Wie verdient Deepseek Geld? - Analytics Vidhya

Deepseek schlägt Wellen in der KI -Welt und fordert Branchenführer wie Openai, Claude und Meta mit seinen mächtigen, frei verfügbaren Modellen heraus. Der Erfolg des Unternehmens mit Deepseek V3, dem Advanced Requeming Model Deepseek R1 und dem Vision -Modell Janus Pro 7b - alle mit bemerkenswert niedrigen Kosten von 5 Millionen US -Dollar - haben intensive Neugier auf sein Geschäftsmodell geweckt. Wie kann Deepseek diese hochmodernen Modelle kostenlos und immer noch profitieren? Lassen Sie uns ihren unkonventionellen Ansatz untersuchen.

1. Deepseeks Kerngeschäft: Quantitativer Handel

Im Herzen ist Deepseek ein quantitatives Handelsunternehmen, das Algorithmen für den profitablen Handel erstellt. Dieses mathematische und optimierende Fachwissen spielte wahrscheinlich eine entscheidende Rolle bei der Entwicklung von Deepseek R1. Das Unternehmen besitzt Berichten zufolge eine beträchtliche Anzahl von GPUs, die ursprünglich für den Handel und den Bergbau verwendet werden und die jetzt für die Entwicklung und Bereitstellung von KI -Modellen effizient umgesetzt werden. Die KI -Initiativen von Deepseek scheinen ein strategisch vorteilhaftes Nebenprojekt zu sein, das bestehende Ressourcen nutzt.

Deepseek ist ein Nebenprojekt. pic.twitter.com/5shpjolmvm

- Sphinx (@Protosphinx) 23. Januar 2025

2. Open-Source-Störung

Durch Open-Sourcing Deepseek V3 und R1 (einschließlich offener Gewichte) hat Deepseek die KI-Landschaft erheblich gestört. Dies fordert Unternehmen wie OpenAI und Claude direkt heraus, die Milliarden in proprietäre Modelle investiert haben. Die Open-Source-Natur von Deepseek R1 ermöglicht eine weit verbreitete Reproduktion und Verwendung, was darauf hindeutet, dass Deepseeks primärer Fokus eher Störungen und Einflüsse in der Branche sein könnte als sofortige Gewinnmaximierung.

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3. Monetarisierung durch API und Effizienz

• Während die Modelle kostenlos sind, bietet Deepseek eine kostengünstige API für den Modellzugriff. Diese kostengünstige API könnte eine massive Benutzerbasis anziehen und Einnahmen durch bloße Lautstärke generieren.
• Deepseeks beeindruckende Effizienz sowohl bei der Trainings- als auch in der Inferenz (Laufen des Modells) deutet auf innovative Kostenabbautechniken hin. Diese Effizienz ermöglicht eine skalierbare Monetarisierung ohne hohe Preise pro Nutzung.

4. Spekulation zu versteckten Ressourcen

• Einige Experten, darunter Alexander Wang (CEO von Scale AI), spekulieren, dass Deepseek möglicherweise mehr GPUs besitzen als öffentlich offengelegt. Dies könnte auf Exportbeschränkungen für fortschrittliche Chips zurückzuführen sein, was die Optimierung bestehender Ressourcen erzwingt.
• Ein großer GPU-Pool könnte es Deepseek ermöglichen, Modelle im Maßstab auszuführen und gleichzeitig niedrige Kosten aufrechtzuerhalten und seine kostengünstige API-Strategie weiter zu unterstützen.

Deepseek ist ein Weckruf für Amerika, aber es ändert nicht die Strategie:

-USA müssen schneller innovieren und rennen, wie wir es in der gesamten Geschichte der KI getan haben - Ziehen Sie die Exportkontrollen an Chips fest, damit wir zukünftige Leads

beibehalten können

Jeder große Durchbruch in der KI war amerikanische

- Alexandr Wang (@alexandr_wang) 26. Januar 2025

5. Strategische Implikationen: Ein US-Weckruf

Der Erfolg von

Deepseek unterstreicht Bedenken hinsichtlich der Wettbewerbsfähigkeit von US -amerikanischen Technologieunternehmen. Die Fähigkeit, ein führendes Modell zu einem Bruchteil der Kosten zu schaffen, wirft Fragen zu den massiven Investitionen der US -Firmen auf. Einige Analysten sehen die Strategie von Deepseek als eine Form des wirtschaftlichen Wettbewerbs, der darauf abzielt, die Rentabilität von US -KI -Unternehmen zu unterbieten.

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6. Der Open-Source-Vorteil

Deepseeks Open-Sourcing von R1 ist ein bedeutender Sieg für die Open-Source-Community. Es ermöglicht kleinere Unternehmen und Forscher, mit größeren, proprietären KI-Systemen zu konkurrieren und sich mit dem wachsenden Trend der Demokratisierung der KI durch Open-Source-Modelle auszurichten.

Deepseek (Chinesische AI ​​CO), was es heute einfach aussieht und mit einer offenen Gewichtsfreisetzung eines LLM an Grenzgrade nach einem Budget ausgebildet ist (2048 GPUs für 2 Monate, 6 Millionen US-Dollar).

als Referenz sollen diese Fähigkeitsniveaus Cluster von näher an 16K -GPUs erfordern, wobei diejenigen… https://www.php.cn/link/acf73df8e44ed30badb8a834a87f7e94

sind, erfordern.

- Andrej Karpathey (@karpathy) 26. Dezember 2024

7. Langzeitvision: Berechnen Sie als Ressource

Unabhängig von den Schulungskosten hängt die Zukunft der KI wahrscheinlich von Rechenressourcen ab. Wenn die Modelle voranschreiten, erhöhen sich die Inferenzanforderungen exponentiell. Deepseeks Effizienz in diesem Bereich könnte einen erheblichen langfristigen Wettbewerbsvorteil bieten.

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Schlussfolgerung

Die Monetarisierungsstrategie von

Deepseek ist facettenreich und nutzt das quantitative Handelskompetenz, die optimierte GPU-Verwendung und eine kostengünstige API. Sein Open-Source-Ansatz stört die KI-Industrie und positioniert sie als Hauptakteur im globalen KI-Rennen. Unabhängig davon

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