В недавно опубликованных данных Deepseek говорится о том, что языковые модели могут приносить ощутимую выгоду, даже если их стоимость будет ниже, чем у OpenAI.
Компания Deepseek предоставила редкую возможность взглянуть на операционные расходы и потенциальную прибыльность своих ИИ-сервисов. Цифры показывают, что компания могла бы получить теоретическую прибыль в размере 545 процентов, если бы полностью монетизировала свои сервисы, сохраняя стратегию открытого исходного кода и взимая меньшую плату, чем конкуренты, такие как OpenAI.
В течение 24-часового тестового периода модели Deepseek обработали 608 миллиардов входных токенов и 168 миллиардов выходных токенов. Компании удалось обработать более половины входных данных (56,3 процента) из кэша, что значительно снизило затраты.
Для максимальной эффективности Deepseek использует систему динамического распределения ресурсов. В часы пиковой нагрузки все узлы обрабатывают запросы на вывод данных. Ночью, когда спрос падает, компания перенаправляет ресурсы на исследовательские и обучающие задачи.
Аппаратная инфраструктура для этой операции обходится в 87 072 доллара в день при использовании в среднем 226,75 серверных узлов. Каждый узел содержит восемь графических процессоров Nvidia H800, при этом расчётная стоимость аренды составляет два доллара за час работы каждого графического процессора.
Один узел H800 обрабатывает около 73 700 входных токенов в секунду во время предварительного заполнения или 14 800 выходных токенов во время декодирования. Средняя скорость вывода достигает 20–22 токенов в секунду.Финансовые данные Deepseek показывают, что при использовании оптимальной модели ценообразования R1 теоретический максимальный доход может в 6 раз превысить операционные расходы.
Если бы Deepseek взимала полную стоимость за каждый обработанный токен, используя свою премиальную модель R1 (0,14 доллара за миллион входных токенов при попадании в кэш, 0,55 доллара при отсутствии в кэше и 2,19 доллара за миллион выходных токенов), ежедневный доход составил бы 562 027 долларов.
Но реальные доходы значительно ниже этих теоретических показателей, сообщает компания. Стандартная модель V3 Deepseek стоит меньше 1 доллара, большинство услуг предлагаются бесплатно, а компания предоставляет скидки по вечерам. На данный момент доход приносит только доступ к API.
Необычная прозрачность Deepseek отражает динамику отрасли: несмотря на то, что языковые модели ИИ теоретически могут приносить значительную прибыль, получить эту прибыль оказывается непросто. Из-за конкуренции на рынке, многоуровневой структуры ценообразования и необходимости предоставлять бесплатные услуги фактическая прибыль, как правило, значительно сокращается.
В этом контексте особенно примечательна недавняя ценовая стратегия OpenAI. Последняя версия GPT-4.5 от компании стоит намного дороже как своих предшественников, так и конкурентов, таких как Deepseek, несмотря на то, что предлагает лишь незначительное улучшение производительности.
Данные Deepseek свидетельствуют о том, что языковые модели превращаются в общедоступные сервисы, где премиальная цена больше не отражает реальных преимуществ в производительности. Это создаёт дополнительное давление на западные компании, занимающиеся искусственным интеллектом, такие как OpenAI, которые теряют миллиарды и сталкиваются со значительными операционными расходами, в то время как рыночное давление приводит к снижению цен.
Это может быть одной из причин, по которой менеджер OpenAI по работе с клиентами Адам Голдберг недавно подчеркнул, что для успеха в сфере ИИ необходимо контролировать всю цепочку создания ценности — от инфраструктуры и данных до моделей и приложений. По мере того, как языковые модели становятся общедоступными, конкурентное преимущество может заключаться не столько в самих моделях, сколько в способности компании интегрировать и оптимизировать весь технологический стек.
Источник
Источник новости: habr.com
