Сегодня 02 апреля 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 🔥
Трагедия с электромобилем Xiaomi SU7 возобновила в Китае дискуссию о несовершенстве автопилота 28 мин.
Motorola представила смартфон Edge 60 Fusion — изогнутый дисплей, поддержка ИИ и полная защита от воды и ударов 33 мин.
PQ.Hosting запустила серверы в Албании и предлагает их со скидкой 46 % 45 мин.
Российские компании за внедрение роботов получат 20 % кешбэка от Минпромторга 59 мин.
AMD закрыла сделку по покупке ZT Systems за $4,9 млрд 2 ч.
Cerebras Systems и Ranovus выбраны DARPA для поставки вычислительной платформы нового поколения для военных и коммерческих проектов 2 ч.
Meta выпустит умные очки с дисплеем и ценником выше $1000 уже к концу года 4 ч.
В Китае электролётам EHang разрешили перевозить людей по воздуху, но услуги аэротакси пока под запретом 4 ч.
Poco F7 Ultra и Poco F7 Pro — смартфоны с мощными чипами, продвинутыми системами камер и высокой надёжностью 4 ч.
НПК «Атроник» выпустила одноплатный компьютер формата PC/104-Plus с чипом Vortex86 DX3 4 ч.