DeepSeek如何赚钱？ - 分析Vidhya

DeepSeek在AI世界中引起了轰动，其挑战性的行业领导者，例如Openai，Claude和Meta，其强大的，可自由使用的模型。 该公司在DeepSeek V3，高级推理模型DeepSeek R1和视觉模型Janus Pro 7b（所有这些都以500万美元的低成本开发）中取得了成功，这引起了人们对其业务模型的强烈好奇心。 DeepSeek如何免费提供这些尖端的模型？让我们检查他们的非常规的方法。

1. > DeepSeek的核心业务：量化交易

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> DeepSeek是一家定量交易公司，为盈利交易创造了算法。 这种数学和优化专业知识可能在开发DeepSeek R1方面起着至关重要的作用。 据报道，该公司拥有大量的GPU，最初用于交易和采矿，现在可以有效地重新用于AI模型开发和部署。 DeepSeek的AI计划似乎是一个利用现有资源的战略上有利的方面项目。

DeepSeek是一个附带项目。 pic.twitter.com/5shpjolmvm

- sphinx（@protosphinx）2025年1月23日

开源破坏

2. 通过开源DeepSeek V3和R1（包括开放式重量），DeepSeek通过开放式DeepSeek V3和R1，严重破坏了AI景观。这直接挑战了Openai和Claude等公司，这些公司已经投资了数十亿美元的专有模型。 DeepSeek R1的开源性质允许广泛繁殖和使用，这表明DeepSeek的主要重点可能是行业的破坏和影响力，而不是立即利润最大化。

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3. 通过API和效率

>自由模型时，DeepSeek提供了廉价的API用于模型访问。这种低成本的API可能会吸引大量的用户群，从而通过庞大的数量产生收入。 DeepSeek在培训和推理中的令人印象深刻的效率（运行模型）提出了创新的成本降低技术。这种效率允许可扩展的货币化，而无需高级定价。
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4. >隐藏资源上的猜测

>包括Alexander Wang（Scale AI CEO）在内的一些专家推测，DeepSeek可能拥有的GPU可能比公开披露的更多。这可能是由于对高级芯片的出口限制，迫使现有资源优化。
• >一个大的GPU池可以使DeepSeek能够大规模运行模型，同时保持低成本，进一步支持其低成本API策略。
• DeepSeek是对美国的警钟，但这并没有改变策略：>
- 美国必须像我们在AI的整个历史上所做的那样更快地进行进出和种族 - 收紧芯片上的出口控件，以便我们可以保持未来的潜在客户

AI中的每个重大突破都是美国人

- Alexandr Wang（@Alexandr_Wang）2025年1月26日

>战略含义：美国唤醒电话

5. DeepSeek的成功强调了对美国科技公司竞争力的担忧。它以一小部分成本创建领先模型的能力引发了人们对美国公司进行的大规模投资的疑问。 一些分析师将DeepSeek的战略视为经济竞争的一种形式，旨在削弱美国AI公司的盈利能力。

   了解更多：DeepSeek对AI行业的影响

开源优势

DeepSeek对R1的开源是开源社区的重大胜利。它使较小的公司和研究人员能够与较大的专有AI系统竞争，从而使通过开源模型使AI民主化的趋势不断增长。>

deepseek（中国人工智能公司），今天通过开放的LLM开放了经过预算的笑话（2048 gpus 2个月，600万美元）。
6. >参考，这种能力水平应该需要更接近16k GPU的簇，这些簇是… - Andrej Karpathy（@KarPathy）2024年12月26日

   7. 长期视觉：计算为资源

   >不管培训成本如何，人工智能的未来都可能取决于计算资源。 随着模型的发展，推理要求将呈指数增长。 DeepSeek在这一领域的效率可能会带来很大的长期竞争优势。

   进一步读取：

   > DeepSeek R1：Openai的O1
   • 的主要竞争对手
   >使用DeepSeek-V3
   • 构建AI应用程序
   > deepSeek-v3 vs gpt-4o vs llama 3.3 70b：比较
   > deepSeek v3 vs gpt-4O：详细的分析
   deepSeek r1 vs openai o1：哪种模型占主导地位？
   • > kimi k1.5 vs deepseek r1：面对面比较
   • 结论
   DeepSeek的货币化策略是多方面的，利用其定量交易专业知识，优化的GPU使用和低成本API。它的开源方法破坏了AI行业，并将其定位为全球AI竞赛的主要参与者。 无论这是对美国统治地位的战略挑战还是对开源社区的贡献，DeepSeek无可否认地重塑了AI的景观。

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