Искусственный интеллект: 545% прибыль с DeepSeek AI Models V3 и R1? Ощущение ИИ или номер воздуха?

Стартап в центре внимания: правда за впечатляющими показателями DeepSeek.

В стремительно развивающемся и зачастую непрозрачном мире искусственного интеллекта (ИИ) китайский стартап DeepSeek произвел фурор. Сделав поразительное заявление, компания вывела себя в центр глобального обсуждения ИИ: невероятное соотношение затрат и выгод в 545% – каждый день! Это смелое утверждение, подкрепленное подробными данными об операционной деятельности, – не просто впечатляющая цифра. Это сенсация, заставившая традиционную индустрию ИИ обратить на себя внимание и поднять серьезные вопросы об экономической целесообразности и будущих бизнес-моделях технологий ИИ.

Но что на самом деле стоит за этими цифрами? Это революционная эффективность, которая перевернет рынок с ног на голову, или хитрая маркетинговая стратегия, в которой больше шумихи, чем сути? Критики уже высказывают свои опасения, аналитики разбирают расчеты, а в технологическом мире разгораются жаркие дебаты. Вопрос в том: сможет ли DeepSeek действительно достичь такой высокой прибыльности, и если да, то какое влияние это окажет на всю индустрию искусственного интеллекта, особенно по сравнению с признанными гигантами Кремниевой долины?

В этой статье мы проведем углубленный анализ заявлений DeepSeek. Мы рассмотрим технологическую основу впечатляющих показателей, разберем инновационную модель ценообразования и раскроем хитрые операционные стратегии, которые использует DeepSeek. Мы также изучим критические голоса, которые омрачают эйфорию, и укажем на несоответствие между теоретическим потенциалом и практической реальностью.

Узнайте, действительно ли DeepSeek разгадал секрет прибыльности ИИ, или же 545% прибыли — всего лишь выдача желаемого за действительное. Мы анализируем далеко идущие последствия для мирового рынка ИИ, конкурентную среду и то, являемся ли мы свидетелями зарождения новой эры экономики ИИ, или же ажиотаж вокруг DeepSeek окажется мимолетным явлением. Одно можно сказать наверняка: DeepSeek вновь разжег дебаты о будущем финансирования и прибыльности ИИ, предоставив пищу для обсуждения на долгие годы вперед. Присоединяйтесь к нам, чтобы погрузиться в захватывающий мир DeepSeek и раскрыть правду, стоящую за сенсационными цифрами.

Подходит для:

• DeepSeek vs. Openaai: Ki-Wet Racen разоблачает-китайский R1 просто копия или шедевр стратегии?

Представление данных и технологической основы, лежащей в их основе.

1 марта 2025 года компания DeepSeek опубликовала подробные операционные данные на платформе для разработчиков GitHub за 24 часа, а именно за 27 и 28 февраля 2025 года. Такая прозрачность примечательна в часто скрытной индустрии искусственного интеллекта. Компания заявила, что ее передовые модели ИИ V3 и R1, исходя из ежедневных операционных затрат в размере 87 072 долларов, теоретически могут приносить доход в размере 562 027 долларов. На основе этих данных DeepSeek рассчитала широко обсуждаемое соотношение затрат и доходов в 545%. Это означает, что каждый доллар, вложенный в операционную деятельность, теоретически приносит 5,45 доллара прибыли. В пересчете на полный год это означало бы потенциальный годовой доход более 200 миллионов долларов, что подчеркивает амбиции DeepSeek и ее потенциал для прорывных изменений.

Впечатляющая производительность и эффективность DeepSeek в моделях ИИ основаны на современной инфраструктуре, построенной на базе графических процессоров Nvidia H800. Эти графические процессоры в настоящее время являются золотым стандартом для ресурсоемких задач в глубоком обучении и ИИ. DeepSeek арендует эти графические процессоры H800 по цене 2 доллара в час за чип. В течение анализируемого 24-часового периода компания в среднем использовала 226,75 серверных узлов, каждый из которых был оснащен восемью графическими процессорами H800. Эта огромная вычислительная мощность позволила DeepSeek обработать впечатляющие 608 миллиардов входных токенов и 168 миллиардов выходных токенов за это время.

Ключевым фактором замечательной экономической эффективности DeepSeek является использование сложной системы кэширования. Кэш — это, по сути, временная область хранения, в которой хранятся часто используемые данные для ускорения доступа и снижения вычислительной нагрузки. В случае DeepSeek 56,3% входных токенов, что составляет внушительные 342 миллиарда токенов, были получены из дискового кэша типа «ключ-значение» (KV-кэш). Такое интеллектуальное использование кэширования значительно снизило затраты на обработку, поскольку доступ к данным из кэша происходит значительно быстрее и эффективнее с точки зрения ресурсов, чем их обработка с нуля.

Средняя скорость обработки данных моделями DeepSeek составляла 20-22 токена в секунду. Еще более впечатляющей была достигнутая пропускная способность: на этапе предварительного заполнения, когда подготавливаются входные данные, пропускная способность составляла приблизительно 73 700 токенов в секунду на один узел H800. На этапе декодирования, когда модели ИИ генерируют фактический результат, пропускная способность по-прежнему составляла впечатляющие 14 800 токенов в секунду на один узел H800. Такие высокие показатели пропускной способности имеют решающее значение для способности DeepSeek эффективно обрабатывать большие объемы запросов и, следовательно, получать существенный доход.

Ценообразование и расчет теоретической прибыли

DeepSeek использует дифференцированную стратегию ценообразования для своих моделей ИИ. Премиальная модель R1, разработанная для самых высоких требований к производительности, оплачивается по цене 0,14 доллара США за миллион входных токенов при попадании в кэш. Попадание в кэш означает, что запрошенная информация уже находится в кэше и, следовательно, может быть быстро получена. Если попадания в кэш нет (ошибка кэша), цена за входные токены увеличивается до 0,55 доллара США за миллион. За выходные токены, то есть ответы, сгенерированные ИИ, DeepSeek взимает 2,19 доллара США за миллион токенов.

Ценовая политика DeepSeek значительно ниже по сравнению с западными конкурентами, такими как OpenAI или Anthropic. Эта агрессивная ценовая политика, по всей видимости, является неотъемлемой частью стратегии DeepSeek по прорыву рынка. Компания явно стремится завоевать долю рынка за счет привлекательных цен и позиционировать себя как экономически выгодную альтернативу на рынке искусственного интеллекта.

Расчет теоретической прибыли в 545% основан на предположении, что *все* обработанные токены оплачиваются по премиальной ставке модели R1. Это важный момент, поскольку это упрощающее предположение, не в полной мере отражающее реальность. При таком предположении измеренные объемы в 608 миллиардов входящих и 168 миллиардов исходящих токенов приведут к ежедневной выручке в размере 562 027 долларов. При заявленных операционных затратах в 87 072 доллара это дает широко обсуждаемое соотношение затрат и прибыли в 545%.

Однако крайне важно подчеркнуть, что это *теоретический* расчет, выполненный в идеализированных условиях. Фактические финансовые результаты DeepSeek в реальном мире могут и будут зависеть от множества факторов, не учтенных в этом упрощенном расчете.

Реальность за теоретическими цифрами: ограничения и оговорки.

В своей публикации DeepSeek открыто признает, что фактическая выручка «значительно ниже» значений, полученных на основе теоретических расчетов. Эта прозрачность является еще одним свидетельством необычного подхода DeepSeek и подчеркивает необходимость интерпретации представленных цифр в контексте их ограничений. Существует ряд причин расхождения между теоретическими расчетами и фактической выручкой.

Ключевым фактором является существование стандартной модели V3. Эта модель предлагается по значительно более низким ценам, чем премиальная модель R1. Поскольку не все клиенты автоматически выбирают самую дорогую модель, использование модели V3 снижает средний доход DeepSeek на токен. Кроме того, в настоящее время DeepSeek монетизирует лишь часть своих услуг. Веб-доступ и доступ к моделям ИИ через приложения остаются бесплатными для конечных пользователей. Доход в основном генерируется за счет доступа к API, что позволяет компаниям и разработчикам интегрировать модели DeepSeek в свои собственные приложения и системы. Такая ориентация на доход от API означает, что значительная часть потенциального использования моделей DeepSeek в настоящее время не монетизируется напрямую.

Ещё один важный аспект — скидки. DeepSeek автоматически предлагает скидки в ночное время, когда загрузка системы обычно ниже. Эти скидки призваны стимулировать использование в непиковые часы и оптимизировать общее использование ресурсов. Однако они также снижают средний доход с токена.

Пожалуй, наиболее важным фактором, полностью игнорируемым в теоретических расчетах прибыли, являются огромные инвестиции в исследования и разработки (НИОКР) и колоссальные затраты на обучение моделей ИИ. Разработка и обучение передовых моделей ИИ, таких как V3 и R1, чрезвычайно дорогостоящи и трудоемки. Для этого требуются высококвалифицированные ученые и инженеры, доступ к огромным массивам данных и эксплуатация высокопроизводительных центров обработки данных в течение длительных периодов времени. Эти затраты часто составляют наибольшую статью расходов для компаний, занимающихся ИИ, и могут существенно повлиять на операционную прибыльность. Чистые операционные затраты на вывод данных, которые DeepSeek раскрывает в своих расчетах, — это лишь часть общей картины. Для оценки истинной прибыльности компании, занимающейся ИИ, необходимо также учитывать прошлые и текущие инвестиции в НИОКР и обучение.

Инновационные операционные стратегии для повышения эффективности

Несмотря на ограничения, связанные с теоретическим расчетом прибыли, DeepSeek демонстрирует впечатляющую операционную эффективность благодаря своей прозрачности. Компания внедрила ряд инновационных стратегий для максимизации эффективности и снижения операционных затрат.

Ключевым компонентом является динамическое распределение ресурсов. DeepSeek не использует свои вычислительные ресурсы статически, а гибко адаптирует их к текущему спросу и меняющимся требованиям своей работы. В пиковые дневные часы, когда спрос на услуги вывода данных наиболее высок, доступные серверные узлы и графические процессоры в основном используются для предоставления этих услуг. Ночью, когда загрузка обычно ниже, ресурсы перераспределяются и используются для других задач, в частности, для исследований и обучения новых моделей ИИ. Такое динамическое распределение максимизирует использование дорогостоящего оборудования и помогает снизить общие затраты.

С технической точки зрения, DeepSeek использует метод, называемый межузловым экспертным параллелизмом (EP). Этот передовой метод распределяет вычислительную нагрузку во время обучения и вывода результатов больших моделей ИИ. При экспертном параллелизме модель делится на несколько «экспертов», каждый из которых работает на разных серверных узлах или графических процессорах. Такая параллельная обработка обеспечивает более высокую пропускную способность и снижает задержку, поскольку вычислительная работа выполняется одновременно на нескольких аппаратных компонентах. Экспертный параллелизм особенно эффективен для очень больших моделей, поскольку он распределяет потребности в памяти и вычислениях между несколькими устройствами, тем самым преодолевая ограничения отдельных аппаратных компонентов.

В дополнение к экспертной параллелизации, DeepSeek внедрила сложную систему балансировки нагрузки. Эта система интеллектуально распределяет входящий трафик между различными серверами и центрами обработки данных. Цель балансировки нагрузки — избежать узких мест, оптимизировать использование ресурсов и повысить надежность системы. Равномерное распределение нагрузки гарантирует, что ни один сервер не будет перегружен, а время отклика для пользователей останется стабильно низким. Эффективная система балансировки нагрузки имеет решающее значение для масштабируемости и надежности облачных сервисов искусственного интеллекта, подобных тем, что предлагает DeepSeek.

Последствия для рынка и реакция отрасли: тревожный сигнал для индустрии искусственного интеллекта?

Публикация DeepSeek подробных финансовых данных происходит в то время, когда прибыльность стартапов в сфере ИИ и устойчивость их бизнес-моделей являются центральной темой в мире технологий и инвестиций. Инвесторы и аналитики все чаще задаются вопросом, подкреплены ли высокие оценки и огромный ажиотаж вокруг индустрии ИИ прочными экономическими основами. Такие компании, как OpenAI, Anthropic и многие другие, активно экспериментируют с различными источниками дохода, от моделей подписки и оплаты за использование до лицензионных сборов за свои технологии ИИ. В то же время идет гонка за разработку все более сложных и мощных продуктов ИИ, требующих значительных инвестиций.

Раскрытие информации компанией DeepSeek имеет особое значение в этом контексте. Этот молодой стартап, основанный всего 20 месяцев назад, потряс признанную Кремниевую долину своим инновационным и экономически эффективным подходом к разработке и эксплуатации моделей искусственного интеллекта. Предыдущие заявления о том, что DeepSeek потратила менее 6 миллионов долларов на чипы, используемые для обучения своих моделей — сумма, значительно меньшая, чем у западных конкурентов, таких как OpenAI, — уже привели к заметному падению акций компаний, занимающихся ИИ, еще в январе 2025 года. Текущее раскрытие информации о предполагаемом коэффициенте затрат к прибыли в 545% усиливает это впечатление и подпитывает опасения, что традиционные компании, занимающиеся ИИ, могут быть менее эффективными и менее конкурентоспособными, чем новые конкуренты, такие как DeepSeek.

Прозрачность и очевидная экономическая эффективность DeepSeek могут привести к кардинальным изменениям в индустрии искусственного интеллекта. Они вынуждают устоявшиеся компании критически переосмыслить свои структуры затрат и бизнес-модели, а также потенциально найти более эффективные способы предоставления услуг в области ИИ. В результате успеха DeepSeek давление на такие компании, как OpenAI, Anthropic и Google, с целью снижения цен и демонстрации прибыльности может еще больше усилиться.

Критический анализ и экспертная оценка: Действительно ли рентабельность настолько высока?

Заявленная DeepSeek рентабельность в 545% вызвала значительное внимание и скептицизм среди экспертов. Некоторые аналитики отмечают, что термин «рентабельность» в данном контексте может быть использован некорректно. По определению, рентабельность, представляющая собой отношение прибыли к выручке, не может превышать 100%. В случае DeepSeek более точным будет описание наценки на затраты или рентабельности инвестиций (ROI). В этом контексте более точным будет термин «отношение затрат к доходам».

Критики на онлайн-платформах, таких как Reddit, и на специализированных форумах часто приводят наглядный пример ребенка, продающего лимонад. Этот ребенок может ошибочно предположить, что его прибыль — это просто разница между ценой продажи лимонада и стоимостью ингредиентов (лимонов, сахара, воды). Однако он упускает из виду важнейшие факторы затрат, такие как стоимость стола, кувшина, оборудования для смешивания, стаканов и, что наиболее важно, время и труд, затраченные на производство и продажу лимонада. Эта аналогия иллюстрирует, что сосредоточение внимания исключительно на операционных затратах при выводе данных в моделях ИИ может привести к неполной и потенциально искаженной картине истинной прибыльности. Комплексный анализ затрат должен учитывать все соответствующие факторы, включая огромные расходы на исследования и разработки, а также на обучение.

Аналитики известной исследовательской компании Semianalysis также поставили под сомнение ранее предоставленные DeepSeek данные о затратах. По их оценкам, стоимость серверов, необходимых для инфраструктуры GPU, используемой DeepSeek, может составлять около 1,6 миллиарда долларов. Эта цифра значительно превышает официально заявленные DeepSeek 5,6 миллиона долларов на обучение модели DeepSeek V3. Расхождение между этими цифрами предполагает, что либо DeepSeek разработала исключительно эффективные методы обучения, либо фактические затраты на обучение могут быть выше, чем указано публично. Также возможно, что DeepSeek получает государственные субсидии или другие источники финансирования, которые не указаны в опубликованных данных о затратах.

Важно подчеркнуть, что оценка экономической жизнеспособности компаний, занимающихся искусственным интеллектом, является сложным и многогранным процессом. Помимо прямых затрат на оборудование, программное обеспечение и персонал, необходимо учитывать и косвенные факторы, такие как маркетинг, продажи, поддержка клиентов, юридические консультации, соблюдение нормативных требований и обслуживание инфраструктуры. Кроме того, важную роль играют стратегические соображения, такие как долгосрочная конкурентоспособность, необходимость непрерывных инноваций и способность адаптироваться к меняющимся рыночным условиям. Поэтому изолированное соотношение затрат и выгод за один день или короткий период может дать лишь ограниченное представление об истинной экономической эффективности компании, занимающейся искусственным интеллектом.

Подходит для:

• DeepSeek R2: Китайская модель AI Model Turbo зажигает раньше, чем ожидалось, Deepseek R2 должен быть экспертом по коду!

Более широкое влияние на индустрию ИИ: повышение прозрачности и усиление ценового давления?

Несмотря на критику и ограничения представленных данных, раскрытие информации компанией DeepSeek и её всё более открытый подход (компания публикует части своего кода и моделей как открытый исходный код) оказали значительное влияние на индустрию ИИ. Сочетание прозрачности затрат, стратегии открытого исходного кода и значительно более низких цен представляет собой серьёзный вызов для западных компаний, занимающихся ИИ. Это может усилить давление на такие компании, как OpenAI, заставляя их переосмыслить свои ценовые и бизнес-модели и, возможно, стать более прозрачными в отношении своей структуры затрат.

Высокая теоретическая рентабельность, демонстрируемая DeepSeek, особенно интересна в контексте последней модели OpenAI, GPT-4.5. Эта модель стоит во много раз дороже предыдущих моделей, и особенно моделей DeepSeek, но, по мнению многих экспертов, она практически не предлагает измеримых улучшений в производительности и функциональности. Это подтверждает тезис о том, что современные языковые модели все чаще становятся продуктами массового рынка, где премиальные цены уже не обязательно отражают реальную добавленную стоимость в производительности. Если DeepSeek сможет предложить высококачественные модели ИИ по значительно более низким ценам, это может коренным образом изменить рынок языковых моделей, приведя к усилению конкуренции и снижению цен.

Данные DeepSeek показывают, что рынок языковых моделей для ИИ в принципе может быть экономически привлекательным при условии эффективного управления операционными расходами и широкого внедрения моделей. В то же время, значительное расхождение между теоретическими и фактическими доходами подчеркивает серьезные проблемы, с которыми сталкиваются компании, занимающиеся ИИ, при попытке разработать устойчиво прибыльные бизнес-модели. Высокие затраты на НИОКР и обучение, необходимость непрерывных инноваций и жесткая конкуренция в отрасли затрудняют достижение высокой рентабельности в долгосрочной перспективе.

Между впечатляющим потенциалом и практической реальностью

Заявленное компанией DeepSeek соотношение затрат к прибыли в 545% дает захватывающее и провокационное представление о потенциальной экономической эффективности современных систем искусственного интеллекта. Оно впечатляюще демонстрирует, что в идеализированных условиях и при эффективных стратегиях работы можно достичь впечатляющей операционной прибыли в сфере вывода ИИ. Однако крайне важно рассматривать эту цифру в контексте общей структуры затрат компании, занимающейся ИИ, и сложных реалий рынка. Хотя операционная прибыль от услуг по выводу ИИ может быть потенциально очень привлекательной, огромные инвестиции в исследования, разработки и обучение продолжают создавать значительные препятствия для общей прибыльности.

Раскрытие информации компанией DeepSeek подчеркивает ее позицию как игрока, способного изменить глобальный рынок ИИ. Прозрачность, экономическая эффективность и ориентация на открытый исходный код могут в долгосрочной перспективе привести к усилению конкуренции, прозрачности и повышению осведомленности о затратах в отрасли. Сочетание технологических инноваций, эффективного использования ресурсов и агрессивной ценовой политики делает DeepSeek серьезным конкурентом для устоявшихся западных компаний, занимающихся ИИ, и может коренным образом изменить динамику глобальной конкуренции в этой области. Только время покажет, сможет ли DeepSeek достичь своих амбициозных целей и укрепить свои позиции в качестве ведущего игрока на рынке ИИ. Однако инициатива DeepSeek, несомненно, добавила новое и интересное измерение в дискуссию о прибыльности систем ИИ и бизнес-моделях компаний, занимающихся ИИ.

Xpert.Digital обладает глубокими знаниями различных отраслей. Это позволяет нам разрабатывать индивидуальные стратегии, которые точно соответствуют требованиям и задачам вашего конкретного сегмента рынка. Постоянно анализируя тенденции рынка и следя за развитием отрасли, мы можем действовать дальновидно и предлагать инновационные решения. Благодаря сочетанию опыта и знаний мы создаем добавленную стоимость и даем нашим клиентам решающее конкурентное преимущество.

Подробнее об этом здесь:

• Используйте 5-кратный опыт Xpert.Digital в одном пакете — всего от 500 евро в месяц

☑️ Поддержка МСП в разработке стратегии, консультировании, планировании и реализации.

☑️ Создание или корректировка цифровой стратегии и цифровизации.

☑️ Расширение и оптимизация процессов международных продаж.

☑️ Глобальные и цифровые торговые платформы B2B

☑️ Пионерское развитие бизнеса

 

Буду рад стать вашим личным консультантом.

Вы можете связаться со мной, заполнив контактную форму ниже, или просто позвонить мне по телефону +49 89 89 674 804 (Мюнхен) .

Я с нетерпением жду нашего совместного проекта.

 

 

Xpert.Digital — это промышленный центр с упором на цифровизацию, машиностроение, логистику/внутреннюю логистику и фотоэлектрическую энергетику.

С помощью нашего решения для развития бизнеса на 360° мы поддерживаем известные компании, начиная с нового бизнеса и заканчивая послепродажным обслуживанием.

Аналитика рынка, маркетинг, автоматизация маркетинга, разработка контента, PR, почтовые кампании, персонализированные социальные сети и привлечение потенциальных клиентов являются частью наших цифровых инструментов.

Дополнительную информацию можно узнать на сайте: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus