을 수 있음을 나타냅니다. 정의에 따르면, 이익 대 판매 비율을 나타내는 이익 마진은 100%이상으로 갈 수 없습니다. Deepseek의 경우 비용에 대한 추가 요금 또는 자본 수익률 (ROI 수익률, ROI). 이 맥락에서 "비용 비율"이라는 용어는 더 정확합니다.

Reddit과 같은 온라인 플랫폼 및 전문 포럼의 비평가들은 종종 레모네이드를 판매하는 어린이의 생생한 예를 위해 노력합니다. 이 아이는 그의 이익이 레모네이드의 판매 가격과 성분 비용 (레몬, 설탕, 물)의 차이 일 뿐이라고 잘못 가정 할 수 있습니다. 그러나 테이블 비용, 주전자, 혼합기구, 안경, 그리고 레모네이드 생산 및 판매에 소비 된 시간과 작업과 같은 중요한 비용 요소는 간과됩니다. 이 비유는 AI 모델에서 추론에 대한 순수한 운영 비용을 고립 된 고려가 실제 수익성의 불완전하고 왜곡 된 이미지로 이어질 수 있음을 보여줍니다. 포괄적 인 비용 회계는 거대한 F & R 및 교육 비용을 포함한 모든 관련 비용 요소를 고려해야합니다.

유명한 시장 연구 회사 인 Semianalysis의 분석가들도 초기에 심도있는 비용 정보에 의문을 제기했습니다. 그들은 DeepSeek가 운영하는 GPU 인프라에 필요한 서버가 약 16 억 달러의 비용을 초래할 수 있다고 추정합니다. 이 금액은 DeepSeek V3 모델의 교육을 위해 DeepSeek가 공식적으로 지정한 560 만 달러보다 훨씬 높습니다. 이 숫자 사이의 불일치는 DeepSeek이 매우 효율적인 교육 방법을 개발했거나 실제 교육 비용이 공개적으로 알려진 것보다 높을 수 있음을 나타냅니다. 또한 공개 비용으로 명시 적으로 표시되지 않은 주 보조금 또는 기타 자금 조달 출처로부터 Deepseek 혜택을받을 수도 있습니다.

AI 회사의 경제 평가가 복잡하고 복잡하다는 것을 강조하는 것이 중요합니다. 하드웨어, 소프트웨어 및 인력에 대한 직접 비용 외에도 마케팅, 영업, 고객 지원, 법률 자문, 규제 준수 및 인프라 기대와 같은 간접 비용 요소도 고려해야합니다. 또한 전략적 고려 사항은 장기 경쟁력, 지속적인 혁신의 필요성 및 변화된 시장 상황에 적응하는 능력과 같은 역할을합니다. 따라서 하루 또는 단기간 동안 고립 된 비용 분리 비율은 AI 회사의 실제 경제 성과에 대한 제한된 통찰력 만 제공 할 수 있습니다.

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AI 산업에 대한 더 넓은 영향 : 투명성과 비용 압력이 많습니까?

제시된 수치의 비판적 목소리와 제한에 관계없이 DeepSeek의 공개와 점점 더 개방적인 접근 방식 (회사는 코드의 일부를 게시하고 모델 오픈 소스를 게시 함)은 AI 산업에 중요한 영향을 미칩니다. 비용 투명성, 오픈 소스 전략 및 상당히 저렴한 가격의 조합은 서구 AI 회사에게 심각한 도전입니다.

DeepSeek가 제시 한 높은 이론적 여백은 OpenAi의 막내 모델 GPT-4.5의 맥락에서 특히 흥미 롭습니다. 이 모델은 이전 모델과 특히 Deepseek 모델의 여러 비용이 들지만 많은 전문가에서는 성능 및 기능 측면에서 측정 가능한 개선을 거의 제공하지 않습니다. 이 개발은 현재 언어 모델이 점점 더 많은 제품이 성능의 실제 부가 가치에 해당하는 대량 제품이되고 있다는 논문을 뒷받침합니다. DeepSeek이 비용이 크게 낮아 고품질 AI 모델을 제공 할 수 있다면, 이는 기본적으로 음성 모델 시장을 변화시키고 경쟁이 치열 해지고 가격 하락이 이어질 수 있습니다.

DeepSeek의 수치는 운영 비용이 효율적으로 관리되고 모델이 광범위하게 사용되는 경우 AI 언어 모델 시장은 일반적으로 경제적으로 매력적 일 수 있음을 나타냅니다. 동시에, 이론적 소득과 실제 소득 사이의 상당한 불일치는 AI 회사가 지속적으로 수익성있는 비즈니스 모델을 개발하려고 할 때 직면하는 상당한 도전을 보여줍니다. 높은 F & 및 교육 비용, 지속적인 혁신의 필요성 및 업계의 집중적 인 경쟁으로 인해 장기적으로 높은 이익 마진을 달성하기가 어렵습니다.

인상적인 잠재력과 실용적인 현실 사이

DeepSeek의 주장 된 비용 분리 비율 545%는 현대 AI 시스템의 잠재적 경제에 대한 매력적이고 도발적인 통찰력을 제공합니다. 그것은 이상적인 조건과 효율적인 운영 전략으로 AI 추론 분야에서 인상적인 외과 적 여백이 달성 될 수 있음을 인상적으로 보여줍니다. 그러나 AI 회사의 전체 비용 구조와 시장의 복잡한 현실의 맥락 에서이 숫자를 고려하는 것이 중요합니다. 운영 마진은 추론 서비스에 잠재적으로 매력적일 수 있지만, 연구, 개발 및 교육에 대한 막대한 투자는 전반적인 인재에 대한 상당한 장애물입니다.

DeepSeek의 공개는 어떤 경우에도 Global AI 시장에서 회사의 파괴적 플레이어로서의 입장을 강조합니다. 투명성, 비용 효율성 및 오픈 소스 방향은 장기적으로 전체 산업에서 더 많은 경쟁, 투명성 및 비용 인식으로 이어질 수 있습니다. 기술 혁신, 효율적인 자원 사용 및 공격적인 가격의 조합으로 인해 설립 된 서구 AI 회사의 심각한 경쟁자가되어 글로벌 AI 경쟁의 역학을 지속적으로 바꿀 수 있습니다. 미래는 DeepSeek이 야심 찬 목표를 달성하고 AI 시장에서 선도적 인 공급 업체로서의 위치를 강화 할 수 있는지 여부를 보여줄 것입니다. 그러나 AI 시스템의 수익성과 AI 회사의 비즈니스 모델에 대한 논의는 의심 할 여지없이 DeepSeek의 이니셔티브를 통해 새롭고 흥미로운 차원을 받았습니다.

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