DeepSeek“理論利潤率”545%，又要驚嚇硅谷華爾街了

原標題：DeepSeek“理論利潤率”545%，又要驚嚇硅谷華爾街了
文章來源：人工智能學家
內容字數：4741字

DeepSeek開源周“One More Thing”引爆AI圈

DeepSeek在開源周的最后一天公布了其推理成本和潛在收入，這一舉動在AI行業掀起了軒然。其公布的數據顯示，如果所有推理服務都能收費，DeepSeek每日收入可達410萬元人民幣，年化收入近15億元，理論成本利潤率高達545%（OpenAI指出，更準確的毛利率應為84%）。這一消息迅速引發了對AI行業成本、盈利模式以及估值的重新評估。

DeepSeek的突破與高盈利性
DeepSeek通過解決大規模跨節點專家并行、計算-通信重疊和最佳負載平衡三大問題，實現了更高的推理吞吐量和更低的延遲，其在H800上的token輸出速度達到了20-22 token每秒。其公布的理論日收入基于R1標準API定價計算，涵蓋所有token計算量，但實際收入會因DeepSeek-V3定價、免費網頁和APP訪問以及夜間折扣等因素而低于此數值。
與OpenAI的對比與行業沖擊
DeepSeek的成本和盈利數據與OpenAI最新發布的GPT-4.5形成鮮明對比。GPT-4.5的價格是GPT-4和Claude的15-20倍，更是DeepSeek的200-1000倍。DeepSeek的開源策略似乎正在打破其他AI公司建立在模型護城河上的估值體系，引發了投資界對先前投資的擔憂。
DeepSeek的技術優勢與成本分析
DeepSeek采用跨節點專家并行(EP)技術，顯著提高了GPU的吞吐量并降低了延遲。EP通過擴大批量大小、提高GPU矩陣計算效率以及減少內存訪問需求來實現這一目標。為了優化吞吐量，DeepSeek還設計了計算工作流程，實現計算與通信的重疊，并對不同數據并行實例進行負載平衡。DeepSeek還公布了其每天的成本計算，基于H800 GPU的租賃成本，并根據每日推理服務的峰值和平均節點占用率進行估算。
AI行業盈利模式的挑戰與未來展望
DeepSeek的透明度揭示了AI行業盈利模式的挑戰。雖然語言模型理論上能產生可觀利潤，但實際利潤率往往會因市場競爭、分級定價和免費服務需求等因素而大幅縮水。OpenAI等公司正在探索各種盈利模式，但其投資回報率仍面臨質疑。DeepSeek的數據表明，語言模型正在商品化，高價不再反映實際性能優勢，這給其他AI公司帶來了巨大的壓力。未來，AI公司的競爭優勢可能將更多地體現在技術堆棧的集成和優化能力上，而非模型本身。
DeepSeek的估值與影響
DeepSeek的開源策略和高效率使其估值至少達到百億美元。這一可能加速中國開源AI的創新速度，并加劇中美兩國在AI領域的競爭。同時，DeepSeek也引發了對算力需求的重新評估，之前的估算需要修正。成本下降會加快技術部署和商品化，但也會推高對GPU的需求。