Штучний інтелект: 545% прибуток з моделями DeepSeek AI V3 та R1? AI сенсація або номер повітря?

Стартап у фокусі: правда, що стоїть за вражаючими цифрами DeepSeek

У швидкоплинному і часто непрозорому світі штучного інтелекту (AI) китайський стартап KI DeepSeek викликав реальне відчуття. Завдяки дивовижній претензії, компанія катапультувала себе в центрі глобальної дискусії AI: співвідношення витрат на неймовірні 545%-і щодня! Ця смілива заява, підкріплена детальними робочими даними, - це більше, ніж просто вражаюча кількість. Це удар, який змушує створену індустрію AI слухати та викликає глибокі питання щодо економіки та майбутніх бізнес -моделей з технологій AI.

Але що насправді за цими числами? Це революційна ефективність, яка переверне ринок догори ногами, чи розумна маркетингова стратегія, яка більше зовнішності, ніж бути? Критики вже говорять, аналітики демонтують розрахунки та технічні світові дебати. Питання: чи може DeepSeek насправді досягти такої високої прибутковості, і якщо так, то який вплив має для всієї галузі ШІ, особливо порівняно з усталеними гігантами з Кремнієвої долини?

Ця стаття бере на себе глибокий аналіз претензії Deepseek. Ми висвітлюємо технологічну основу, що стоїть за вражаючими числами, розсікають інноваційну модель ціноутворення та розкриваємо розумні стратегії роботи, які використовує DeepSeek. Однак ми також вивчаємо критичні голоси, які сповільнюють ейфорію та проливають світло на невідповідність між теоретичним потенціалом та практичною реальністю.

Дізнайтеся, чи дійсно DeepSeek зламав секрет AI Renability, чи 545% - це більше мрії. Ми аналізуємо далекосяжні наслідки для глобального ринку ШІ, конкурентного ландшафту та питання про те, чи ми на початку нової епохи економіки ШІ, чи галас навколо DeepSeek виявиться солом’яним вогнем. Одне впевнене: DeepSeek переробив дискусію щодо майбутнього фінансування та переробки AI та надає дискусійний матеріал протягом багатьох років. Заняття з нами у захоплюючий світ DeepSeek і розкриває правду за сенсаційними числами.

Підходить для цього:

• DeepSeek vs. OpenAai: Ki-Wet Racen викриває-це R1 Китайський R1 просто копію чи стратегічний шедевр?

Відкриття чисел та технологічної основи, що стоять за ним

1 березня 2025 року DeepSeek опублікував детальні операційні дані на платформі розробників Github, що включало період 24 годин, точніше 27 та 28 лютого 2025 року. Ця прозорість є чудовою в галузі ШІ, яка часто характеризується конфіденційністю. Компанія заявила, що його розширені моделі AI V3 та R1, виходячи з щоденних експлуатаційних витрат у розмірі 87 072 доларів, можуть принести теоретичний дохід у розмірі 562 027 доларів. З цих фігур DeepSeek обчислив значно зафіксоване співвідношення витрат на суму 545%. Ця заява передбачає, що кожен долар, який інвестував у компанію теоретично приносить прибуток 5,45 долара. Екстрапольований до цілого року, це означатиме потенційний щорічний оборот у розмірі понад 200 мільйонів доларів, що підкреслює амбіції та руйнівний потенціал DeepSeek.

Вражаюча ефективність та ефективність моделей AI DeepSeek базується на найсучаснішій інфраструктурі, яка по суті базується на графічних процесорах H800 NVIDIA. Ці графічні процесори в даний час є золотим стандартом для арифметичних завдань у області глибокого навчання та ШІ. DeepSeek орендує цей графічний процесор H800 за ціною 2 долари на годину та чіпом. Протягом аналізованого 24-годинного періоду компанія працювала в середньому 226,75 серверних вузлів, при цьому кожен окремий вузол оснащений вісім графічних процесорів H800. Ця масштабна обчислювальна потужність дозволила DeepSeek обробляти вражаючі вхідні жетони 608 мільярдів вхідних та 168 мільярдів випускних жетонів у цей період.

Основним фактором для надзвичайної економічної ефективності DeepSeek є використання складної системи кешу. Кеш - це по суті проміжна пам'ять, яка запобігає часто необхідним даним, щоб прискорити доступ до неї та зменшити обчислювальне навантаження. У випадку DeepSeek 56,3% вхідних квитків, що відповідає чудовим 342 мільярдам жетонів, були викликані з кешу ключа на основі жорсткого диска (кеш KV). Це інтелектуальне використання кешування значно зменшило витрати на обробку, оскільки доступ до даних з кешу набагато швидший і більше ресурс, ніж обробка землі.

Середня швидкість виходу моделей DeepSeek становила 20-22 жетонів в секунду. Досягнута пропускна здатність була ще більш вражаючою: під час так званої фази попередньої засипки, в якій вхідні дані готуються, пропускна здатність становила близько 73 700 жетонів на вузол H800. У фазі декодування, в якій моделі AI генерують фактичні витрати, пропускна здатність все ще становила 14 800 маркерів на секунду на вузол H800. Ці високі показники пропускної здатності мають вирішальне значення для здатності DeepSeek ефективно обробляти велику кількість запитів і, таким чином, отримувати високий дохід.

Ціноутворення та обчислення теоретичного прибутку

DeepSeek дотримується диференційованої цінової стратегії для своїх моделей AI. Преміум -модель R1, розроблена для найвищих претензій на продуктивність, обчислюється за ціною 0,14 долара за мільйон вхідних жетонів, якщо є мета кешу. Мета кешу означає, що запитувана інформація вже доступна в кеші, і тому її можна швидко викликати. Якщо немає цілі кешу (помилка кешу), ціна маркера введення збільшується до 0,55 долара за мільйон. Для виведення жетонів, тобто відповідей, отриманих AI, DeepSeek обчислює маркер 2,19 долара за мільйон жетонів.

Ця цінова структура від DeepSeek значно нижча у прямому порівнянні із західними конкурентами, такими як OpenAai або антропічні. Це агресивне ціноутворення, здається, є невід'ємною частиною руйнівної ринкової стратегії Deepseek. Компанія, очевидно, має на меті здобути ринкові частки за допомогою привабливих цін та позиціонувати себе як економічно ефективну альтернативу на ринку ШІ.

Розрахунок теоретичного прибутку 545% базується на припущенні, що * всі * оброблені жетони виставляються на преміальний тариф моделі R1. Це важливий момент, оскільки це спрощене припущення, яке не повністю відображає реальність. Згідно з цим припущенням, вимірювані обсяги 608 мільярдів вхідних та 168 мільярдів жетонів випуску призведуть до щоденного доходу 562 027 доларів. З операційними витратами 87 072 доларів це призводить до значно обговореного співвідношення витрат на суму 545%.

Однак важливо підкреслити, що це * теоретичний * розрахунок, який проводився в ідеалізованих умовах. Фактичні фінансові показники DeepSeek в реальному світі можуть і на нього впливають різноманітні фактори, які не враховуються в цьому спрощеному розрахунку.

Реальність, що стоїть за теоретичними числами: обмеження та застереження

У своїй публікації сам DeepSeek відкрито визнає, що фактичний дохід "набагато нижчий", ніж цінності, запропоновані теоретичним розрахунком. Ця прозорість є ще однією ознакою незвичного підходу DeepSeek і підкреслює необхідність інтерпретації фігур, представлених у контексті їх обмежень. Існує ряд причин невідповідності між теоретичними розрахунками та реальним доходом.

Наявність стандартної моделі V3 є важливим фактором. Ця модель пропонується за значно нижчими цінами, ніж преміальна модель R1. Оскільки не всі клієнти автоматично вибирають найдорожчу модель, використання моделі V3 зменшує середній продаж за маркер для DeepSeek. Крім того, DeepSeek наразі монетизує лише частину запропонованих послуг. Доступ до Інтернету та додатків до моделей AI все ще безкоштовно для кінцевих користувачів. Дохід в основному генерується API Access, який дозволяє компаніям та розробникам інтегрувати моделі DeepSeek у власні програми та системи. Цей фокус на доходах API означає, що значна частина потенційного використання моделей DeepSeek наразі безпосередньо не монетизується.

Ще одним важливим аспектом є знижки. DeepSeek автоматично пропонує знижки в нічні години, коли завантаження систем, як правило, нижче. Ці знижки призначені для сприяння використанню у слабкі часи та оптимізації загального використання ресурсів в цілому. Однак вони також зменшують середній продаж на жетон.

Мабуть, найважливішим моментом, який повністю не враховується в теоретичному розрахунку прибутку, є величезні інвестиції в дослідження та розробки (F&E), а також величезні витрати на навчання моделей ШІ. Розробка та навчання сучасних моделей AI, таких як V3 та R1, надзвичайно дорогі та трудомісткі. Вони вимагають використання висококваліфікованих вчених та інженерів, доступу до величезних наборів даних та експлуатації потужних центрів обробки даних протягом тривалих періодів часу. Ці витрати часто представляють найбільший блок витрат для компаній AI і можуть суттєво вплинути на операційну прибутковість. Чисті експлуатаційні витрати на висновок, який DeepSeek виявляє в його розрахунку, є лише частиною загальної картини. З метою оцінки фактичної прибутковості компанії AI, також слід враховувати попередні та постійні інвестиції у F&E та навчання.

Інноваційні стратегії роботи для підвищення ефективності

Незважаючи на обмеження щодо теоретичного розрахунку прибутку, DeepSeek демонструє вражаючу хірургічну ефективність завдяки його розкриттю. Компанія реалізувала ряд інноваційних стратегій для досягнення максимальної ефективності та зменшення експлуатаційних витрат.

Ключовим компонентом є динамічне призначення ресурсів. DeepSeek не статичний його арифметичні ресурси, а гнучко пристосовується до поточного попиту та різних вимог компанії. Під час основних часів трафіку на день, коли попит на висновки є найвищими, наявні серверні вузли та графічні процесори в основному використовуються для надання цих послуг. Вночі, коли зайнятість, як правило, нижча, ресурси переробляються та використовуються для інших завдань, особливо для досліджень та навчання нових моделей AI. Цей динамічний розподіл максимізує використання дорогого обладнання та сприяє зменшенню загальних витрат.

Технічно DeepSeek покладається на так -паралелізацію крос -кнот (експерт Паралелізм, ЕП). Ця методика є розширеною процедурою розповсюдження обчислювального навантаження під час навчання та висновку великих моделей AI. У паралелізації експертів модель поділяється на кілька «експертів», кожна з яких працює на різні вузли серверів або графічні процесори. Ця паралельна обробка дозволяє вищу пропускну здатність та зменшує затримку, оскільки обчислювальні роботи також проводяться на кількох апаратних компонентах. Паралелізація експертів особливо ефективна для дуже великих моделей, оскільки вона розподіляє вимоги до пам’яті та арифметики на кілька пристроїв і, таким чином, долає межі окремих апаратних компонентів.

Окрім паралелізації експертів, DeepSeek реалізував складну систему компенсації навантаження. Ця система інтелектуально розподіляє вхідний трафік даних через різні сервери та центри обробки даних. Мета компенсації навантаження - уникати вузьких місць, оптимізації використання ресурсів та підвищення безпеки відмови системи. Рівномірний розподіл навантаження забезпечує перевантаження жодного сервера, а час відповіді для користувачів залишається постійним. Ефективна система компенсації навантаження має вирішальне значення для масштабованості та надійності хмарних послуг AI, таких як DeepSeek.

Ринкові наслідки та реакції в галузі: заклик про пробудження для галузі ШІ?

Розкриття детальних фінансових ключових цифр DeepSeek відбувається в той час, коли прибутковість стартапів ШІ та стійкість його бізнес -моделей є центральною темою у світі технологій та інвесторів. Інвестори та аналітики все більше цікавляться, чи високі рейтинги та величезний ажіотаж у галузі ШІ також підкріплюються твердими економічними фондами. Такі компанії, як OpenAai, Antropic та багато інших, інтенсивно експериментують з різними джерелами доходу, моделями, що базуються на підписці, до залежних від використання рахунків за ліцензійні збори за свої технології AI. У той же час, раса за розвиток вирує все більш досконалі та потужніше, що вимагає значних інвестицій.

Розкриття DeepSeek особливо важливе в цьому контексті. Ще молодий стартап, який був заснований лише 20 місяців тому, розпочав встановлену Кремнієву долину з його інноваційним та економічно вигідним підходом до розробки та експлуатації моделей AI. Раніші твердження, що DeepSeek витратив менше 6 мільйонів доларів на мікросхеми, які використовуються для підготовки своїх моделей-сума, яка значно нижче витрат на західні конкуренти, таких як OpenAai-Had, вже призвела до помітних втрат цін у акціях ШІ в січні 2025 року. Поточне оприлюднення передбачуваних 545%витрат на цінність збільшують, ніж умиває, що є більшою кількістю, ніж глухувати, що є більшою грубим, що є більшою грубим.

Прозорість та передбачувана економічна ефективність DeepSeek могли ініціювати зміну парадигми в галузі ШІ. Вони змушують створені компанії критично ставити під сумнів власні структури витрат та бізнес -моделі та, можливо, знаходять більш ефективні способи надання послуг ШІ. Тиск на такі компанії, як OpenAai, Antropic та Google, щоб знизити ціни та продемонструвати їх прибутковість, може продовжувати зростати через успіх DeepSeek.

Критичні перспективи та експертні аналізи: чи справді ціна прибутку така висока?

Праця прибутку в 545%, яку стверджує DeepSeek, викликала велику увагу та скептицизм у спеціалізованих колах. Деякі аналітики вказують на те, що термін "норма прибутку" може бути використаний неправильно в цьому контексті. Відповідно до визначення, норма прибутку, яка представляє співвідношення прибутку та продажів, не може виходити за 100%. У випадку Deepseek це більше доплата за витрати або рентабельність капіталу (рентабельність інвестицій, рентабельність інвестицій). Термін "співвідношення витрат" є більш точним у цьому контексті.

Критики на онлайн -платформах, таких як Reddit та на спеціалізованих форумах, часто прагнуть до яскравого прикладу дитини, яка продає лимонад. Ця дитина могла б неправильно припустити, що його прибуток - це лише різниця між ціною продажу лимонаду та витратами на інгредієнти (лимони, цукор, вода). Однак важливі фактори витрат не помічають, такі як витрати на стіл, глечик, змішаний посуд, окуляри та, перш за все, час і робота, витрачені на виробництво та продаж лимонаду. Ця аналогія ілюструє, що ізольоване розгляд чистих експлуатаційних витрат на висновок у моделях AI може призвести до неповного та, можливо, спотвореного зображення фактичної прибутковості. Вичерпний облік витрат повинен враховувати всі відповідні фактори витрат, включаючи величезні витрати на навчання та навчання.

Аналітики відомої напіваналізи компанії з дослідницької компанії також поставили під сумнів раніше інформацію про вартість DeepSeek. Вони оцінюють, що необхідні сервери для інфраструктури GPU, яку діє DeepSeek, може спричинити витрати близько 1,6 мільярда доларів. Ця сума набагато вище 5,6 мільйонів доларів, офіційно визначених DeepSeek для підготовки моделі DeepSeek V3. Невідповідність між цими числами вказує на те, що або DeepSeek розробив надзвичайно ефективні методи навчання, або що фактичні витрати на навчання можуть бути вищими, ніж публічно відомі. Можливо також, що DeepSeek виграє від державних субсидій або інших джерел фінансування, які прямо не показані у опублікованих витратах.

Важливо підкреслити, що оцінка економіки компаній AI є складною та складною. На додаток до прямих витрат на апаратне, програмне забезпечення та персонал, непрямі фактори витрат, такі як маркетинг, продажі, підтримка клієнтів, юридичні консультації, дотримання регуляторних норм та очікування інфраструктури. Крім того, стратегічні міркування відіграють певну роль, як, наприклад, тривалий конкурентоспроможність, потреба в постійних інноваціях та здатність адаптуватися до змінених ринкових умов. Таким чином, ізольоване співвідношення витрат за один день або короткий проміжок часу може лише дати обмежене розуміння фактичних економічних показників компанії AI.

Підходить для цього:

• DeepSeek R2: Китайська модель AI Turbo Ignites раніше, ніж очікувалося, Deepseek R2 повинен бути кодом експерта-розробника!

Більш широкий вплив на промисловість ШІ: більше прозорості та тиску витрат?

Незалежно від критичних голосів та обмежень представлених фігур, розкриття DeepSeek та його все більш відкритий підхід (компанія публікує частини своїх кодів та його моделі відкритим кодом) має важливий вплив на індустрію ШІ. Поєднання прозорості витрат, стратегії з відкритим кодом та значно нижчих цін є серйозною проблемою для західних компаній AI.

Високі теоретичні межі, представлені DeepSeek, особливо цікаві в контексті наймолодшої моделі GPT-4.5 OpenAI. Ця модель коштує кратних попередніх моделей і особливо DeepSeek моделей, але у багатьох експертів пропонує навряд чи якісь вимірювані вдосконалення з точки зору продуктивності та функціональності. Ця розробка підтримує тезу про те, що сучасні мовні моделі все частіше стають масовими продуктами, в яких преміальні ціни вже не обов'язково відповідають фактичній додатковій вартості продуктивності. Якщо DeepSeek зможе запропонувати високоякісні моделі AI за значно нижчими витратами, це може принципово змінити ринок голосових моделей та призвести до більш сильної конкуренції та падіння цін.

Цифри Deepseek вказують на те, що ринок мови AI мови, як правило, може бути економічно привабливим, за умови, що експлуатаційні витрати виконуються ефективно, а моделі використовуються широко. У той же час, значна невідповідність між теоретичним та фактичним доходом показує значні проблеми, з якими стикаються компанії AI, коли вони намагаються розробити стійко вигідні бізнес -моделі. Високі витрати на навчання та навчання, необхідність постійних інновацій та інтенсивної конкуренції в галузі ускладнюють досягнення високої норми прибутку в довгостроковій перспективі.

Між вражаючою потенційною та практичною реальністю

Застережне коефіцієнт прибутку DeepSeek у розмірі 545% пропонує захоплююче та провокаційне розуміння потенційної економіки сучасних систем ШІ. Це вражаюче демонструє, що вражаючі хірургічні межі можуть бути досягнуті у полі висновку AI в ідеалізованих умовах та з ефективними стратегіями роботи. Однак важливо враховувати це число в контексті всієї структури витрат компанії AI та складної реальності ринку. Незважаючи на те, що оперативна маржа потенційно може бути дуже привабливою для послуг з висновку, величезні інвестиції в дослідження, розробки та навчання продовжують бути значними перешкодами для загального таланту.

Розголошення DeepSeek у будь -якому випадку підкреслює позицію компанії як руйнівного гравця на світовому ринку ШІ. Прозорість, ефективність витрат та орієнтація з відкритим кодом можуть призвести до більшої конкуренції, прозорості та поінформованості про витрати у всій галузі в довгостроковій перспективі. Поєднання технічних інновацій, ефективного використання ресурсів та агресивного ціноутворення робить DeepSeek серйозним конкурентом для усталених західних компаній AI і може стабільно змінити динаміку глобальної конкуренції AI. Майбутнє покаже, чи може DeepSeek досягти своїх амбітних цілей та консолідувати свою позицію провідного постачальника на ринку ШІ. Однак дискусія про прибутковість систем AI та бізнес -моделей компаній AI, безсумнівно, отримала новий, захоплюючий вимір за допомогою ініціативи DeepSeek.

Машина AI & XR-3D-рендерінгу: п’ять разів досвід від Xpert.digital у комплексному пакеті служби, R&D XR, PR & SEM-IMAGE: Xpert.digital

Xpert.digital має глибокі знання в різних галузях. Це дозволяє нам розробити кравці, розроблені стратегії, пристосовані до вимог та проблем вашого конкретного сегменту ринку. Постійно аналізуючи тенденції на ринку та здійснюючи розвиток галузі, ми можемо діяти з передбаченням та пропонувати інноваційні рішення. З поєднанням досвіду та знань ми створюємо додаткову цінність та надаємо своїм клієнтам вирішальну конкурентну перевагу.

Детальніше про це тут:

• Використовуйте 5 -разову компетентність xpert.digital в одній упаковці - від 500 € на місяць

☑ Підтримка МСП у стратегії, порадах, плануванні та впровадженні

☑ Створення або перестановка цифрової стратегії та оцифрування

☑ Розширення та оптимізація міжнародних процесів продажів

☑ Глобальні та цифрові торгові платформи B2B

☑ Піонерський розвиток бізнесу

Конрад Вольфенштейн

Я радий допомогти вам як особистого консультанта.

Ви можете зв’язатися зі мною, заповнивши контактну форму нижче або просто зателефонуйте мені за номером +49 89 674 804 (Мюнхен) .

Я з нетерпінням чекаю нашого спільного проекту.

Xpert.digital - це центр для промисловості з фокусом, оцифруванням, машинобудуванням, логістикою/внутрішньологічною та фотоелектричною.

За допомогою нашого рішення щодо розвитку бізнесу на 360 ° ми підтримуємо відомі компанії від нового бізнесу до після продажу.

Ринкова розвідка, маха, автоматизація маркетингу, розвиток контенту, PR, поштові кампанії, персоналізовані соціальні медіа та виховання свинцю є частиною наших цифрових інструментів.

Ви можете знайти більше на: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus