Сегодня 23 сентября 2025
18+
MWC 2018 2018 Computex IFA 2018
реклама
Новости Software

DeepSeek похвасталась расчётной рентабельностью своих ИИ-сервисов на уровне 545 %

Китайские разработчики языковых моделей DeepSeek на этой неделе опубликовали интересные данные о расчётной рентабельности своих языковых моделей V3 и R1 в течение условного 24-часового периода. По данным авторов расчётов, эти модели позволяют заработать в шесть с половиной раз больше, чем расходуют на аренду вычислительных мощностей.

 Источник изображения: Unsplash, Solen Feyissa

Источник изображения: Unsplash, Solen Feyissa

По сути, если опираться на опубликованную представителями DeepSeek на страницах GitHub информацию, за произвольно выбранные сутки компания потратила на аренду ускорителей вычислений $87 072, тогда как потенциальная монетизация её моделей V3 и R1 могла бы принести ей $562 027 за тот же период. Соотнеся эти величины, авторы расчётов и получили условную рентабельность в размере 545 %.

Впрочем, важно понимать, что расчёты по этой методике подразумевают ряд допущений. Прежде всего, потенциальные доходы рассчитывались без учёта скидок, а за основу бралась ценовая политика в отношении более дорогой модели R1. Во-вторых, далеко не все публично доступные сервисы DeepSeek монетизированы и являются платными для пользователей. Если бы плата за доступ к ним взималась по коммерческой стоимости, количество пользователей могли бы сократиться, а это уменьшило бы получаемую выручку.

Наконец, расчёты в этом примере никак не учитывают расходы DeepSeek на электроэнергию и аренду хранилищ для данных, а также на исследования и разработки как таковые. В любом случае, данная попытка продемонстрировать потенциальным инвесторам свою перспективность и состоятельность должна вдохновить представителей других стартапов на публикацию подобных расчётов. Пока сфера искусственного интеллекта требует от инвесторов огромных затрат, а финансовая отдача весьма эфемерна и отдалена во времени.

DeepSeek поясняет, что высокой эффективности своих сервисов компания добилась за счёт ряда оптимизаций. Во-первых, трафик распределяется между несколькими центрами обработки данных максимально равномерно. Во-вторых, гибко регулируется время обработки запроса пользователя. В-третьих, обрабатываемые данные сортируются по партиям для оптимальной нагрузки на инфраструктуру.

Источники:

Если вы заметили ошибку — выделите ее мышью и нажмите CTRL+ENTER.
Материалы по теме

window-new
Soft
Hard
Тренды 🔥
Трамп на этой неделе объявит, что сделка по TikTok соответствует требованиям закона, но не получит «золотую акцию» 2 ч.
Perplexity запустила ИИ-агента для электронной почты — он будет копаться в Outlook и Gmail за $200 в месяц 12 ч.
Комедийное приключение The Dungeon Experience от автора Paradigm заручилось поддержкой Devolver Digital и получило демоверсию в Steam 13 ч.
Activision показала «будущее сетевых сражений», но оценили его не все — геймплейный трейлер мультиплеера Call of Duty: Black Ops 7 15 ч.
Американский TikTok избавят от китайских корней — Oracle с нуля переобучит рекомендательный алгоритм 15 ч.
Konami поинтересовалась, ремейки каких Metal Gear фанаты хотят увидеть после Metal Gear Solid Delta: Snake Eater 16 ч.
Обновление Windows 11 сломало приложения для Blu-ray и цифрового ТВ 17 ч.
Майкл Делл, Ларри Эллисон и Лахлан Мёрдок войдут в группу покупателей американского сегмента TikTok 17 ч.
Журналисты проанализировали, почему всё меньше и меньше игр Xbox выходит на дисках 17 ч.
Навязчивые cookie-баннеры могут исчезнуть — в ЕС поняли, что они неэффективны 18 ч.