Kunstmatige intelligentie: 545% winst met de Deepseek AI -modellen V3 en R1? AI -sensatie of luchtnummer?

Een startup in focus: de waarheid achter de indrukwekkende cijfers van Deepseek

In de snel bewegende en vaak ondoorzichtige wereld van kunstmatige intelligentie (AI) heeft de Chinese Ki Startup Deepseek een echte sensatie veroorzaakt. Met een verbazingwekkende claim katapulteerde het bedrijf zich in het centrum van de wereldwijde AI-discussie: een kosten-winstverhouding van een ongelooflijke 545%-en dat elke dag! Deze gedurfde verklaring, ondersteund door gedetailleerde bedrijfsgegevens, is meer dan alleen een indrukwekkend aantal. Het is een knal die de gevestigde AI -industrie laat luisteren en diepgaande vragen oproept over economie en toekomstige bedrijfsmodellen van AI -technologieën.

Maar wat zit er echt achter deze cijfers? Is het een revolutionaire efficiëntie die de markt ondersteboven zal zetten, of een slimme marketingstrategie die meer uiterlijk is dan zijn? Critici spreken zich al uit, analisten ontmantelen de berekeningen en de technische werelddebatten. De vraag is: kan Deepseek daadwerkelijk zo'n hoge winstgevendheid bereiken, en zo ja, welke invloed heeft dat voor de hele AI -industrie, vooral in vergelijking met de gevestigde reuzen uit de Silicon Valley?

Dit artikel neemt u mee op een diepgaande analyse van de claim van Deepseek. We verlichten de technologische basis achter de indrukwekkende aantallen, ontleden het innovatieve prijsmodel en onthullen de slimme operationele strategieën die Deepseek gebruikt. We onderzoeken echter ook de kritische stemmen die de euforie vertragen en licht werpen op de discrepantie tussen theoretisch potentieel en praktische realiteit.

Ontdek of Deepseek het geheim van AI -hernoembaarheid daadwerkelijk heeft gekraakt of dat de 545% meer een droom is. We analyseren de verstrekkende gevolgen voor de wereldwijde AI-markt, het competitieve landschap en de vraag of we ons aan het begin van een nieuw tijdperk van AI-economie bevinden of dat de hype rond Deepseek een strobrand zal blijken te zijn. Eén ding is zeker: Deepseek heeft het debat over de toekomst van AI -financiering en -verworpenheid opnieuw gesparkeerd en al jaren discussiemateriaal. Duik met ons in de fascinerende wereld van Deepseek en onthul de waarheid achter de sensationele cijfers.

Geschikt hiervoor:

• Deepseek vs. OpenAai: Ki-Wet Racen exposes-is-is China's R1 slechts een kopie of een strategie meesterwerk?

De onthulling van de cijfers en de technologische basis erachter

Op 1 maart 2025 bracht Deepseek gedetailleerde operationele gegevens uit over het Github -ontwikkelaarsplatform, waaronder een periode van 24 uur, meer precies 27 en 28 februari 2025. Deze transparantie is opmerkelijk in de AI -industrie, die vaak wordt gekenmerkt door vertrouwelijkheid. Het bedrijf verklaarde dat zijn geavanceerde AI -modellen V3 en R1, op basis van dagelijkse bedrijfskosten van $ 87.072, theoretisch inkomen van $ 562.027 kunnen genereren. Uit deze cijfers berekende Deepseek de veel-bekende kosten-winstverhouding van 545%. Deze verklaring houdt in dat elke dollar die in het bedrijf heeft geïnvesteerd theoretisch $ 5,45 winst genereert. Geëxtrapoleerd tot een heel jaar, dit zou een potentiële jaarlijkse omzet van meer dan $ 200 miljoen betekenen, een bedrag dat de ambities en het verstorende potentieel van Deepseek onderstreept.

De indrukwekkende prestaties en efficiëntie van Deepseek's AI-modellen is gebaseerd op een ultramoderne infrastructuur die in wezen gebaseerd is op de H800-GPU's van NVIDIA. Deze grafische processors zijn momenteel de gouden standaard voor rekenkundige taken op het gebied van diep leren en de AI. Deepseek verhuurt deze H800 GPU's voor een prijs van $ 2 per uur en chip. Tijdens de geanalyseerde periode van 24 uur had het bedrijf gemiddeld 226,75 serverknooppunten, waarbij elke individuele knoop werd uitgerust met acht H800 GPU's. Deze enorme rekenkracht stelde Deepseek in staat om indrukwekkende 608 miljard input tokens en 168 miljard uitvoertokens te verwerken tijdens deze periode.

Een essentiële factor voor de opmerkelijke kostenefficiëntie van Deepseek is het gebruik van een geavanceerd cachesysteem. Een cache is in wezen een tussenliggend geheugen dat vaak vereiste gegevens voorkomt om de toegang ertoe te versnellen en de computerbelasting te verminderen. In het geval van Deepseek werd 56,3% van de invoertickets, die overeenkomen met een opmerkelijke 342 miljard tokens, opgeroepen vanuit een harde drive-gebaseerde sleutelwaardecache (KV-cache). Dit intelligente gebruik van caching verlaagde de verwerkingskosten aanzienlijk omdat de toegang tot gegevens van de cache veel sneller en meer middelenbesparing is dan de verwerking van de grond.

De gemiddelde uitgangssnelheid van de Deepseek-modellen was 20-22 tokens per seconde. De bereikte doorvoer was nog indrukwekkender: tijdens de zogenaamde voorvullende fase, waarin de invoergegevens worden opgesteld, was de doorvoer ongeveer 73.700 tokens per H800-knooppunt. In de decodeerfase, waarin de AI -modellen de werkelijke kosten genereren, was de doorvoer nog steeds 14.800 token per seconde per H800 -knooppunt. Deze hoge doorvoerpercentages zijn cruciaal voor het vermogen van Deepseek om grote hoeveelheden vragen efficiënt te verwerken en dus een hoog inkomen te genereren.

Prijzen en de berekening van de theoretische winst

Deepseek volgt een gedifferentieerde prijsstrategie voor zijn AI -modellen. Het premium model R1, dat is ontworpen voor de hoogste prestatieclaims, wordt berekend voor een prijs van $ 0,14 per miljoen input tokens als er een cache -doel is. Een cache -doel betekent dat de gevraagde informatie al beschikbaar is in de cache en daarom snel kan worden opgeroepen. Als er geen cache -doel (cachefout) is, stijgt de prijs voor invoertoken tot $ 0,55 per miljoen. Voor output tokens, d.w.z. de antwoorden gegenereerd door de AI, berekent Deepseek $ 2,19 token per miljoen tokens.

Deze prijsstructuur van Deepseek is aanzienlijk lager in directe vergelijking met westerse concurrenten zoals OpenAai of antropisch. Deze agressieve prijs lijkt een integraal onderdeel te zijn van Deepseek's disruptieve marktstrategie. Het bedrijf wil blijkbaar marktaandelen winnen door aantrekkelijke prijzen en zich te positioneren als een kostenefficiënt alternatief in de AI-markt.

De berekening van de theoretische winst van 545% is gebaseerd op de veronderstelling dat * alle * verwerkte tokens worden gefactureerd voor het premium tarief van het R1 -model. Dit is een belangrijk punt omdat het een vereenvoudigde veronderstelling is die de realiteit niet volledig weerspiegelt. Onder deze veronderstelling zouden de gemeten volumes van 608 miljard input en 168 miljard output tokens leiden tot dagelijkse inkomsten van $ 562.027. Met de bedrijfskosten van $ 87.072 resulteert dit in de veel besproken kosten-winstverhouding van 545%.

Het is echter cruciaal om te benadrukken dat dit een * theoretische * berekening is die werd uitgevoerd onder geïdealiseerde omstandigheden. De feitelijke financiële prestaties van Deepseek in de echte wereld kunnen en worden beïnvloed door verschillende factoren waarmee geen rekening wordt gehouden bij deze vereenvoudigde berekening.

De realiteit achter de theoretische cijfers: beperkingen en reserveringen

In zijn publicatie geeft Deepseek zelf openlijk toe dat het werkelijke inkomen "veel lager" is dan de waarden die zijn voorgesteld door de theoretische berekening. Deze transparantie is een ander teken voor de ongewone benadering van Deepseek en onderstreept de noodzaak om de figuren te interpreteren die worden gepresenteerd in de context van hun beperkingen. Er zijn een aantal redenen voor de discrepantie tussen de theoretische berekeningen en het reële inkomen.

Het bestaan ​​van het standaardmodel V3 is een essentiële factor. Dit model wordt aangeboden tegen aanzienlijk lagere prijzen dan het premium model R1. Aangezien niet alle klanten automatisch het duurste model kiezen, vermindert het gebruik van het V3 -model de gemiddelde verkoop per token voor Deepseek. Bovendien is Deepseek momenteel alleen inkomsten met slechts een deel van zijn aangeboden diensten. De toegang tot het web en de app tot de AI -modellen is nog steeds gratis voor eindgebruikers. Inkomsten worden voornamelijk gegenereerd door API -toegang, waardoor bedrijven en ontwikkelaars de DeepSeek -modellen kunnen integreren in hun eigen toepassingen en systemen. Deze focus op API -inkomsten betekent dat een aanzienlijk deel van het potentiële gebruik van de DeepSeek -modellen momenteel niet direct is gemonetiseerd.

Een ander belangrijk aspect zijn kortingen. Deepseek biedt automatisch kortingen tijdens de nachturen wanneer het laden van de systemen meestal lager is. Deze kortingen zijn bedoeld om het gebruik in zwakke tijden te bevorderen en het algemene gebruiksgebruik als geheel te optimaliseren. Ze verminderen echter ook de gemiddelde omzet per token.

Misschien wel het belangrijkste punt, dat volledig wordt genegeerd in de theoretische winstberekening, zijn de enorme investeringen in onderzoek en ontwikkeling (F&E) en de enorme trainingskosten van de AI -modellen. De ontwikkeling en training van state-of-the-art AI-modellen zoals V3 en R1 zijn extreem duur en tijdrovend. Ze vereisen het gebruik van hooggekwalificeerde wetenschappers en ingenieurs, toegang tot enorme gegevenssets en de werking van krachtige datacenters gedurende lange tijd. Deze kosten vertegenwoordigen vaak het grootste kostenblok voor AI -bedrijven en kunnen de operationele winstgevendheid aanzienlijk beïnvloeden. De pure bedrijfskosten voor de gevolgtrekking, die Deepseek in zijn berekening onthult, zijn slechts een deel van het algemene beeld. Om de werkelijke winstgevendheid van een AI -bedrijf te beoordelen, moeten ook rekening worden gehouden met de vorige en continue investeringen in F&E en opleiding.

Innovatieve operationele strategieën voor het verhogen van de efficiëntie

Ondanks de beperkingen op de theoretische winstberekening, vertoont Deepseek een indrukwekkende chirurgische efficiëntie vanwege de openbaarmaking ervan. Het bedrijf heeft een aantal innovatieve strategieën geïmplementeerd om de efficiëntie te maximaliseren en de bedrijfskosten te verlagen.

Een sleutelcomponent is de dynamische resource -toewijzing. DeepSeek statisch is niet zijn rekenkundige middelen, maar past zich flexibel aan de huidige vraag en de verschillende vereisten van het bedrijf aan. Tijdens de belangrijkste verkeerstijden per dag, wanneer de vraag naar inferentieservices de hoogste is, worden de beschikbare serverknooppunten en GPU's voornamelijk gebruikt om deze services te leveren. 'S Nachts, wanneer de bezetting meestal lager is, worden middelen opnieuw ingewijd en gebruikt voor andere taken, vooral voor onderzoek en het trainen van nieuwe AI -modellen. Deze dynamische toewijzing maximaliseert het gebruik van de dure hardware en draagt ​​bij aan het verlagen van de totale kosten.

Technisch gezien vertrouwt Deepseek op een zo -gekald kruis -knoop parallellisatie (expert parallellisme, EP). Deze techniek is een geavanceerde procedure voor het verspreiden van de computerbelasting tijdens de training en de gevolgtrekking van grote AI -modellen. In de parallellisatie van experts is het model verdeeld in verschillende "experts", die elk in verschillende serverknooppunten of GPU's worden uitgevoerd. Deze parallelle verwerking maakt hogere doorvoer mogelijk en vermindert de latentie, omdat het computerwerk ook wordt uitgevoerd op verschillende hardwarecomponenten. De parallellisatie van experts is bijzonder effectief voor zeer grote modellen, omdat het het geheugen en de rekenkundige vereisten verdeelt aan verschillende apparaten en dus de grenzen van individuele hardwarecomponenten overwint.

Naast de parallellisatie van experts heeft Deepseek een geavanceerd laadcompensatiesysteem geïmplementeerd. Dit systeem verdeelt het inkomende gegevensverkeer op intelligente wijze via verschillende servers en datacenters. Het doel van de belastingcompensatie is om knelpunten te voorkomen, het gebruik van hulpbronnen te optimaliseren en de faalveiligheid van het systeem te vergroten. De gelijkmatige verdeling van de belasting zorgt ervoor dat er geen enkele server is overbelast en de responstijden voor de gebruikers constant blijven. Een effectief laadcompensatiesysteem is cruciaal voor de schaalbaarheid en betrouwbaarheid van cloudgebaseerde AI-services zoals die van Deepseek.

Marktimplicaties en reacties in de industrie: een wake-up call voor de AI-industrie?

De openbaarmaking van de gedetailleerde financiële sleutelcijfers van Deepseek komt op een moment dat de winstgevendheid van AI -startups en de duurzaamheid van haar bedrijfsmodellen een centraal onderwerp is in de technologie- en beleggerswereld. Beleggers en analisten vragen zich in toenemende mate af of de hoge beoordelingen en het immense hype -potentieel van de AI -industrie ook worden ondersteund door solide economische stichtingen. Bedrijven zoals OpenAai, Anthropic en vele anderen experimenteren intensief met verschillende bronnen van inkomsten, op abonnement gebaseerde modellen voor gebruikafhankelijke facturering naar licentiekosten voor hun AI-technologieën. Tegelijkertijd woedt een race voor ontwikkeling steeds meer en krachtiger en krachtiger die aanzienlijke investeringen vereist.

De onthulling van Deepseek is vooral in deze context belangrijk. De nog jonge startup, die slechts 20 maanden geleden werd opgericht, is begonnen met de gevestigde Silicon Valley met zijn innovatieve en kosteneffectieve benadering van de ontwikkeling en werking van AI-modellen. Eerdere claims dat Deepseek minder dan $ 6 miljoen heeft uitgegeven voor de chips die werden gebruikt om zijn modellen te trainen-een bedrag dat aanzienlijk onder de uitgaven van westerse concurrenten zoals OpenAai-Had was, leidde al tot merkbare prijsverliezen in AI-aandelen in januari 2025.

De transparantie en de veronderstelde kostenefficiëntie van Deepseek zouden een paradigmaverschuiving in de AI -industrie kunnen initiëren. Ze dwingen gevestigde bedrijven om hun eigen kostenstructuren en bedrijfsmodellen kritisch in twijfel te trekken en kunnen mogelijk efficiëntere manieren vinden om AI -diensten te bieden. De druk op bedrijven zoals OpenAai, Anthropic en Google om hun prijzen te verlagen en hun winstgevendheid aan te tonen, kan blijven toenemen door het succes van Deepseek.

Kritische perspectieven en analyses van deskundigen: is de winstmarge echt zo hoog?

De winstmarge van 545% die door Deepseek wordt beweerd, heeft veel aandacht en scepsis in gespecialiseerde kringen gewekt. Sommige analisten geven aan dat de term "winstmarge" in deze context mogelijk niet correct wordt gebruikt. In overeenstemming met de definitie kan een winstmarge die de winstverhouding en verkoop vertegenwoordigt, niet meer dan 100%. In het geval van Deepseek is het meer een toeslag voor de kosten of een rendement op kapitaal (rendement op investering, ROI). De term "kosten-winstverhouding" is in deze context nauwkeuriger.

Critici op online platforms zoals Reddit en in gespecialiseerde forums streven er vaak naar het levendige voorbeeld van een kind dat limonade verkoopt. Dit kind kan er ten onrechte van uitgaan dat zijn winst slechts het verschil is tussen de verkoopprijs van de limonade en de kosten voor de ingrediënten (citroenen, suiker, water). Belangrijke kostenfactoren zouden echter over het hoofd zien, zoals de kosten voor de tafel, de kan, de gemengde gebruiksvoorwerpen, de glazen en vooral de tijd en werk die werden besteed aan de productie en verkoop van de limonade. Deze analogie illustreert dat een geïsoleerde overweging van de zuivere bedrijfskosten voor de gevolgtrekking in AI -modellen kan leiden tot een onvolledig en mogelijk vervormd beeld van de werkelijke winstgevendheid. Een uitgebreide kostenboekhouding moet rekening houden met alle relevante kostenfactoren, inclusief de enorme F&R en trainingskosten.

Analisten van het gerenommeerde marktonderzoeksbureau Semianysis hebben ook eerdere Deepseek -kosteninformatie in twijfel getrokken. Ze schatten dat de benodigde servers voor de GPU -infrastructuur die Deepseek opereert, de kosten van ongeveer $ 1,6 miljard kunnen veroorzaken. Dit bedrag is ver boven de $ 5,6 miljoen die officieel door Deepseek is gespecificeerd voor de training van het Deepseek V3 -model. De discrepantie tussen deze cijfers geeft aan dat ofwel DeepSeek uitzonderlijk efficiënte trainingsmethoden heeft ontwikkeld of dat de werkelijke trainingskosten hoger kunnen zijn dan publiekelijk bekend. Het is ook mogelijk dat deepseek baten van staatssubsidies of andere financieringsbronnen die niet expliciet worden weergegeven in de gepubliceerde kosten.

Het is belangrijk om te benadrukken dat de evaluatie van de economie van AI -bedrijven complex en complex is. Naast de directe kosten voor hardware, software en personeel, moeten ook indirecte kostenfactoren zoals marketing, verkoop, klantenondersteuning, juridisch advies, naleving van de regelgeving en de verwachting van de infrastructuur ook rekening worden gehouden. Bovendien spelen strategische overwegingen een rol, zoals concurrentievermogen op lange termijn, de behoefte aan voortdurende innovatie en het vermogen om zich aan te passen aan veranderde marktomstandigheden. Een geïsoleerde kosten-winstverhouding voor een enkele dag of een korte periode kan daarom slechts een beperkt inzicht geven in de werkelijke economische prestaties van een AI-bedrijf.

Geschikt hiervoor:

• Deepseek R2: China's AI Model Turbo ontsteekt eerder dan verwachte-Deepseek R2 zou code-expert-ontwikkelaar moeten zijn!

De bredere effecten op de AI -industrie: meer transparantie en kostendruk?

Ongeacht de kritische stemmen en de beperkingen van de gepresenteerde cijfers, heeft Deepseek's openbaarmaking en zijn steeds meer open aanpak (het bedrijf publiceert delen van zijn codes en zijn modellen open source) heeft een belangrijk effect op de AI -industrie. De combinatie van kostentransparantie, open source -strategie en aanzienlijk lagere prijzen is een serieuze uitdaging voor westerse AI -bedrijven.

De hoge theoretische marges gepresenteerd door Deepseek zijn bijzonder interessant in de context van het jongste model GPT-4.5 van Openai. Dit model kost een veelvoud van eerdere modellen en vooral deepseek -modellen, maar in veel experts biedt nauwelijks meetbare verbeteringen in termen van prestaties en functionaliteit. Deze ontwikkeling ondersteunt het stelling dat de huidige taalmodellen in toenemende mate massaproducten worden waarin premiumprijzen niet langer noodzakelijkerwijs overeenkomen met de werkelijke toegevoegde waarde van de prestaties. Als Deepseek in staat is om AI-modellen van hoge kwaliteit tegen aanzienlijk lagere kosten aan te bieden, kan dit de markt voor spraakmodellen fundamenteel veranderen en leiden tot sterkere concurrentie en dalende prijzen.

De cijfers van DeepSeek geven aan dat de markt voor AI -taalmodellen over het algemeen economisch aantrekkelijk kan zijn, op voorwaarde dat de operationele kosten efficiënt worden beheerd en de modellen breed worden gebruikt. Tegelijkertijd toont de aanzienlijke discrepantie tussen de theoretische en werkelijke inkomsten de aanzienlijke uitdagingen waarmee AI -bedrijven worden geconfronteerd wanneer ze proberen duurzaam winstgevende bedrijfsmodellen te ontwikkelen. De hoge F &-en trainingskosten, de behoefte aan voortdurende innovatie en de intensieve concurrentie in de industrie maken het moeilijk om op de lange termijn een hoge winstmarges te bereiken.

Tussen indrukwekkend potentieel en praktische realiteit

De claimde kosten-winstverhouding van Deepseek van 545% biedt een fascinerend en provocerend inzicht in de potentiële economie van moderne AI-systemen. Het toont indrukwekkend aan dat indrukwekkende chirurgische marges kunnen worden bereikt op het gebied van AI -inferentie onder geïdealiseerde omstandigheden en met efficiënte bedrijfsstrategieën. Het is echter cruciaal om dit aantal te overwegen in de context van de gehele kostenstructuur van een AI -bedrijf en de complexe realiteit van de markt. Hoewel de operationele marges mogelijk zeer aantrekkelijk kunnen zijn voor inferentiediensten, blijven de enorme investeringen in onderzoek, ontwikkeling en training aanzienlijke hindernissen voor het algemene talent.

De openbaarmaking van Deepseek onderstreept in elk geval de positie van het bedrijf als een verstorende speler in de wereldwijde AI -markt. De transparantie, kostenefficiëntie en open source oriëntatie kunnen leiden tot meer concurrentie, transparantie en kostenbewustzijn in de hele industrie op de lange termijn. De combinatie van technische innovatie, efficiënt gebruik van middelen en agressieve prijzen maakt Deepseek een serieuze concurrent voor gevestigde Western AI -bedrijven en kan de dynamiek van de wereldwijde AI -competitie duurzaam veranderen. De toekomst zal laten zien of Deepseek zijn ambitieuze doelen kan bereiken en zijn positie als toonaangevende aanbieder in de AI -markt kan consolideren. De discussie over de winstgevendheid van AI -systemen en de bedrijfsmodellen van de AI -bedrijven heeft echter ongetwijfeld een nieuwe, opwindende dimensie ontvangen door het initiatief van Deepseek.

Xpert.Digital heeft diepe kennis in verschillende industrieën. Dit stelt ons in staat om op maat gemaakte strategieën te ontwikkelen die zijn afgestemd op de vereisten en uitdagingen van uw specifieke marktsegment. Door continu markttrends te analyseren en de ontwikkelingen in de industrie na te streven, kunnen we handelen met vooruitziende blik en innovatieve oplossingen bieden. Met de combinatie van ervaring en kennis genereren we extra waarde en geven onze klanten een beslissend concurrentievoordeel.

Meer hierover hier:

• Gebruik de 5 -voudig competentie van Xpert.Digital in één pakket - van 500 €/maand

☑️ MKB -ondersteuning in strategie, advies, planning en implementatie

☑️ Creatie of herschikking van de digitale strategie en digitalisering

☑️ Uitbreiding en optimalisatie van de internationale verkoopprocessen

☑️ Wereldwijde en digitale B2B -handelsplatforms

☑️ Pioneer Business Development

 

Ik help u graag als een persoonlijk consultant.

U kunt contact met mij opnemen door het onderstaande contactformulier in te vullen of u gewoon bellen op +49 89 674 804 (München) .

Ik kijk uit naar ons gezamenlijke project.

 

 

Xpert.Digital is een hub voor de industrie met een focus, digitalisering, werktuigbouwkunde, logistiek/intralogistiek en fotovoltaïsche.

Met onze 360 ​​° bedrijfsontwikkelingsoplossing ondersteunen we goed bekende bedrijven, van nieuwe bedrijven tot na verkoop.

Marktinformatie, smarketing, marketingautomatisering, contentontwikkeling, PR, e -mailcampagnes, gepersonaliseerde sociale media en lead koestering maken deel uit van onze digitale tools.

U kunt meer vinden op: www.xpert.Digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus