DeepSeek“理论利润率”545%，又要惊吓硅谷华尔街了

原标题：DeepSeek“理论利润率”545%，又要惊吓硅谷华尔街了
文章来源：人工智能学家
内容字数：4741字

DeepSeek开源周“One More Thing”引爆AI圈

DeepSeek在开源周的最后一天公布了其推理成本和潜在收入，这一举动在AI行业掀起了轩然。其公布的数据显示，如果所有推理服务都能收费，DeepSeek每日收入可达410万元人民币，年化收入近15亿元，理论成本利润率高达545%（OpenAI指出，更准确的毛利率应为84%）。这一消息迅速引发了对AI行业成本、盈利模式以及估值的重新评估。

DeepSeek的突破与高盈利性
DeepSeek通过解决大规模跨节点专家并行、计算-通信重叠和最佳负载平衡三大问题，实现了更高的推理吞吐量和更低的延迟，其在H800上的token输出速度达到了20-22 token每秒。其公布的理论日收入基于R1标准API定价计算，涵盖所有token计算量，但实际收入会因DeepSeek-V3定价、免费网页和APP访问以及夜间折扣等因素而低于此数值。
与OpenAI的对比与行业冲击
DeepSeek的成本和盈利数据与OpenAI最新发布的GPT-4.5形成鲜明对比。GPT-4.5的价格是GPT-4和Claude的15-20倍，更是DeepSeek的200-1000倍。DeepSeek的开源策略似乎正在打破其他AI公司建立在模型护城河上的估值体系，引发了投资界对先前投资的担忧。
DeepSeek的技术优势与成本分析
DeepSeek采用跨节点专家并行(EP)技术，显著提高了GPU的吞吐量并降低了延迟。EP通过扩大批量大小、提高GPU矩阵计算效率以及减少内存访问需求来实现这一目标。为了优化吞吐量，DeepSeek还设计了计算工作流程，实现计算与通信的重叠，并对不同数据并行实例进行负载平衡。DeepSeek还公布了其每天的成本计算，基于H800 GPU的租赁成本，并根据每日推理服务的峰值和平均节点占用率进行估算。
AI行业盈利模式的挑战与未来展望
DeepSeek的透明度揭示了AI行业盈利模式的挑战。虽然语言模型理论上能产生可观利润，但实际利润率往往会因市场竞争、分级定价和免费服务需求等因素而大幅缩水。OpenAI等公司正在探索各种盈利模式，但其投资回报率仍面临质疑。DeepSeek的数据表明，语言模型正在商品化，高价不再反映实际性能优势，这给其他AI公司带来了巨大的压力。未来，AI公司的竞争优势可能将更多地体现在技术堆栈的集成和优化能力上，而非模型本身。
DeepSeek的估值与影响
DeepSeek的开源策略和高效率使其估值至少达到百亿美元。这一可能加速中国开源AI的创新速度，并加剧中美两国在AI领域的竞争。同时，DeepSeek也引发了对算力需求的重新评估，之前的估算需要修正。成本下降会加快技术部署和商品化，但也会推高对GPU的需求。