Sztuczna inteligencja: 545% zysków w Deepseek AI Models V3 i R1? Sensacja AI czy numer powietrza?

Startup w Focus: Prawda stojąca za imponującymi liczbami Deepseeka

W szybko poruszającym się i często nieprzejrzystym świecie sztucznej inteligencji (AI) chiński startup KI Deepseek spowodował prawdziwe wrażenie. Z zadziwiającym roszczeniem firma katapulowała się w centrum globalnej dyskusji na temat AI: wskaźnik kosztowego zysku w wysokości 545%-i to każdego dnia! To odważne stwierdzenie, oparte na szczegółowych danych operacyjnych, jest czymś więcej niż imponującą liczbą. Jest to huk, który sprawia, że ​​ugruntowany przemysł AI słuchał i rodzi głębokie pytania dotyczące gospodarki i przyszłych modeli biznesowych z technologii AI.

Ale co naprawdę stoi za tymi liczbami? Czy to rewolucyjna wydajność, która zmniejszy rynek do góry nogami, czy sprytna strategia marketingowa, która jest bardziej wyglądana niż bycie? Krytycy już wypowiadają się, analitycy rozbijają obliczenia i światowe debaty. Pytanie brzmi: czy Deepseek może faktycznie osiągnąć tak wysoką rentowność, a jeśli tak, jaki ma to wpływ dla całej branży AI, szczególnie w porównaniu z uznanymi gigantami z Doliny Krzemowej?

Ten artykuł przyjmuje Cię w głęboką analizę roszczenia Deepseeka. Podświetlamy podstawę technologiczną imponujących liczb, przeanalizujemy innowacyjny model cen i ujawniamy sprytne strategie operacyjne, które wykorzystuje Deepseek. Jednak badamy również krytyczne głosy, które spowalniają euforię i rzucają światło na rozbieżność między potencjałem teoretycznym a rzeczywistością praktyczną.

Dowiedz się, czy Deepseek faktycznie złamał sekret remontabilności AI, czy też 545% jest bardziej snem. Analizujemy dalekosiężne konsekwencje dla globalnego rynku sztucznej inteligencji, krajobraz konkurencyjny i pytanie, czy jesteśmy na początku nowej ery gospodarki AI, czy też szum wokół Deepeek okaże się ogniem słomy. Jedno jest pewne: Deepseek ponownie sparował debatę na temat przyszłości finansowania AI i zdolności do zarejestrowania i zapewnia materiały do ​​dyskusji przez lata. Zanurz się z nami w fascynujący świat Deepseek i ujawnij prawdę stojącą za rewelacyjnymi liczbami.

Nadaje się do:

• Deepseek vs. Openaai: Ki-Wet Racen wystawia R1 w Chinach tylko kopia lub arcydzieło strategiczne?

Odsłonięcie liczb i podstawy technologicznej

1 marca 2025 r. Deepseek opublikował szczegółowe dane operacyjne na platformie programistów GitHub, które obejmowały okres 24 godzin, dokładniej 27 i 28 lutego 2025 r.. Ta przejrzystość jest niezwykła w branży AI, która często charakteryzuje się poufnością. Firma stwierdziła, że ​​zaawansowane modele AI V3 i R1, na podstawie codziennych kosztów operacyjnych w wysokości 87 072 USD, mogą generować teoretyczny dochód w wysokości 562 027 USD. Na podstawie tych liczb Deepseek obliczył bardzo ograniczony stosunek kosztowego zysku wynoszący 545%. To stwierdzenie oznacza, że ​​każdy dolar, który zainwestował w spółkę teoretycznie, generuje 5,45 USD zysku. Ekstrapolowane na cały rok oznaczałoby to potencjalny roczny obrót w wysokości ponad 200 milionów dolarów, co oznacza ambicje i destrukcyjny potencjał Deepeek.

Imponująca wydajność i wydajność modeli AI Deepseek oparta jest na najnowocześniejszej infrastrukturze, która jest zasadniczo oparta na GPU H800 NVIDIA. Te procesory graficzne są obecnie złotym standardem dla zadań arytmetycznych w dziedzinie głębokiego uczenia się i sztucznej inteligencji. Deepseek wynajmuje ten procesor graficzny H800 po cenie 2 USD za godzinę i chip. Podczas analizowanego 24-godzinnego okresu firma obsługiwała średnio 226,75 węzłów serwerów, przy czym każdy pojedynczy węzeł jest wyposażony w osiem GPU H800. Ta masywna moc obliczeniowa umożliwiła Deepeek przetwarzanie imponujących 608 miliardów tokenów wejściowych i 168 miliardów tokenów wyjściowych w tym okresie.

Istotnym czynnikiem niezwykłej efektywności kosztowej Deepseek jest zastosowanie wyrafinowanego systemu pamięci podręcznej. Pamięć podręczna jest zasadniczo pamięcią pośrednich, która zapobiega często wymaganiu danych w celu przyspieszenia dostępu do niego i zmniejszenia obciążenia obliczeniowego. W przypadku Deepseek 56,3% biletów wejściowych, które odpowiadają niezwykłym 342 miliardom tokenów, zostało wywołanych z pamięci podręcznej kluczowej wartości opartej na dysku twardym (pamięć podręczna KV). To inteligentne wykorzystanie buforowania znacznie zmniejszyło koszty przetwarzania, ponieważ dostęp do danych z pamięci podręcznej jest znacznie szybszy i bardziej ratujący zasoby niż przetwarzanie gruntu.

Średnia prędkość wyjściowa modeli Deepseek wynosiła 20-22 tokenów na sekundę. Osiągnięta przepustowość była jeszcze bardziej imponująca: podczas tak zwanej fazy prefillacji, w której przygotowywane są dane wejściowe, przepustowość wynosiła około 73 700 tokenów na węzeł H800. W fazie dekodowania, w której modele AI generują rzeczywiste wydatki, przepustowość wynosiła nadal 14 800 tokenów na sekundę na węzeł H800. Te wysokie wskaźniki przepustowości są kluczowe dla zdolności Deepseek do wydajnego przetwarzania dużych ilości zapytań, a tym samym generowania wysokiego dochodu.

Ceny i obliczenia zysku teoretycznego

Deepseek stosuje zróżnicowaną strategię cenową dla swoich modeli AI. Model Premium R1, zaprojektowany do najwyższych roszczeń wydajności, jest obliczany po cenie 0,14 USD za milion tokenów wejściowych, jeśli istnieje cel pamięci podręcznej. Cel pamięci podręcznej oznacza, że ​​żądane informacje są już dostępne w pamięci podręcznej i dlatego można je szybko wywołać. Jeśli nie ma celu pamięci podręcznej (błąd pamięci podręcznej), cena tokena wejściowego wzrasta do 0,55 USD za milion. W przypadku tokenów wyjściowych, tj. Odpowiedzi wygenerowane przez AI, Deepseek oblicza 2,19 USD token na milion tokenów.

Ta struktura cen z Deepseek jest znacznie niższa w bezpośrednim porównaniu z zachodnimi konkurentami, takimi jak OpenAai lub antropijne. Ta agresywna cena wydaje się być integralną częścią destrukcyjnej strategii rynkowej Deepseek. Firma najwyraźniej ma na celu zdobycie udziałów w rynku za atrakcyjne ceny i pozycjonowanie się jako opłacalna alternatywa na rynku AI.

Obliczenie zysku teoretycznego 545% opiera się na założeniu, że * wszystkie * przetworzone tokeny są rozliczane za taryfę premium modelu R1. Jest to ważna kwestia, ponieważ jest to uproszczone założenie, które nie odzwierciedla całkowicie rzeczywistości. Zgodnie z tym założeniem zmierzone ilości 608 miliardów informacji i 168 miliardów tokenów produkcyjnych doprowadziłyby do codziennego dochodu w wysokości 562 027 USD. Przy kosztach operacyjnych 87 072 USD powoduje to, że w stosunku kosztowym zysku wynoszą 545%.

Jednak kluczowe jest podkreślenie, że jest to * teoretyczne * obliczenia, które przeprowadzono w wyidealizowanych warunkach. Rzeczywiste wyniki finansowe Deepeek w prawdziwym świecie mogą i mają wpływ różne czynniki, które nie są brane pod uwagę w tych uproszczonych obliczeniach.

Rzeczywistość stojąca za liczbami teoretycznymi: ograniczenia i zastrzeżenia

W swojej publikacji sam Deepseek otwarcie przyznaje, że rzeczywisty dochód jest „znacznie niższy” niż wartości sugerowane przez obliczenia teoretyczne. Ta przejrzystość jest kolejnym znakiem niezwykłego podejścia Deepseek i podkreśla potrzebę interpretacji liczb przedstawionych w kontekście ich ograniczeń. Istnieje wiele powodów rozbieżności między obliczeniami teoretycznymi a realnym dochodem.

Istnienie standardowego modelu V3 jest istotnym czynnikiem. Ten model jest oferowany po znacznie niższych cenach niż model premium R1. Ponieważ nie wszyscy klienci automatycznie wybierają najdroższy model, zastosowanie modelu V3 zmniejsza średnią sprzedaż na token dla DeepSeek. Ponadto DeepSeek obecnie zarabia tylko część oferowanych usług. Dostęp do Internetu i aplikacji do modeli AI jest nadal bezpłatny dla użytkowników końcowych. Dochód jest generowany głównie przez API Access, który umożliwia firmom i programistom zintegrowanie modeli Deepeek do ich własnych aplikacji i systemów. Koncentracja na przychodach API oznacza, że ​​znaczna część potencjalnego zastosowania modeli Deepseek nie jest obecnie bezpośrednio zarabiana.

Kolejnym ważnym aspektem są rabaty. DeepSeek automatycznie oferuje rabaty w nocy, gdy ładowanie systemów jest zwykle niższe. Zniżki te mają na celu promowanie użytkowania w słabych czasach i optymalizację ogólnego wykorzystania zasobów jako całości. Jednak zmniejszają również średnią sprzedaż na token.

Być może najważniejszym punktem, który jest całkowicie lekceważony w obliczeniach zysków teoretycznych, są ogromne inwestycje w badania i rozwój (F&E), a także ogromne koszty szkolenia modeli AI. Rozwój i szkolenie najnowocześniejszych modeli AI, takich jak V3 i R1, są niezwykle drogie i czasochłonne. Wymagają one korzystania z wysoko wykwalifikowanych naukowców i inżynierów, dostępu do ogromnych zestawów danych i działania potężnych centrów danych przez długi czas. Koszty te często stanowią największy blok kosztów dla firm AI i mogą znacząco wpłynąć na rentowność operacyjną. Czyste koszty operacyjne wnioskowania, które Deepseek ujawnia w swoich obliczeniach, są tylko częścią ogólnego obrazu. Aby ocenić faktyczną rentowność spółki AI, należy również wziąć pod uwagę poprzednie i ciągłe inwestycje w F&E i szkolenia.

Innowacyjne strategie operacyjne zwiększania wydajności

Pomimo ograniczeń dotyczących obliczeń zysków teoretycznych, Deepseek wykazuje imponującą wydajność chirurgiczną ze względu na jego ujawnienie. Firma wdrożyła szereg innowacyjnych strategii, aby zmaksymalizować wydajność i obniżyć koszty operacyjne.

Kluczowym elementem jest dynamiczne przypisanie zasobów. Deepseek nie statycznie statycznie zasobów arytmetycznych, ale elastycznie dostosowuje się do obecnego popytu i różnych wymagań firmy. W głównych czasach ruchu dziennie, kiedy zapotrzebowanie na usługi wnioskowania jest najwyższe, dostępne węzły serwera i GPU są głównie wykorzystywane do świadczenia tych usług. W nocy, kiedy obłożenie jest zwykle niższe, zasoby są ponowne i wykorzystywane do innych zadań, szczególnie do badań i szkolenia nowych modeli AI. Ta dynamiczna alokacja maksymalizuje wykorzystanie drogiego sprzętu i przyczynia się do zmniejszenia całkowitych kosztów.

Technicznie Deepseek opiera się na równoległej równoległości krzyżowej SO (Expert Parallelism, EP). Ta technika jest zaawansowaną procedurą dystrybucji obciążenia obliczeniowego podczas szkolenia i wnioskowania dużych modeli AI. W równoległości ekspertów model jest podzielony na kilka „ekspertów”, z których każdy przebiega na różne węzły serwera lub GPU. To równoległe przetwarzanie umożliwia wyższą przepustowość i zmniejsza opóźnienie, ponieważ prace obliczeniowe są również wykonywane na kilku komponentach sprzętowych. Parallizacja ekspertów jest szczególnie skuteczna w przypadku bardzo dużych modeli, ponieważ rozpowszechnia wymagania pamięci i arytmetyczne na kilka urządzeń, a tym samym przekracza granice poszczególnych elementów sprzętowych.

Oprócz równoległości ekspertów Deepseek wdrożył wyrafinowany system kompensacji obciążenia. Ten system inteligentnie rozpowszechnia przychodzący ruch danych za pośrednictwem różnych serwerów i centrów danych. Celem kompensacji obciążenia jest unikanie wąskich gardeł, optymalizację wykorzystania zasobów i zwiększenie bezpieczeństwa awarii systemu. Równy rozkład obciążenia zapewnia, że ​​żaden serwer nie jest przeciążony, a czas reakcji dla użytkowników pozostaje stały. Skuteczny system kompensacji obciążenia ma kluczowe znaczenie dla skalowalności i niezawodności opartych na chmurze usług AI, takich jak usługi DeepSeek.

Implikacje rynkowe i reakcje w branży: pobudka dla branży AI?

Ujawnienie szczegółowych kluczowych danych finansowych przez Deepseek pojawia się w czasie, gdy rentowność startupów AI i zrównoważony rozwój modeli biznesowych jest głównym tematem w świecie technologii i inwestorów. Inwestorzy i analitycy coraz częściej zastanawiają się, czy wysokie oceny i ogromny potencjał szumu w branży AI są również oparte na solidnych podstawach ekonomicznych. Firmy takie jak Openaai, Anthropic i wiele innych intensywnie eksperymentują z różnymi źródłami dochodów, oparte na subskrypcji modele rozliczeń zależnych od użytkowania dla opłat licencyjnych za ich technologie AI. Jednocześnie szaleje wyścig o rozwój, coraz bardziej wyrafinowany i silniejszy, co wymaga znacznych inwestycji.

Odsłonięcie Deepeek jest szczególnie ważne w tym kontekście. Wciąż młody startup, który został założony zaledwie 20 miesięcy temu, rozpoczął ustaloną Dolinę Krzemową od innowacyjnego i opłacalnego podejścia do rozwoju i eksploatacji modeli AI. Wcześniejsze twierdzenia, że ​​Deepseek wydał mniej niż 6 milionów dolarów na układy używane do szkolenia swoich modeli-suma, która była znacznie poniżej wydatków zachodnich konkurentów, takich jak Openaai-Had, już doprowadziło do zauważalnych strat cenowych akcji AI w styczniu 2025 r. Obecne ujawnienie domniemanego wskaźnika 545%kosztowego zysku zwiększa to wrażenie i zasila obawę, że tradycyjne firmy AI mogą być bardziej nieefektywne i mniej konkurencyjne niż nowi pretendenci, tacy jak Deepseek.

Przejrzystość i rzekomy efektywność kosztowa Deepseek mogą zainicjować zmianę paradygmatu w branży AI. Zmuszają ustanowione firmy do krytycznego kwestionowania własnych struktur kosztów i modeli biznesowych oraz być może znalezienie bardziej wydajnych sposobów świadczenia usług AI. Presja na firmy takie jak Openaai, Anthropic i Google, aby obniżyć ich ceny i wykazać się ich rentownością, może nadal rosnąć dzięki sukcesowi Deepeek.

Krytyczne perspektywy i analizy ekspertów: Czy marża zysku jest taka wysoka?

Marża zysku wynosząca 545% twierdziła Deepseek spowodowała wielką uwagę i sceptycyzm w kręgach specjalistycznych. Niektórzy analitycy wskazują, że termin „marża zysku” może nie być prawidłowo używany w tym kontekście. Zgodnie z definicją marża zysku reprezentująca stosunek zysku do sprzedaży nie może przekraczać 100%. W przypadku Deepseek jest to większa opłata za koszty lub zwrot z kapitału (zwrot z inwestycji, ROI). W tym kontekście termin „współczynnik kosztów zysku” jest bardziej precyzyjny.

Krytycy na platformach internetowych, takich jak Reddit i na forach specjalistycznych, często dążą do żywego przykładu dziecka, które sprzedaje lemoniadę. To dziecko mogło nieprawidłowo założyć, że jego zysk jest jedynie różnicą między ceną sprzedaży lemoniady a kosztami składników (cytryny, cukru, wody). Jednak ważne czynniki kosztowe pomijałyby, takie jak koszty stołu, dzban, mieszane przybory, okulary, a przede wszystkim czas i prace wydane na produkcję i sprzedaż lemoniady. Ta analogia pokazuje, że izolowane rozważenie czystej kosztów operacyjnych wnioskowania w modelach AI może prowadzić do niepełnego i prawdopodobnie zniekształconego wizerunku rzeczywistej rentowności. Kompleksowa rachunkowość kosztów musi uwzględniać wszystkie istotne czynniki kosztów, w tym ogromne koszty F&R i szkolenia.

Analitycy słynnej semianalizy firmy zajmującej się badaniami rynkowej również zakwestionowali wcześniejsze informacje o kosztach Deepseek. Szacują, że niezbędne serwery infrastruktury GPU, którą obsługuje Deepseek, mogą spowodować koszty około 1,6 miliarda dolarów. Ta suma jest znacznie powyżej 5,6 miliona dolarów oficjalnie określonych przez Deepseek na szkolenie modelu Deepseek V3. Rozbieżność między tymi liczbami wskazuje, że albo Deepseek opracował wyjątkowo wydajne metody szkolenia lub że faktyczne koszty szkolenia mogą być wyższe niż publicznie znane. Możliwe jest również, że Deepseek korzysta z dotacji państwowych lub innych źródeł finansowania, które nie są wyraźnie pokazane w opublikowanych kosztach.

Ważne jest, aby podkreślić, że ocena gospodarki firm AI jest złożona i złożona. Oprócz bezpośrednich kosztów sprzętu, oprogramowania i personelu należy również wziąć pod uwagę czynniki kosztowe, takie jak marketing, sprzedaż, wsparcie klienta, porada prawna, zgodność regulacyjna i oczekiwania infrastruktury. Ponadto rozważania strategiczne odgrywają rolę, taką jak długoterminowa konkurencyjność, potrzeba ciągłych innowacji i zdolność dostosowywania się do zmienionych warunków rynkowych. Izolowany wskaźnik kosztów zysku na jeden dzień lub krótki czas może zatem dać ograniczony wgląd w faktyczne wyniki ekonomiczne firmy AI.

Nadaje się do:

• Deepseek R2: Model AI Chin Turbo zapala wcześniej niż oczekiwano-DEEPSEEK R2 powinien być ekspertem od kodu!

Szerszy wpływ na branżę AI: większa przejrzystość i presja kosztowa?

Niezależnie od krytycznych głosów i ograniczeń przedstawionych liczb, ujawnienie Deepseek i jego coraz bardziej otwarte podejście (firma publikuje części kodów i modeli typu open source) mają istotny wpływ na branżę AI. Połączenie przejrzystości kosztów, strategii open source i znacznie niższych cen jest poważnym wyzwaniem dla zachodnich firm AI.

Wysokie marginesy teoretyczne przedstawione przez Deepseek są szczególnie interesujące w kontekście najmłodszego modelu Openai GPT-4.5. Model ten kosztuje wiele poprzednich modeli, a zwłaszcza modele Deepseek, ale u wielu ekspertów nie oferuje prawie żadnych wymiernych ulepszeń pod względem wydajności i funkcjonalności. Rozwój ten potwierdza tezę, że obecne modele językowe stają się coraz częściej produktami masowymi, w których ceny premium niekoniecznie odpowiadają rzeczywistej wartości dodanej w wydajności. Jeśli Deepseek jest w stanie zaoferować wysokiej jakości modele AI przy znacznie niższych kosztach, może to zasadniczo zmienić rynek modeli głosowych i doprowadzić do silniejszej konkurencji i spadających cen.

Liczby Deepseek wskazują, że rynek modeli językowych AI może być ogólnie atrakcyjny ekonomicznie, pod warunkiem, że koszty operacyjne są zarządzane skutecznie, a modele są szeroko stosowane. Jednocześnie znacząca rozbieżność między dochodem teoretycznym i faktycznym pokazuje znaczne wyzwania, z którymi spotykają się firmy AI, gdy próbują opracować zrównoważone modele biznesowe. Wysokie koszty szkolenia F & i trening, potrzeba ciągłej innowacji i intensywna konkurencja w branży utrudniają osiągnięcie wysokich marginesów zysków w perspektywie długoterminowej.

Między imponującym potencjałem a praktyczną rzeczywistością

Wskaźnik Deepseeka stwierdził, że wskaźnik kosztowy wynoszący 545% oferuje fascynujący i prowokujący wgląd w potencjalną gospodarkę współczesnych systemów AI. Imponująco pokazuje, że imponujące marginesy chirurgiczne można osiągnąć w dziedzinie wnioskowania AI w wyidealizowanych warunkach i dzięki skutecznym strategiom operacyjnym. Jednak kluczowe jest rozważenie tej liczby w kontekście całej struktury kosztów firmy AI i złożonej rzeczywistości rynku. Podczas gdy marginesy operacyjne mogą być potencjalnie bardzo atrakcyjne dla usług wnioskowania, ogromne inwestycje w badania, rozwój i szkolenie nadal stanowią znaczne przeszkody dla ogólnego talentu.

Ujawnienie Deepseek w każdym razie podkreśla pozycję firmy jako przełomowego gracza na globalnym rynku AI. Przejrzystość, efektywność kosztowa i orientacja open source mogą prowadzić do większej konkurencji, przejrzystości i świadomości kosztów w całej branży w perspektywie długoterminowej. Połączenie innowacji technicznych, efektywnego wykorzystania zasobów i agresywnych cen sprawia, że ​​Deepseek jest poważnym konkurentem dla ustalonych firm AI i może zrównoważony dynamikę globalnej konkurencji AI. Przyszłość pokaże, czy Deepseek może osiągnąć swoje ambitne cele i umocnić swoją pozycję wiodącego dostawcy na rynku AI. Jednak dyskusja na temat rentowności systemów AI i modeli biznesowych firm AI bez wątpienia otrzymała nowy, ekscytujący wymiar poprzez inicjatywę Deepseek.

Xpert.Digital posiada dogłębną wiedzę na temat różnych branż. Dzięki temu możemy opracowywać strategie „szyte na miarę”, które są dokładnie dopasowane do wymagań i wyzwań konkretnego segmentu rynku. Dzięki ciągłej analizie trendów rynkowych i śledzeniu rozwoju branży możemy działać dalekowzrocznie i oferować innowacyjne rozwiązania. Dzięki połączeniu doświadczenia i wiedzy generujemy wartość dodaną i dajemy naszym klientom zdecydowaną przewagę konkurencyjną.

Więcej na ten temat tutaj:

• Wykorzystaj 5-krotną wiedzę Xpert.Digital w jednym pakiecie – już od 500 €/miesiąc

☑️ Wsparcie MŚP w zakresie strategii, doradztwa, planowania i wdrażania

☑️ Stworzenie lub dostosowanie strategii cyfrowej i cyfryzacji

☑️Rozbudowa i optymalizacja procesów sprzedaży międzynarodowej

☑️ Globalne i cyfrowe platformy handlowe B2B

☑️ Pionierski rozwój biznesu

 

Chętnie będę Twoim osobistym doradcą.

Możesz się ze mną skontaktować wypełniając poniższy formularz kontaktowy lub po prostu dzwoniąc pod numer +49 89 89 674 804 (Monachium) .

Nie mogę się doczekać naszego wspólnego projektu.

 

 

Xpert.Digital to centrum przemysłu skupiające się na cyfryzacji, inżynierii mechanicznej, logistyce/intralogistyce i fotowoltaice.

Dzięki naszemu rozwiązaniu do rozwoju biznesu 360° wspieramy znane firmy od rozpoczęcia nowej działalności po sprzedaż posprzedażną.

Wywiad rynkowy, smarketing, automatyzacja marketingu, tworzenie treści, PR, kampanie pocztowe, spersonalizowane media społecznościowe i pielęgnacja leadów to część naszych narzędzi cyfrowych.

Więcej informacji znajdziesz na: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus