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

Стартап у фокусі: правда про вражаючі показники DeepSeek

У швидкоплинному та часто непрозорому світі штучного інтелекту (ШІ) китайський стартап у сфері штучного інтелекту DeepSeek викликав сенсацію. Завдяки вражаючій заяві компанія потрапила в центр світової дискусії щодо ШІ: співвідношення витрат і вигод неймовірно сягає 545% – щодня! Ця смілива заява, підкріплена детальними операційними даними, – це більше, ніж просто вражаюча цифра. Це сенсація, яка змусила визнану індустрію ШІ звернути на це увагу, порушуючи глибокі питання щодо економічної доцільності та майбутніх бізнес-моделей технологій ШІ.

Але що насправді стоїть за цими цифрами? Чи це революційна ефективність, яка переверне ринок з ніг на голову, чи розумна маркетингова стратегія, яка є скоріше ажіотажем, ніж сутью? Критики вже висловлюють свої занепокоєння, аналітики аналізують розрахунки, а світ технологій гаряче дискутує. Питання полягає в тому, чи може DeepSeek насправді досягти такої високої прибутковості, і якщо так, то який вплив це матиме на всю індустрію штучного інтелекту, особливо порівняно з визнаними гігантами Кремнієвої долини?

У цій статті ви знайдете поглиблений аналіз заяв DeepSeek. Ми розглянемо технологічну основу вражаючих цифр, проаналізуємо інноваційну модель ціноутворення та розкриємо розумні операційні стратегії, які використовує DeepSeek. Ми також дослідимо критичні думки, які пом'якшують ейфорію, та підкреслимо розбіжність між теоретичним потенціалом та практичною реальністю.

Дізнайтеся, чи справді DeepSeek розгадав секрет прибутковості ШІ, чи 545% прибутковості – це лише мрія. Ми аналізуємо далекосяжні наслідки для світового ринку ШІ, конкурентного середовища та чи спостерігаємо ми світанок нової ери економіки ШІ, чи ж ажіотаж навколо DeepSeek виявиться лише спалахом на сковороді. Одне можна сказати напевно: DeepSeek знову розпалив дебати про майбутнє фінансування та прибутковості ШІ, забезпечивши ґрунт для обговорення на довгі роки. Приєднуйтесь до нас, щоб зануритися у захопливий світ DeepSeek та розкрити правду, що стоїть за сенсаційними цифрами.

Підходить для цього:

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

Розкриття фігур та технологічної основи, що лежить в їх основі

1 березня 2025 року DeepSeek опублікувала детальні операційні дані на платформі для розробників GitHub, що охоплюють 24-годинний період, а саме 27 та 28 лютого 2025 року. Така прозорість є вражаючою в індустрії штучного інтелекту, яка часто буває скритною. Компанія заявила, що її передові моделі штучного інтелекту V3 та R1, виходячи з щоденних операційних витрат у розмірі 87 072 доларів США, теоретично можуть генерувати дохід у розмірі 562 027 доларів США. Виходячи з цих цифр, DeepSeek розрахувала широко обговорюване співвідношення витрат до доходу в 545%. Це означає, що кожен долар, інвестований в операції, теоретично генерує 5,45 долара прибутку. Екстрапольовано на повний рік, це призведе до потенційного річного доходу понад 200 мільйонів доларів США, що підкреслює амбіції та революційний потенціал DeepSeek.

Вражаюча продуктивність та ефективність DeepSeek у моделях штучного інтелекту базується на найсучаснішій інфраструктурі, побудованій на основі графічних процесорів Nvidia H800. Ці графічні процесори наразі є золотим стандартом для ресурсомістких завдань у глибокому навчанні та штучному інтелекті. DeepSeek орендує ці графічні процесори H800 за ціною 2 долари США за годину за чіп. Протягом аналізованого 24-годинного періоду компанія працювала в середньому з 226,75 серверними вузлами, кожен з яких був оснащений вісьмома графічними процесорами H800. Ця величезна обчислювальна потужність дозволила DeepSeek обробити вражаючі 608 мільярдів вхідних токенів та 168 мільярдів вихідних токенів за цей час.

Ключовим фактором надзвичайної економічної ефективності DeepSeek є використання складної системи кешування. Кеш — це, по суті, тимчасова область зберігання, яка містить часто використовувані дані для пришвидшення доступу та зменшення навантаження на обробку. У випадку DeepSeek 56,3% вхідних токенів, що становить значних 342 мільярди токенів, було отримано з дискового кешу ключ-значення (кеш KV). Таке інтелектуальне використання кешування значно знизило витрати на обробку, оскільки доступ до даних з кешу значно швидший та ефективніший за використання ресурсів, ніж обробка їх з нуля.

Середня швидкість виведення даних моделями DeepSeek становила 20-22 токени за секунду. Ще більш вражаючою була досягнута пропускна здатність: під час фази попереднього заповнення, на якій готуються вхідні дані, пропускна здатність становила приблизно 73 700 токенів за секунду на вузол H800. На фазі декодування, де моделі штучного інтелекту генерують фактичний вихід, пропускна здатність все ще становила вражаючі 14 800 токенів за секунду на вузол H800. Ці високі показники пропускної здатності є вирішальними для здатності DeepSeek ефективно обробляти великі обсяги запитів і таким чином генерувати значний дохід.

Ціноутворення та розрахунок теоретичного прибутку

DeepSeek використовує диференційовану стратегію ціноутворення для своїх моделей штучного інтелекту. Преміальна модель R1, розроблена для найвищих вимог до продуктивності, стягується за ціною $0,14 за мільйон вхідних токенів у разі потрапляння до кешу. Попадання до кешу означає, що запитувана інформація вже є в кеші і тому може бути швидко отримана. Якщо потрапляння до кешу немає (помилка кешу), ціна вхідних токенів зростає до $0,55 за мільйон. За вихідні токени, тобто відповіді, згенеровані штучним інтелектом, DeepSeek стягує $2,19 за мільйон токенів.

Цінова структура DeepSeek значно нижча порівняно із західними конкурентами, такими як OpenAI або Anthropic. Таке агресивне ціноутворення, схоже, є невід'ємною частиною революційної ринкової стратегії DeepSeek. Компанія явно прагне отримати частку ринку за рахунок привабливих цін та позиціонувати себе як економічно ефективну альтернативу на ринку штучного інтелекту.

Розрахунок теоретичного прибутку в 545% базується на припущенні, що *всі* оброблені токени оплачуються за преміальною ставкою моделі R1. Це важливий момент, оскільки це спрощене припущення, яке не повністю відображає реальність. За цього припущення, виміряні обсяги в 608 мільярдів вхідних та 168 мільярдів вихідних токенів призведуть до щоденного доходу в розмірі 562 027 доларів США. Зі заявленими операційними витратами в розмірі 87 072 доларів США це дає широко обговорюване співвідношення витрат до прибутку в 545%.

Однак, важливо наголосити, що це *теоретичний* розрахунок, виконаний за ідеалізованих умов. Фактичні фінансові показники DeepSeek у реальному світі можуть і будуть залежати від безлічі факторів, які не враховуються в цьому спрощеному розрахунку.

Реальність, що стоїть за теоретичними цифрами: обмеження та застереження

Сама компанія DeepSeek у своїй публікації відкрито визнає, що фактичні доходи «значно нижчі» за значення, запропоновані теоретичними розрахунками. Ця прозорість є ще одним свідченням незвичайного підходу DeepSeek та підкреслює необхідність інтерпретувати представлені цифри в контексті їхніх обмежень. Існує ряд причин розбіжності між теоретичними розрахунками та фактичними доходами.

Ключовим фактором є існування стандартної моделі V3. Ця модель пропонується за значно нижчими цінами, ніж преміум-модель R1. Оскільки не всі клієнти автоматично обирають найдорожчу модель, використання моделі V3 знижує середній дохід DeepSeek на один токен. Крім того, DeepSeek наразі монетизує лише частину своїх послуг. Доступ до моделей штучного інтелекту через веб-сайт та додатки залишається безкоштовним для кінцевих користувачів. Дохід генерується переважно через доступ до API, що дозволяє компаніям та розробникам інтегрувати моделі DeepSeek у власні додатки та системи. Ця зосередженість на доходах від API означає, що значна частина потенційного використання моделей DeepSeek наразі безпосередньо не монетизується.

Ще одним важливим аспектом є знижки. DeepSeek автоматично пропонує знижки в нічний час, коли завантаження системи зазвичай нижче. Ці знижки покликані заохотити використання в години поза піком та оптимізувати загальне використання ресурсів. Однак вони також знижують середній дохід на токен.

Мабуть, найважливішим фактором, який повністю ігнорується в теоретичних розрахунках прибутку, є величезні інвестиції в дослідження та розробки (R&D) та величезні витрати на навчання моделей ШІ. Розробка та навчання передових моделей ШІ, таких як V3 та R1, є надзвичайно дорогим та трудомістким. Це вимагає висококваліфікованих вчених та інженерів, доступу до величезних наборів даних та експлуатації високопродуктивних центрів обробки даних протягом тривалих періодів. Ці витрати часто становлять найбільшу статтю витрат для компаній, що займаються ШІ, і можуть суттєво вплинути на операційну прибутковість. Чисто операційні витрати на логічний висновок, які DeepSeek розкриває у своїх розрахунках, є лише частиною загальної картини. Щоб оцінити справжню прибутковість компанії, що займається ШІ, необхідно також враховувати минулі та поточні інвестиції в дослідження та розробки та навчання.

Інноваційні операційні стратегії для підвищення ефективності

Незважаючи на обмеження теоретичного розрахунку прибутку, DeepSeek демонструє вражаючу операційну ефективність завдяки своїй прозорості. Компанія впровадила низку інноваційних стратегій для максимізації ефективності та зниження операційних витрат.

Ключовим компонентом є динамічний розподіл ресурсів. DeepSeek не використовує свої обчислювальні ресурси статично, а гнучко адаптує їх до поточного попиту та змінних вимог своїх операцій. У години пікового навантаження вдень, коли попит на послуги логічного висновку найвищий, доступні серверні вузли та графічні процесори в основному призначені для надання цих послуг. Вночі, коли використання зазвичай нижче, ресурси перерозподіляються та використовуються для інших завдань, зокрема для дослідження та навчання нових моделей штучного інтелекту. Такий динамічний розподіл максимізує використання дорогого обладнання та допомагає знизити загальні витрати.

Технічно, DeepSeek спирається на техніку, яка називається крос-вузловим експертним паралелізмом (EP). Цей вдосконалений метод розподіляє обчислювальне навантаження під час навчання та виведення великих моделей ШІ. За допомогою експертного паралелізму модель поділяється на кілька «експертів», кожен з яких працює на різних серверних вузлах або графічних процесорах. Така паралельна обробка забезпечує вищу пропускну здатність і зменшує затримку, оскільки обчислювальна робота виконується одночасно на кількох апаратних компонентах. Експертний паралелізм особливо ефективний для дуже великих моделей, оскільки він розподіляє пам'ять і обчислювальні вимоги між кількома пристроями, долаючи таким чином обмеження окремих апаратних компонентів.

Окрім експертного паралелізації, DeepSeek впровадила складну систему балансування навантаження. Ця система інтелектуально розподіляє вхідний трафік між різними серверами та центрами обробки даних. Метою балансування навантаження є уникнення вузьких місць, оптимізація використання ресурсів та підвищення надійності системи. Рівномірно розподіляючи навантаження, гарантується, що жоден сервер не буде перевантажений, а час відгуку користувачів залишатиметься постійно низьким. Ефективна система балансування навантаження має вирішальне значення для масштабованості та надійності хмарних сервісів штучного інтелекту, таких як ті, що пропонує DeepSeek.

Ринкові наслідки та реакція галузі: Сигнал тривоги для індустрії штучного інтелекту?

Розкриття DeepSeek детальних фінансових показників відбувається в той час, коли прибутковість стартапів у сфері штучного інтелекту та стійкість їхніх бізнес-моделей є центральною темою у світі технологій та інвестицій. Інвестори та аналітики все частіше ставлять під сумнів, чи високі оцінки та величезний потенціал ажіотажу в галузі штучного інтелекту підкріплені міцною економічною основою. Такі компанії, як OpenAI, Anthropic та багато інших, активно експериментують з різними потоками доходів, від моделей на основі підписки та виставлення рахунків на основі використання до ліцензійних зборів за свої технології штучного інтелекту. Водночас триває гонка за розробку все більш складних та потужних продуктів штучного інтелекту, що вимагає значних інвестицій.

Розкриття інформації DeepSeek є особливо важливим у цьому контексті. Молодий стартап, заснований лише 20 місяців тому, сколихнув усталену Кремнієву долину своїм інноваційним та економічно ефективним підходом до розробки та експлуатації моделей штучного інтелекту. Попередні заяви про те, що DeepSeek витратив менше 6 мільйонів доларів на чіпи, що використовуються для навчання його моделей, — сума значно менша, ніж у західних конкурентів, таких як OpenAI, — вже призвели до помітного падіння акцій компаній, що займаються штучним інтелектом, ще в січні 2025 року. Поточне розкриття інформації про нібито співвідношення витрат до прибутку в 545% підсилює це враження та підживлює побоювання, що традиційні компанії, що займаються штучним інтелектом, можуть бути менш ефективними та менш конкурентоспроможними, ніж нові конкуренти, такі як DeepSeek.

Прозорість та очевидна економічна ефективність DeepSeek можуть призвести до зміни парадигми в галузі штучного інтелекту. Вони змушують відомі компанії критично переглянути власні структури витрат та бізнес-моделі, а також потенційно знайти ефективніші способи надання послуг ШІ. Тиск на такі компанії, як OpenAI, Anthropic та Google, щоб вони знизили свої ціни та продемонстрували прибутковість, може ще більше зрости в результаті успіху DeepSeek.

Критичні погляди та експертні аналізи: чи справді маржа прибутку така висока?

Заявлена ​​DeepSeek маржа прибутку у 545% викликала значну увагу та скептицизм серед експертів. Деякі аналітики зазначають, що термін «маржа прибутку» може бути неправильно використаний у цьому контексті. За визначенням, маржа прибутку, яка представляє собою відношення прибутку до доходу, не може перевищувати 100%. У випадку DeepSeek її точніше описати як націнку на витрати або рентабельність інвестицій (ROI). Термін «співвідношення витрат до доходу» є більш точним у цьому контексті.

Критики на онлайн-платформах, таких як Reddit, та на спеціалізованих форумах часто використовують яскравий приклад дитини, яка продає лимонад. Ця дитина може помилково вважати, що її прибуток – це просто різниця між ціною продажу лимонаду та вартістю інгредієнтів (лимонів, цукру, води). Однак вони не враховують важливі фактори вартості, такі як вартість столу, глечика, обладнання для змішування, склянок і, найголовніше, час і працю, вкладені у виробництво та продаж лимонаду. Ця аналогія ілюструє, що зосередження виключно на експлуатаційних витратах для висновків у моделях штучного інтелекту може призвести до неповної та потенційно спотвореної картини справжньої прибутковості. Комплексний аналіз витрат повинен враховувати всі відповідні фактори вартості, включаючи величезні витрати на дослідження, розробки та навчання.

Аналітики відомої дослідницької фірми Semianalysis також поставили під сумнів попередні дані про витрати, надані DeepSeek. Вони оцінюють, що необхідні сервери для інфраструктури GPU, якою керує DeepSeek, можуть коштувати близько 1,6 мільярда доларів. Ця цифра значно перевищує 5,6 мільйона доларів, офіційно заявлені DeepSeek для навчання моделі DeepSeek V3. Розбіжність між цими цифрами свідчить про те, що або DeepSeek розробила надзвичайно ефективні методи навчання, або фактичні витрати на навчання можуть бути вищими, ніж публічно оприлюднено. Також можливо, що DeepSeek отримує користь від державних субсидій або інших джерел фінансування, які прямо не згадуються в опублікованих даних про витрати.

Важливо наголосити, що оцінка економічної життєздатності компаній, що займаються штучним інтелектом, є складною та багатогранною. Окрім прямих витрат на обладнання, програмне забезпечення та персонал, необхідно також враховувати непрямі фактори витрат, такі як маркетинг, продажі, підтримка клієнтів, юридичні консультації, дотримання нормативних вимог та обслуговування інфраструктури. Крім того, певну роль відіграють стратегічні міркування, такі як довгострокова конкурентоспроможність, необхідність постійних інновацій та здатність адаптуватися до змінних ринкових умов. Тому ізольоване співвідношення витрат і вигод за один день або короткий період може дати лише обмежене уявлення про справжні економічні показники компанії, що займається штучним інтелектом.

Підходить для цього:

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

Ширший вплив на індустрію штучного інтелекту: більше прозорості та тиску на витрати?

Незважаючи на критику та обмеження представлених цифр, розкриття інформації DeepSeek та дедалі більш відкритий підхід (компанія публікує частини свого коду та моделей як відкритий вихідний код) мали значний вплив на індустрію штучного інтелекту. Поєднання прозорості витрат, стратегії відкритого коду та значно нижчих цін створює серйозний виклик для західних компаній, що займаються штучним інтелектом. Це може посилити тиск на такі компанії, як OpenAI, щоб вони переосмислили власні моделі ціноутворення та бізнес-моделі, а також потенційно стали більш прозорими щодо своїх структур витрат.

Високі теоретичні запаси, представлені DeepSeek, є особливо цікавими в контексті останньої моделі OpenAI, GPT-4.5. Ця модель коштує у багато разів дорожче за попередні моделі, і особливо за моделі DeepSeek, але, на думку багатьох експертів, вона майже не пропонує жодних вимірних покращень продуктивності та функціональності. Цей розвиток підтверджує тезу про те, що сучасні мовні моделі все частіше стають продуктами масового ринку, де преміальні ціни більше не обов'язково відображають фактичну додану цінність у продуктивності. Якщо DeepSeek зможе пропонувати високоякісні моделі ШІ за значно нижчими цінами, це може докорінно змінити ринок мовних моделей, що призведе до посилення конкуренції та зниження цін.

Дані DeepSeek свідчать про те, що ринок моделей мов штучного інтелекту може бути економічно привабливим у принципі, за умови ефективного управління операційними витратами та широкого впровадження моделей. Водночас, значна розбіжність між теоретичними та фактичними доходами підкреслює значні труднощі, з якими стикаються компанії, що займаються штучним інтелектом, намагаючись розробити стійко прибуткові бізнес-моделі. Високі витрати на дослідження та розробки, а також навчання, необхідність постійних інновацій та жорстка конкуренція в галузі ускладнюють досягнення високої норми прибутку в довгостроковій перспективі.

Між вражаючим потенціалом та практичною реальністю

Заявлене DeepSeek співвідношення витрат до прибутку у 545% пропонує захопливе та провокаційне розуміння потенційної економіки сучасних систем штучного інтелекту. Воно вражаюче демонструє, що за ідеалізованих умов та з ефективними операційними стратегіями можна досягти вражаючої операційної рентабельності в галузі штучного інтелекту. Однак, важливо розглядати цю цифру в контексті загальної структури витрат компанії, що займається штучним інтелектом, та складних реалій ринку. Хоча операційна рентабельність послуг зі штучного інтелекту може бути потенційно дуже привабливою, величезні інвестиції в дослідження, розробки та навчання продовжують створювати значні перешкоди для загальної прибутковості.

Розкриття інформації DeepSeek підкреслює позицію компанії як революційного гравця на світовому ринку штучного інтелекту. Її прозорість, економічна ефективність та орієнтація на відкритий вихідний код можуть призвести до більшої конкуренції, прозорості та усвідомлення витрат у всій галузі в довгостроковій перспективі. Поєднання технологічних інновацій, ефективного використання ресурсів та агресивного ціноутворення робить DeepSeek серйозним конкурентом для відомих західних компаній у сфері штучного інтелекту та може фундаментально змінити динаміку світової конкуренції у сфері штучного інтелекту. Лише час покаже, чи зможе DeepSeek досягти своїх амбітних цілей та зміцнити свої позиції провідного гравця на ринку штучного інтелекту. Однак ініціатива DeepSeek, безсумнівно, додала новий та захопливий вимір до дискусії щодо прибутковості систем штучного інтелекту та бізнес-моделей компаній, що займаються штучним інтелектом.

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

 

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