DeepSeek은 어떻게 돈을 버는가? - 분석 Vidhya

Deepseek은 AI 세계에서 파도를 만들고 있으며 Openai, Claude 및 Meta와 같은 업계 리더들에게 강력하고 자유롭게 이용 가능한 모델을 사용하고 있습니다. Deepseek V3, 고급 추론 모델 DeepSeek R1 및 Vision 모델 Janus Pro 7B (거의 5 백만 달러의 상당히 저렴한 비용으로 개발 된 비전 모델 Janus Pro 7B)에서 회사의 성공은 비즈니스 모델에 대한 강렬한 호기심을 불러 일으켰습니다. DeepSeek은 어떻게 이러한 최첨단 모델을 무료로 제공하고 여전히 이익으로 제공 할 수 있습니까? 그들의 비 전통적인 접근법을 살펴 보겠습니다.

Deepseek의 핵심 사업 : 정량적 거래

1. DeepSeek은 의 심장부에서 수익성있는 거래를위한 알고리즘을 만드는 정량적 거래 회사입니다. 이 수학적 및 최적화 전문 지식은 DeepSeek R1을 개발하는 데 중요한 역할을했습니다. 이 회사는 처음에 거래 및 광업에 사용 된 상당수의 GPU를 보유하고 있으며, 이제 AI 모델 개발 및 배포를 위해 효율적으로 재사용되었습니다. DeepSeek의 AI 이니셔티브는 기존 리소스를 활용하는 전략적으로 유리한 사이드 프로젝트 인 것 같습니다. Deepseek은 사이드 프로젝트입니다. pic.twitter.com/5shpjolmvm

   - Sphinx (@protosphinx) 2025 년 1 월 23 일

오픈 소스 혼란

DeepSeek은 Open-Sourcing DeepSeek V3 및 R1 (오픈 웨이트 포함)을 통해 AI 환경을 크게 방해했습니다. 이것은 직접적인 모델에 수십억 달러를 투자 한 OpenAi 및 Claude와 같은 회사에 직접 도전합니다. DeepSeek R1의 오픈 소스 특성은 광범위한 재생산과 사용을 허용하여 DeepSeek의 주요 초점은 즉각적인 이익 극대화보다는 산업 중단과 영향 일 수 있음을 시사합니다.

관련 : DeepSeek의 놀랍게도 낮은 AI 훈련 비용

2. 3. API 및 효율성을 통한 수익 창출

   모델은 무료이지만 DeepSeek은 모델 액세스를위한 저렴한 API를 제공합니다. 이 저렴한 API는 대규모 사용자 기반을 유치하여 엄청난 양을 통해 수익을 창출 할 수 있습니다. Deepseek의 훈련과 추론 (모델 실행) 모두에서 인상적인 효율성은 혁신적인 비용 감소 기술을 시사합니다. 이 효율성은 높은 사용당 가격없이 확장 가능한 수익을 창출 할 수 있습니다.
   숨겨진 자원에 대한 추측
   Alexander Wang (Scale AI CEO)을 포함한 일부 전문가들은 DeepSeek가 공개적으로 공개 된 것보다 더 많은 GPU를 가질 수 있다고 추측합니다. 이는 고급 칩의 수출 제한으로 인한 것일 수 있으며 기존 리소스의 최적화를 강요 할 수 있습니다.

   대형 GPU 풀을 통해 DeepSeek은 저렴한 비용을 유지하면서 저렴한 API 전략을 추가로 지원하면서 규모로 모델을 실행할 수 있습니다.

   4. Deepseek은 미국을위한 모닝콜이지만 전략은 바뀌지 않습니다. -미국은 AI의 전체 역사에서 한 것처럼 미국을 더 빨리 아웃하고 경주해야합니다. - 미래의 리드를 유지할 수 있도록 칩에서 내보내기 제어를 조여 AI의 모든 주요 획기적인 획기적인 획기적인 것은 미국인 입니다 - Alexandr Wang (@alexandr_wang) 2025 년 1 월 26 일

   전략적 영향 : 미국 모닝콜
   • Deepseek의 성공은 미국 기술 회사의 경쟁력에 대한 우려를 강조합니다. 비용의 일부에서 주요 모델을 만들 수있는 능력은 미국 기업의 대규모 투자에 대한 의문을 제기합니다. 일부 분석가들은 DeepSeek의 전략이 미국 AI 회사의 수익성을 약화시키는 것을 목표로 경제 경쟁의 한 형태로보고 있습니다. 자세히 알아보십시오 : AI 산업에 대한 DeepSeek의 영향

   오픈 소스 우위

   Deepseek의 R1에 대한 오픈 소싱은 오픈 소스 커뮤니티에서 중요한 승리입니다. 소규모 기업과 연구원이 더 큰 독점 AI 시스템과 경쟁 할 수있게 해주 며 오픈 소스 모델을 통해 AI를 민주화하는 경향과 일치합니다.

   Deepseek (중국어 AI CO) 예산 농담 (2048 GPU, 2 개월, $ 6m)에 대해 훈련 된 프론티어 등급 LLM의 오픈 웨이트 릴리스로 오늘 쉬워 보이도록합니다. 참조의 경우,이 수준의 기능은 16k gpus에 가까운 클러스터를 요구해야하며,… - Andrej Karpathy (@karpathy) 2024 년 12 월 26 일

   7. 장기 비전 : 자원으로 계산하십시오

      교육 비용에 관계없이 AI의 미래는 계산 자원에 달려있을 것입니다. 모델이 발전함에 따라 추론 요구 사항은 기하 급수적으로 증가합니다. 이 분야에서 Deepseek의 효율성은 상당한 장기 경쟁 우위를 제공 할 수 있습니다.

      추가 읽기 :

   Deepseek R1 : OpenAi의 O1 의 주요 경쟁자

   DeepSeek-v3 를 사용한 AI 응용 프로그램 구축 Deepseek-v3 vs Gpt-4o vs llama 3.3 70b : 비교

   • Deepseek v3 vs gpt-4o : 자세한 분석
   Deepseek r1 vs Openai O1 : 어떤 모델이 최고를 지배합니까?
   • Kimi K1.5 vs Deepseek R1 : 헤드 투 헤드 비교
   • 결론 Deepseek의 수익 창출 전략은 다면적이며 정량적 거래 전문 지식, 최적화 된 GPU 사용 및 저렴한 API를 활용합니다. 오픈 소스 접근 방식은 AI 산업을 방해하고 글로벌 AI 경주에서 주요 플레이어로 선정합니다. 이것이 미국의 지배에 대한 전략적 도전이든, 오픈 소스 커뮤니티에 대한 기여 여부에 관계없이 Deepseek은 AI 환경을 부인할 수 없게 재구성했습니다.
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