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

Стартап в фокусе: правда, стоящая за впечатляющими цифрами DeepSeek

В быстро меняющемся и часто непрозрачном мире искусственного интеллекта (ИИ) китайский стартап Ки-Гейдзек вызвал реальную сенсацию. С удивительным заявлением компания катапультировала себя в центре глобального обсуждения ИИ: соотношение затрат на невероятные 545%-и это каждый день! Это смелое заявление, подкрепленное подробными операционными данными, является более чем впечатляющим числом. Это удар, который заставляет созданную индустрию искусственного интеллекта слушать и поднимает глубокие вопросы об экономике и будущих бизнес -моделях из AI Technologies.

Но что на самом деле стоит за этими цифрами? Является ли это революционной эффективностью, которая перевернет рынок с ног на голову, или умная маркетинговая стратегия, которая будет больше, чем быть? Критики уже высказываются, аналитики демонтируют расчеты и дебаты в мире технологий. Вопрос в том, может ли DeepSeek на самом деле достичь такой высокой прибыльности, и если да, то какое влияние это оказывает на всю отрасль ИИ, особенно по сравнению с установленными гигантами из Силиконовой долины?

Эта статья приводит вас к глубокому анализу претензий DeepSeek. Мы освещаем технологическую основу, стоящую за впечатляющими числами, рассекаем инновационную модель ценообразования и раскрываем умные операционные стратегии, которые использует DeepSeek. Тем не менее, мы также исследуем критические голоса, которые замедляют эйфорию и проливают свет на несоответствие между теоретическим потенциалом и практической реальностью.

Узнайте, действительно ли DeepSeek взломал секрет AI Renability или 545% - это скорее мечта. Мы анализируем далеко идущие последствия для мирового рынка ИИ, конкурентного ландшафта и вопроса о том, находимся ли мы в начале новой эры экономики ИИ или о том, будет ли ажиотаж вокруг DeepSeek оказаться соломенным огнем. Одно можно сказать наверняка: Deepseek переиграл дебаты о будущем финансирования ИИ и ремонтации и предоставляет материалы для обсуждения в течение многих лет. Погрузитесь с нами в увлекательный мир DeepSeek и раскрыть правду о сенсационных числах.

Подходит для:

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

Открытие чисел и технологической основы, стоящей за ним

1 марта 2025 года Deepseek опубликовал подробные операционные данные на платформе разработчиков Github, которая включала период в 24 часа, точнее 27 и 28 февраля 2025 года. Эта прозрачность примечательна в индустрии ИИ, которая часто характеризуется конфиденциальностью. Компания заявила, что ее передовые модели AI V3 и R1, основываясь на ежедневных эксплуатационных расходах в 87 072 долл. США, могут принести теоретический доход в размере 562 027 долл. США. Из этих цифр DeepSeek рассчитал много затрат на стоимость 545%. Это заявление подразумевает, что каждый доллар, который инвестировал в компанию, теоретически получает прибыль в размере 5,45 долл. США. Экстраполированный до целого года, это будет означать потенциальный годовой текучесть более 200 миллионов долларов, сумма, которая подчеркивает амбиции и разрушительный потенциал DeepSeek.

Впечатляющая производительность и эффективность моделей AI Deepseek основаны на современной инфраструктуре, которая по сути основана на графических процессорах NVIDIA H800. Эти графические процессоры в настоящее время являются золотым стандартом для арифметических задач в области глубокого обучения и ИИ. DeepSeek арендует эти графические процессоры H800 по цене 2 доллара в час и чип. В течение проанализированного 24-часового периода компания управляла в среднем 226,75 серверных узлов, причем каждый отдельный узел оснащен восемью графическими процессорами H800. Эта огромная вычислительная мощность позволила DeepSeek обработать впечатляющие 608 миллиардов входных токенов и 168 миллиардов токенов в течение этого периода.

Важным фактором для замечательной экономической эффективности DeepSeek является использование сложной системы кеша. Кэш, по сути, является промежуточной памятью, которая предотвращает часто требуемые данные для ускорения доступа к нему и уменьшить вычислительную нагрузку. В случае DeepSeek 56,3% билетов входных данных, что соответствует замечательным 342 миллиардам токенам, были вызваны из кэша ключа на основе жесткого диска (кэш KV). Это интеллектуальное использование кэширования значительно снизило затраты на обработку, потому что доступ к данным из кэша намного быстрее и более быстро, чем обработка земли.

Средняя скорость выхода моделей DeepSeek составляла 20-22 токенов в секунду. Продолжительность, достигнутая, была еще более впечатляющей: на так называемой фазе предварительного профиля, в которой подготовлены входные данные, пропускная способность составляла около 73 700 токенов на узел H800. На этапе декодирования, на которой модели ИИ генерируют фактические расходы, пропускная способность все еще составляла 14 800 токенов в секунду на узел H800. Эти высокие показатели пропускной способности имеют решающее значение для способности DeepSeek эффективно обрабатывать большие объемы запросов и, таким образом, получить высокий доход.

Цены и расчет теоретической прибыли

DeepSeek следует дифференцированной ценовой стратегии для своих моделей искусственного интеллекта. Premium Model R1, которая предназначена для самых высоких требований производительности, рассчитывается по цене 0,14 долл. США за миллион входных токенов, если есть цель кэша. Цель кэша означает, что запрашиваемая информация уже доступна в кэше и поэтому может быть вызвана быстро. Если нет цели кэша (ошибка кэша), цена на токен входных данных увеличивается до 0,55 долл. США за миллион. Для выходных токенов, то есть ответов, полученных AI, DeepSeek рассчитывает 2,19 долл. США на токены на миллион.

Эта ценовая структура от DeepSeek значительно ниже в прямом сравнении с западными конкурентами, такими как OpenAAI или антроп. Эта агрессивная цена, по -видимому, является неотъемлемой частью разрушительной рыночной стратегии Deepseek. Компания, по-видимому, стремится получить доли рынка за счет привлекательных цен и позиционировать себя как экономичную альтернативу на рынке искусственного интеллекта.

Расчет теоретической прибыли в 545% основан на предположении, что * все * обработанные токены выставлены за платный тариф модели R1. Это важный момент, потому что это упрощенное предположение, которое не полностью отражает реальность. В соответствии с этим предположением измеренные объемы 608 миллиардов входов и 168 миллиардов токенов выводятся к ежедневным доходам в размере 562 027 долл. США. С учетом эксплуатационных расходов в 87 072 долл. США это приводит к высокому рассужденному соотношению затрат в 545%.

Тем не менее, крайне важно подчеркнуть, что это * теоретический * расчет, который был выполнен в идеализированных условиях. Фактические финансовые показатели DeepSeek в реальном мире могут и влияют различные факторы, которые не учитываются в этом упрощенном расчете.

Реальность теоретических чисел: ограничения и оговорки

В своем публикации сам Дипсеек открыто признает, что фактический доход «намного ниже», чем значения, предложенные теоретическим расчетом. Эта прозрачность является еще одним признаком необычного подхода DeepSeek и подчеркивает необходимость интерпретации фигур, представленных в контексте их ограничений. Существует ряд причин расхождения между теоретическими расчетами и реальным доходом.

Существование стандартной модели V3 является важным фактором. 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 средние продажи на токен для DeepSeek. Кроме того, в настоящее время DeepSeek монетизирует только часть предлагаемых услуг. Доступ к Интернету и приложениям к моделям искусственного интеллекта по -прежнему бесплатный для конечных пользователей. Доход в основном генерируется API Access, который позволяет компаниям и разработчикам интегрировать модели DeepSeek в свои собственные приложения и системы. Этот акцент на доходах API означает, что значительная часть потенциального использования моделей DeepSeek в настоящее время не монетизируется напрямую.

Другим важным аспектом являются скидки. DeepSeek автоматически предлагает скидки в ночные часы, когда загрузка систем обычно ниже. Эти скидки предназначены для содействия использованию в слабые времена и оптимизацию общего использования ресурсов в целом. Тем не менее, они также снижают средние продажи за токен.

Возможно, наиболее важным моментом, который полностью игнорируется в теоретическом расчете прибыли, являются огромные инвестиции в исследования и разработки (F & E), а также огромные затраты на обучение моделей ИИ. Разработка и обучение современных моделей искусственного интеллекта, таких как V3 и R1, чрезвычайно дороги и трудоемки. Они требуют использования высококвалифицированных ученых и инженеров, доступ к огромным наборам данных и работу мощных центров обработки данных в течение длительных периодов времени. Эти затраты часто представляют собой самый большой блок затрат для компаний по искусственным технологиям и могут значительно влиять на эксплуатационную прибыльность. Чистые эксплуатационные расходы для вывода, который DeepSeek показывает в своем расчете, являются лишь частью общей картины. Чтобы оценить фактическую прибыльность компании AI, предыдущие и постоянные инвестиции в F & E и обучение также должны быть приняты во внимание.

Инновационные операционные стратегии повышения эффективности

Несмотря на ограничения на теоретическое расчет прибыли, DeepSeek демонстрирует впечатляющую хирургическую эффективность из -за его раскрытия. Компания внедрила ряд инновационных стратегий для максимизации эффективности и снижения эксплуатационных расходов.

Ключевым компонентом является динамическое назначение ресурсов. DeepSeek не статирует свои арифметические ресурсы, но гибко адаптируется к текущему спросу и различным требованиям компании. В основное время трафика в день, когда спрос на услуги по выводу является самым высоким, доступные серверные узлы и графические процессоры используются в основном для предоставления этих услуг. Ночью, когда занятость, как правило, ниже, ресурсы переосвящены и используются для других задач, особенно для исследований и обучения новых моделей искусственного интеллекта. Это динамическое распределение максимизирует использование дорогого оборудования и способствует снижению общих затрат.

Технически, DeepSeek опирается на так называемую параллелизацию Cross -Knot (экспертный параллелизм, EP). Этот метод является расширенной процедурой для распределения вычислительной нагрузки во время обучения и вывода крупных моделей ИИ. При параллелизации экспертов модель разделена на несколько «экспертов», каждый из которых сталкивается с различными узлами сервера или графическими процессорами. Эта параллельная обработка обеспечивает более высокую пропускную способность и снижает задержку, поскольку вычислительные работы также выполняются на нескольких аппаратных компонентах. Параллелизация экспертов особенно эффективна для очень больших моделей, поскольку она распределяет требования к памяти и арифметике по нескольким устройствам и, таким образом, преодолевает пределы отдельных аппаратных компонентов.

В дополнение к параллелизации экспертов, DeepSeek внедрила сложную систему компенсации нагрузки. Эта система интеллектуально распределяет входящий трафик данных через различные серверы и центры обработки данных. Целью компенсации нагрузки является избегание узких мест, оптимизировать использование ресурсов и повысить безопасность сбоя системы. Равномерное распределение нагрузки гарантирует, что ни один сервер не будет перегружен, а время отклика для пользователей остается постоянным. Эффективная система компенсации нагрузки имеет решающее значение для масштабируемости и надежности облачных услуг ИИ, таких как сервис DeepSeek.

Последствия рынка и реакции в отрасли: пробуждение для индустрии искусственного интеллекта?

Раскрытие подробных цифр финансовых ключей DeepSeek происходит в то время, когда прибыльность стартапов ИИ и устойчивость его бизнес -моделей являются центральной темой в мире технологий и инвесторов. Инвесторы и аналитики все больше задаются вопросом, подкрепляются ли высокие оценки и огромный рекламный потенциал отрасли искусственного интеллекта. Такие компании, как OpenAAI, Anpropic и многие другие, интенсивно экспериментируют с различными источниками дохода, моделями, основанными на подписке на выставление счетов, зависящих от использования, на лицензионные сборы за их технологии ИИ. В то же время, гонка за развитием бушует все более изощренной и более мощной, что требует значительных инвестиций.

Открытие DeepSeek особенно важно в этом контексте. Все еще молодой стартап, который был основан только 20 месяцев назад, начал устоявшуюся кремниевую долину с его инновационного и экономически эффективного подхода к разработке и эксплуатации моделей ИИ. Ранее утверждает, что Deepseek потратил менее 6 миллионов долларов на чипы, используемые для обучения своих моделей-сумме, которая была значительно ниже расходов западных конкурентов, таких как Openaai-Had, уже привела к заметным потери ценам в акциях искусственного интеллекта в январе 2025 года. Нынешнее раскрытие предполагаемого соотношения затрат на 545%увеличивает это впечатление и питает страх, что традиционные компании по искусственному искусству могут быть более неэффективными и менее конкурентоспособными, чем новые претенденты, такие как DeepSeek.

Прозрачность и предполагаемая экономическая эффективность DeepSeek могут инициировать сдвиг парадигмы в индустрии ИИ. Они заставляют устоявшихся компаний критически подвергать сомнению свои собственные структуры затрат и бизнес -модели и, возможно, находят более эффективные способы предоставления услуг искусственного интеллекта. Давление на такие компании, как Openaai, Anpropic и Google, чтобы снизить их цены и продемонстрировать их прибыльность, может продолжать увеличиваться в результате успеха DeepSeek.

Критические перспективы и экспертный анализ: действительно ли высокая маржа прибыли?

Покара прибыли в 545%, утверждаемая DeepSeek, привлекла большое внимание и скептицизм в специализированных кругах. Некоторые аналитики указывают, что термин «маржа прибыли» может неправильно использоваться в этом контексте. В соответствии с определением, маржа прибыли, которая представляет соотношение прибыли к продажам, не может превышать 100%. В случае DeepSeek это скорее доплата за расходы или возврат капитала (возврат инвестиций, ROI). Термин «соотношение затрат» в этом контексте более точнее.

Критики на онлайн -платформах, таких как Reddit и на форумах специалистов, часто стремятся к ярким примеру ребенка, который продает лимонад. Этот ребенок может неправильно предположить, что его прибыль - это только разница между продажной ценой лимонада и затратами на ингредиенты (лимоны, сахар, вода). Однако важные факторы затрат будут упускать из виду, такие как затраты на таблицу, кувшин, смешанная посуда, очки и, прежде всего, время и работа, которые были потрачены на производство и продажу лимонада. Эта аналогия иллюстрирует, что изолированное рассмотрение чистых эксплуатационных затрат на вывод в моделях ИИ может привести к неполному и, возможно, искаженному изображению фактической прибыльности. Комплексный учет затрат должен учитывать все соответствующие факторы затрат, включая огромные F & R и затраты на обучение.

Аналитики известной компании по исследованию рынка Semianalysis также подвергли сомнению более раннюю информацию о стоимости DeepSeek. Они оценивают, что необходимые серверы для инфраструктуры графического процессора, которым управляет DeepSeek, могут привести к затратам в размере около 1,6 млрд. Долл. США. Эта сумма намного выше 5,6 млн. Долл. США, официально указанных DeepSeek для обучения модели DeepSeek V3. Расхождение между этими числами указывает на то, что либо DeepSeek разработал исключительно эффективные методы обучения, либо фактические затраты на обучение могут быть выше, чем общедоступные. Также возможно, что DeepSeek получает выгоду от государственных субсидий или других источников финансирования, которые явно не показаны в опубликованных затратах.

Важно подчеркнуть, что оценка экономики компаний искусственного интеллекта является сложной и сложной. В дополнение к прямым затратам на аппаратное обеспечение, программное обеспечение и персонал, необходимо также учитывать косвенные факторы затрат, такие как маркетинг, продажи, поддержка клиентов, юридическая консультация, соответствие нормативным требованиям и ожидание инфраструктуры. Кроме того, стратегические соображения играют такую ​​роль, такую ​​как длительную конкурентоспособность, необходимость непрерывных инноваций и способность адаптироваться к измененным рыночным условиям. Поэтому изолированное соотношение затрат на один день или короткий период времени может дать лишь ограниченное представление о фактических экономических показателях компании ИИ.

Подходит для:

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

Более широкое влияние на отрасль искусственного интеллекта: больше прозрачности и давления затрат?

Независимо от критических голосов и ограничений представленных цифр, раскрытие Deepseek и все более открытый подход (компания публикует части своих кодов, а свои модели открытый исходный код) оказывают важное влияние на отрасль ИИ. Сочетание прозрачности затрат, стратегии с открытым исходным кодом и значительно более низких цен является серьезной проблемой для западных компаний искусственного интеллекта.

Высокая теоретическая маржа, представленная DeepSeek, особенно интересна в контексте самой молодой модели Openai GPT-4.5. Эта модель стоит кратных предыдущих моделей и особенно моделей DeepSeek, но во многих экспертах едва ли предлагает каких -либо измеримых улучшений с точки зрения производительности и функциональности. Эта разработка подтверждает тезис о том, что нынешние языковые модели все чаще становятся массовыми продуктами, в которых цены премиум -класса больше не обязательно соответствуют фактической добавленной стоимости в производительности. Если DeepSeek может предложить высококачественные модели ИИ с значительно более низкими затратами, это может в корне изменить рынок для голосовых моделей и привести к более сильной конкуренции и снижению цен.

Цифры DeepSeek показывают, что рынок моделей языков ИИ, как правило, может быть экономически привлекательным, при условии, что эксплуатационные затраты эффективно управляются и модели используются широко. В то же время значительное несоответствие между теоретическим и фактическим доходом показывает значительные проблемы, с которыми сталкиваются компании ИИ, когда они пытаются разработать устойчиво прибыльные бизнес -модели. Высокие затраты на обучение, и необходимость непрерывной инновации и интенсивную конкуренцию в отрасли затрудняют достижение высокой прибыли в долгосрочной перспективе.

Между впечатляющим потенциалом и практической реальностью

Заявленное соотношение затрат DeepSeek 545% дает увлекательное и провокационное представление о потенциальной экономике современных систем ИИ. Это впечатляюще демонстрирует, что впечатляющие хирургические маржи могут быть достигнуты в области вывода ИИ в идеализированных условиях и с эффективными операционными стратегиями. Тем не менее, крайне важно учитывать это число в контексте всей структуры затрат компании ИИ и сложной реальности рынка. В то время как оперативная маржа потенциально может быть очень привлекательной для услуг по выводу, огромные инвестиции в исследования, разработки и обучение по -прежнему остаются значительными препятствиями для общего таланта.

Раскрытие DeepSeek в любом случае подчеркивает позицию компании как разрушительного игрока на мировом рынке ИИ. Прозрачность, эффективность затрат и ориентация с открытым исходным кодом могут привести к увеличению конкуренции, прозрачности и осведомленности о затратах во всей отрасли в долгосрочной перспективе. Сочетание технических инноваций, эффективного использования ресурсов и агрессивных цен делает Deepseek серьезным конкурентом для устоявшихся западных компаний ИИ и может устойчиво изменить динамику мировой конкуренции по искусственному интеллекту. Будущее покажет, сможет ли DeepSeek достичь своих амбициозных целей и объединить свои позиции в качестве ведущего поставщика на рынке искусственного интеллекта. Тем не менее, обсуждение прибыльности систем ИИ и бизнес -моделей компаний искусственного интеллекта, несомненно, получило новое, захватывающее измерение благодаря инициативе DeepSeek.

Машина для 3D-рендеринга AI и XR: пятикратный опыт Xpert.Digital в комплексном пакете услуг, исследования и разработки XR, PR и SEM — Изображение: Xpert.Digital

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

Конрад Вольфенштейн

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