545％！ Deepseekは最初に開示されたコスト利益率の専門家：それがすでに米国で100億米ドル以上の価値があるかどうか

中国のAIスタートアップであるDeepseekは、先週の土曜日（1日）になりました。

Deepseekは先週の土曜日にZhihuプラットフォームで最初の記事を発表し、モデルの推論コスト営利団体の詳細を発表し、すべてのトークンがDeepseek-R1の価格設定に基づいて計算されます。

DeepSeekの公式開示によると、DeepSeek V3とR1のすべてのサービスは、トレーニングと一貫した精度を使用してH800 GPUを使用します。つまり、マトリックス計算と派遣伝送を使用して一貫したトレーニングと一貫したFP8形式を採用し、コアアテナテンション計算を採用し、一貫したBF16を採用し、一貫したトレーニングを採用します。

過去24時間の統計サイクル（2025年2月27日から2月28日の12:00）では、GPUレンタルコストが1時間/1時間で計算された場合、平均1日のコストは87,072米ドルであり、すべての入力/出力トケンがR1で価格を付けている場合、 18.65百万ドル）、およびコスト金利は545％になります。

上記のデータを読んだ後、Menloventuresの投資家であるDeedyは、500％を超える利益率のビジネス効率は、米国で100億米ドルを超える企業になると指摘しました。

中国のシリコンベースの携帯電話の創設者であるYuan Jinhuiも、「Deepseekの大規模な展開のコストと利益の公式開示が再び多くの人々の認識を破壊した」という感情を初めて表明しました。

Deepseekの高い利益率は、革新的な推論システム設計から得られ、3つの技術的な柱があります：大規模なクロスノードエキスパート並列性（EP）、コンピューティング通信のオーバーラップ、ロードバランスの最適化。 EPは、スループットと応答速度を向上させます（レイヤーごとに8/256の専門家のみが開始されます）。各エキスパートが十分なコンピューティング負荷を取得し、GPUの使用率を大幅に改善し、展開ユニット（Decodeステージの4つの節など）を動的に調整します。

要するに、EPは「マルチパーソンコラボレーション」に似ており、モデルの「専門家」を計算のために複数のGPUに分散させ、バッチサイズを大幅に改善し、GPUコンピューティングパワーを絞り、同時に専門家を分散させ、記憶圧力を低下させ、より速く応答します。

Deepseekは、エンジニアリングレベルでコストをさらに圧縮し、昼夜を問わずピーク時の推論サービスを完全にサポートし、R＆Dとトレーニングのために転送され、ハードウェアの利用を最大化し、キャッシュのヒット率は56.3％を介して26.3％を削減します。消費電力。

一部のアナリストは、DeepSeekによって開示されたデータは、技術的なルートの商業性を確認するだけでなく、モデルトレーニングの効率的な収益性のベンチマークを設定しています。推論の価格設定の利点に関しては、DeepSeek-R1のAPI価格設定はOpenai O3-Miniの半分から半分しかなく、低コストの戦略は市場の浸透を促進します。

他のアナリストは、Deepseekの「透明な」開示は、技術的な強さとビジネスの可能性を示すだけでなく、業界に明確なシグナルを送ること、つまりAIモデルの利益サイクルが実現し、実験室から工業化へのAIテクノロジーの重要なターニングポイントを表すことであると指摘しました。

しかし、Deepseekは、V3の価格が低く、有料サービスが時間の一部しか占めておらず、夜間に割引があったため、実際にはそれほど多くの収益がなかったことを公式に認めました。

CITIC証券は、モデルトレーニングコストの削減におけるDeepSeekのベストプラクティスは、テクノロジーの巨人が最先端のモデルの探索と研究を加速するためのより経済的な方法を採用するように刺激すると予想されており、同時に、多数のAIアプリケーションをロック解除および実装できるようになります。アルゴリズムトレーニングによってもたらされるスケールリターンの影響の増加、およびユニットコンピューティングのパワーコストの削減に対応するJevins Paradoxはすべて、中期および短期の次元のテクノロジーの巨人がAIコンピューティングパワーの分野への継続的な投資を続けており、スケール投資は依然として高決定的なイベントであることを表しています。

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