人工智能：DeepSeek AI模型V3和R1利润545％？ AI感觉还是空气号？

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发表于：2025年3月2日 /更新，发表于：2025年3月2日 - 作者： Konrad Wolfenstein

人工智能：DeepSeek AI模型V3和R1利润545％？ AI感觉还是空气号？ - 图像：XPERT.DIGITAL

DeepSeek：这家初创公司以545％的盈利能力彻底改变了AI经济？

重点的创业：DeepSeek令人印象深刻的数字背后的真相

在快速移动且经常不透明的人工智能世界（AI）中，中国的Ki初创公司DeepSeek引起了真正的感觉。以惊人的说法，该公司在全球AI讨论的中心弹射了自己：成本率的比率为令人难以置信的545％ - 每天！以详细的操作数据为基础的大胆声明不仅仅是一个令人印象深刻的数字。这是一种使既定的人工智能行业倾听，并提出了有关AI技术的经济和未来业务模式的深刻疑问。

但是这些数字背后是什么？这是一种革命性的效率，它会颠倒市场，还是一种聪明的营销策略，它比外观更多？批评家已经大声疾呼，分析师拆除了计算和技术世界辩论。问题是：DeepSeek实际上可以实现如此高的盈利能力吗？如果是这样，那么对整个AI行业的影响会带来什么影响，尤其是与硅谷已建立的巨头相比？

本文将对DeepSeek的主张进行深入的分析。我们阐明了令人印象深刻的数字背后的技术基础，剖析了创新的定价模型，并揭示了DeepSeek使用的巧妙操作策略。但是，我们还研究了降低欣喜的批判性声音，并阐明了理论潜力与实践现实之间的差异。

找出DeepSeek是否真正破解了AI可renarity的秘密，还是545％更像是一个梦想。我们分析了对全球人工智能市场，竞争格局以及我们是否处于AI经济新时代的开始，还是围绕DeepSeek的炒作是否会成为稻草大火的问题。可以肯定的是：DeepSeek重新推出了有关AI融资和可重复性的未来的辩论，并提供了多年的讨论材料。与我们一起深入探讨了令人着迷的DeepSeek世界，并揭示了轰动数字背后的真相。

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数字的揭幕及其背后的技术基础

2025年3月1日，DeepSeek在GitHub开发人员平台上发布了详细的操作数据，其中包括24小时的时间，更准确于2025年2月27日和28日。在AI行业中，这种透明度通常以机密性为特征。该公司表示，基于每日运营成本为87,072美元的高级AI型号V3和R1，理论收入可能会产生562,027美元。从这些数字中，DeepSeek计算出备受启发的成本营利性比率为545％。该声明意味着，从理论上投资于公司的每一美元都会产生5.45美元的利润。推断到整整一年，这意味着每年的营业额可能超过2亿美元，这一款项强调了DeepSeek的野心和破坏性潜力。

DeepSeek AI模型的令人印象深刻的性能和效率基于最先进的基础架构，该基础架构基本上基于NVIDIA的H800 GPU。这些图形处理器目前是深度学习和AI领域算术任务的黄金标准。 DeepSeek以每小时2美元的价格和芯片的价格租用这张H800 GPU。在经过分析的24小时期间，该公司平均运行226.75个服务器节点，每个单独的结都配备了八个H800 GPU。这种庞大的计算能力使DeepSeek能够在此期间处理令人印象深刻的6008亿个输入令牌和1680亿个产出令牌。

DeepSeek的显着成本效率的一个重要因素是使用复杂的缓存系统。缓存本质上是一个中间内存，它可以防止经常需要的数据加速访问并减少计算负载。在DeepSeek的情况下，从基于硬盘驱动器的密钥值缓存（KV CACHE）中召集了56.3％的输入票，这与显着的3420亿代币相对应。这种智能使用缓存大大降低了处理成本，因为从缓存中访问数据的速度比地面处理要快得多，资源更多。

DeepSeek模型的平均输出速度为每秒20-22个令牌。实现的吞吐量更加令人印象深刻：在准备输入数据的所谓预填充阶段，吞吐量约为每H800节点的73,700个令牌。在AI模型生成实际费用的解码阶段中，吞吐量仍然为每秒14,800令牌。这些高吞吐率对于DeepSeek有效处理大量查询并因此产生高收入的能力至关重要。

定价和理论利润的计算

DeepSeek遵循其AI模型的差异化价格策略。为最高绩效索赔而设计的高级Model R1，如果有缓存目标，则计算为每百万个输入令牌0.14美元的价格。缓存目标意味着请求的信息已在缓存中可用，因此可以快速调用。如果没有缓存目标（缓存错误），则输入令牌的价格将增加到每百万美元0.55美元。对于输出令牌，即AI产生的答案，DeepSeek计算出$ 2.19代币，每百万个令牌。

与Openaai或Anthropic等西方竞争对手的直接比较，DeepSeek的这种价格结构显着降低。这种积极的定价似乎是DeepSeek破坏性市场战略不可或缺的一部分。该公司显然旨在通过有吸引力的价格获得市场份额，并将自己定位为AI市场上的成本效益替代品。

理论利润为545％的计算是基于以下假设： *所有 *已处理的令牌都是为R1模型的高级关税收费的。这是一个重要的一点，因为这是一个简化的假设，并不能完全反映现实。根据这一假设，衡量的量为6080亿美元和1680亿个产出代币将导致每日收入为562,027美元。由于运营成本为87,072美元，这将导致备受期待的成本利率为545％。

但是，至关重要的是要强调，这是在理想化条件下进行的 *理论 *计算。 DeepSeek在现实世界中的实际财务绩效可以并且受到此简化计算中未考虑的各种因素的影响。

理论数字背后的现实：限制和保留

DeepSeek在其出版中公开承认，实际收入比理论计算所建议的价值“要低得多”。这种透明度是DeepSeek异常方法的另一个迹象，并强调了在其限制的背景下解释所呈现的数字的必要性。理论计算与实际收入之间存在差异的原因有很多。

标准模型V3的存在是重要因素。该模型的价格明显低于高级Model R1。由于并非所有客户都会自动选择最昂贵的型号，因此使用V3模型会减少DeepSeek的平均销售量。此外，DeepSeek目前仅在其服务的一部分中仅货币化。对于最终用户，网络和应用程序访问AI模型仍然是免费的。收入主要由API访问产生，这使公司和开发人员能够将DeepSeek模型集成到自己的应用程序和系统中。对API收入的关注意味着，目前未直接货币化的DeepSeek模型使用的很大一部分。

另一个重要方面是折扣。 DeepSeek在夜间自动提供折扣，当时系统的加载通常较低。这些折扣旨在促进在薄弱时期的使用，并优化整体资源利用。但是，它们还会减少每个令牌的平均销售额。

在理论利润计算中，最重要的一点也许是对研发（F＆E）的巨大投资以及AI模型的巨大培训成本。 V3和R1等最先进的AI模型的开发和培训非常昂贵且耗时。他们需要使用高素质的科学家和工程师，访问大量数据集以及在长时间内的强大数据中心的运行。这些成本通常代表了人工智能公司最大的成本障碍，并且可能会极大地影响运营盈利能力。 DeepSeek在计算中揭示的推理的纯粹运行成本只是整体情况的一部分。为了评估AI公司的实际获利能力，还必须考虑以前的和持续的F＆E和培训投资。

提高效率的创新操作策略

尽管对理论利润计算有限制，但DeepSeek由于其披露而表现出令人印象深刻的手术效率。该公司已经实施了许多创新的策略，以最大程度地提高效率并降低运营成本。

关键组件是动态资源分配。 DeepSeek并不静止其算术资源，而是灵活地适应了当前的需求和公司的不同要求。在一天的主要交通时间里，当推理服务的需求最高时，可用的服务器节点和GPU主要用于提供这些服务。在夜间，当占用率通常较低时，资源将被重新定义并用于其他任务，尤其是用于研究和培训新的AI模型。这种动态分配最大化了昂贵的硬件的利用，并有助于降低总成本。

从技术上讲，DeepSeek依赖于如此被称为的交叉结（专家并行性，EP）。该技术是用于在训练过程中分配计算负载和大型AI模型推断的高级过程。在专家的并行化中，该模型分为几个“专家”，每个专家都属于不同的服务器节点或GPU。这种并行处理可实现更高的吞吐量并减少延迟，因为计算工作也在多个硬件组件上进行。专家的并行化对于非常大型模型特别有效，因为它将内存和算术要求分配给多个设备，从而克服了单个硬件组件的限制。

除了专家的并行化外，DeepSeek还实施了复杂的负载补偿系统。该系统通过不同的服务器和数据中心智能地分发传入的数据流量。负载补偿的目的是避免瓶颈，优化资源利用率并提高系统的故障安全性。负载的均匀分布可确保没有单个服务器被超载，并且用户的响应时间保持恒定。有效的负载补偿系统对于基于云的AI服务（例如DeepSeek）的可扩展性和可靠性至关重要。

该行业的市场影响和反应：对AI行业的唤醒呼唤？

DeepSeek披露详细的财务关键数据是在AI初创公司的盈利能力和其业务模型的可持续性是技术和投资者世界中的一个核心话题。投资者和分析师越来越想知道，AI行业的高评级和巨大炒作是否也受到了坚实的经济基础的基础。 OpenAAI，Anthropic和其他许多公司进行了各种收入来源，基于订阅的模型，以使用使用依赖于使用的账单，以实现其AI技术的许可费用。同时，开发竞赛狂暴越来越复杂，更加强大，需要大量投资。

在这种情况下，DeepSeek的揭幕尤其重要。这家仍然是20个月前成立的仍然是年轻的初创企业，以其创新且具有成本效益的AI模型开发和运营方式开始了既定的硅谷。较早的声称，DeepSeek花费了不到600万美元用于培训其型号的芯片，这是一笔款项，高于Openaai-Had等西方竞争对手的支出，这已经导致了2025年1月AI股票的明显价格损失。当前对所谓的545％成本利率比率的披露增加了这种印象，并给予担心传统的AI公司可能比DeepSeek等新挑战者更效率更低，竞争力更低。

DeepSeek的透明度和所谓的成本效率可能会引发AI行业的范式转变。他们迫使成立的公司批判性地质疑自己的成本结构和业务模式，并可能找到提供AI服务的更有效的方法。 OpenAAI，Anthropic和Google等公司降低价格的压力，并证明其盈利能力可能会通过DeepSeek的成功而继续增加。

批判性观点和专家分析：利润率真的那么高吗？

DeepSeek声称的545％的利润率引起了专业界的极大关注和怀疑。一些分析师表明，在这种情况下，“利润率”一词可能无法正确使用。根据定义，代表利润与销售比率的利润率不能超过100％。就DeepSeek而言，这更多是对成本或资本回报率的附加费（投资回报率，投资回报率）。在这种情况下，术语“成本利率”更为精确。

在线平台上的批评家（例如Reddit和专业论坛上）经常为出售柠檬水的孩子的生动典范而努力。这个孩子可能会错误地认为他的利润只是柠檬水销售价格与成分成本（柠檬，糖，水）之间的差额。但是，重要的成本因素将忽略，例如桌子的成本，水罐，混合餐具，眼镜，以及最重要的是，柠檬水生产和销售的时间和工作。这个类比说明，对AI模型推断的纯运营成本的孤立考虑可能会导致实际获利能力的不完整且可能扭曲的图像。全面的成本会计必须考虑到所有相关的成本因素，包括巨大的F＆R和培训成本。

著名市场研究公司半分析的分析师也对较早的DeepSeek成本信息提出了质疑。他们估计，DeepSeek运营的GPU基础设施的必要服务器可能会导致16亿美元的成本。这笔款项远远超出了DeepSeek为DeepSeek V3型号官方指定的560万美元。这些数字之间的差异表明，DeepSeek已经开发出了异常高效的培训方法，或者实际的培训成本可能高于公共所知。 DeepSeek也有可能从州补贴或其他融资来源中受益，这些补贴在已发表的成本中未明确显示。

重要的是要强调，对AI公司经济的评估是复杂而复杂的。除了硬件，软件和人员的直接成本外，还必须考虑营销，销售，客户支持，法律建议，法规合规性和基础设施期望等间接成本因素。此外，战略考虑因素发挥了作用，例如长期竞争力，对持续创新的需求以及适应改变市场状况的能力。因此，一日或短时间内的孤立成本营利性比率只能给予对AI公司实际经济绩效的有限洞察力。

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对AI行业的更广泛影响：更大的透明度和成本压力？

不管呈现的批判性声音和对数字的限制如何，DeepSeek的披露及其越来越开放的方法（该公司发布其代码的某些部分及其模型开源）对AI行业都有重要影响。成本透明度，开源战略和价格降低的结合对西部AI公司来说是一个严重的挑战。

在Openai最年轻的GPT-4.5的背景下，DeepSeek提出的很高的理论余量特别有趣。该模型的成本为以前的模型，尤其是DeepSeek模型，但是在许多专家中，几乎没有在性能和功能方面提供任何可衡量的改进。这一发展支持以下论点：当前语言模型越来越多地成为大众产品，在这种情况下，高级价格不一定与性能的实际附加值相对应。如果DeepSeek能够以明显降低成本提供高质量的AI模型，那么这可能从根本上改变了语音模型的市场，并带来更强大的竞争和价格下跌。

DeepSeek的数字表明，AI语言模型的市场通常在经济上有吸引力，前提是有效地管理运营成本并且广泛使用了模型。同时，理论收入和实际收入之间的重大差异表明，当AI公司试图开发可持续的有利可图的商业模式时，AI公司面临着巨大的挑战。高F＆ - 培训成本，持续创新的需求以及行业的激烈竞争使得长期实现高利润率变得很难。

在令人印象深刻的潜力和实用现实之间

DeepSeek声称的成本利率为545％，为现代AI系统的潜在经济提供了令人着迷和挑衅的见解。它令人印象深刻地表明，在理想化的条件和有效的操作策略下，在AI推断的领域中可以实现令人印象深刻的手术边缘。但是，在AI公司的整个成本结构和市场复杂现实的背景下考虑这个数字至关重要。尽管运营利润率可能对推理服务非常有吸引力，但在研究，开发和培训方面的巨大投资仍然是整体人才的巨大障碍。

在任何情况下，DeepSeek的披露都强调了公司在全球AI市场中成为破坏性参与者的地位。从长远来看，透明度，成本效率和开源取向可能会导致整个行业的竞争，透明度和成本意识。技术创新，有效利用资源和积极的定价的结合使DeepSeek成为既定的西方AI公司的认真竞争者，并且可以可持续改变全球AI竞争的动力。未来将显示DeepSeek是否可以实现其雄心勃勃的目标，并巩固其作为AI市场领先提供商的地位。但是，关于AI系统盈利能力以及AI公司的业务模型的讨论无疑通过DeepSeek的计划获得了新的，令人兴奋的维度。