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影响几何 周末DeepSeek炸响成本利润率披露

周六,国内AI大模型公司DeepSeek官方账号在知乎发布《DeepSeek-V3/R1推理系统概览》技术文章,披露了其推理系统的核心优化方案及关键数据,引发行业震动。文章不仅公开了技术细节,更首次披露了成本利润率等关键数据,展示了其强大的商业潜力。

刷新盈利天花板?

数据显示,根据理论定价计算,DeepSeek-V3/R1推理系统的单日成本利润率高达545%。这一数字刷新了全球AI大模型领域的盈利天花板,业内对此惊叹不已。DeepSeek的开源策略与成本控制能力,正在打破AI领域的资源垄断。

推理系统核心优化方案

DeepSeek-V3/R1推理系统的优化目标是更大的吞吐量和更低的延迟。为了实现这两个目标,DeepSeek采用了大规模跨节点专家并行(EP)技术,并针对模型稀疏性、计算通信重叠和负载均衡进行了优化。

大规模跨节点专家并行(EP)

影响几何周末炸响利润率披

EP技术将模型中的专家分散到多张GPU上进行计算,大幅提升BatchSize,榨干GPU算力,同时降低内存压力,提升响应速度。该方案在针对模型稀疏性(每层仅激活8/256个专家)的优化中,通过EP策略扩展总体批处理规模,确保每个专家获得足够的计算负载。部署单元(如Prefill阶段4节点,Decode阶段18节点)的动态调整,平衡了资源分配与任务需求。

计算通信重叠与负载均衡优化

Prefill阶段通过双batch交错实现计算与通信并行,Decode阶段拆分attention为多级流水线来最大程度掩盖通信开销。针对数据并行DP和专家并行EP两种并行模式,DeepSeek设计了动态负载均衡器,确保各GPU的计算量、通信量及KVCache占用均衡,避免节点空转。

成本控制与资源调配

DeepSeek在工程层面进一步压缩成本。昼夜资源调配机制:白天高峰时段全力支持推理服务,夜间闲置节点转用于研发训练;KVCache硬盘缓存减少重复计算,命中率达56.3%,显著降低算力消耗。

关键数据披露

在最近24小时(2025年2月27日12:00至28日12:00)的统计周期内:

( 注意:DeepSeek官方坦言,实际收入低于理论值,因为定价更低,收费服务只占一部分,夜间还会有折扣。 )

影响与展望

DeepSeek此次披露的数据,不仅验证了其技术路线的有效性,更对整个AI大模型行业产生了深远的影响。其透明化的披露方式,传递出AI大模型盈利闭环从理想走向现实的明确信号。

业界分析指出,DeepSeek的技术创新与成本控制能力,正在重塑AI大模型的商业模式,可能引发行业的进一步变革。

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