Deepseekはどのようにお金を稼いでいますか？ - 分析Vidhya

Deepseekは、AIの世界で波を起こしており、Openai、Claude、Metaなどの業界リーダーに挑戦し、強力で自由に利用できるモデルを使用しています。 Deepseek V3、高度な推論モデルDeepSeek R1、およびVision Model Janus Pro 7bでの同社の成功は、すべて500万ドルの非常に低コストで発生しましたが、そのビジネスモデルについての激しい好奇心を引き起こしました。 Deepseekは、これらの最先端のモデルを無料で利益のためにどのように提供できますか？彼らの型破りなアプローチを調べましょう。

1. deepseekのコアビジネス：定量的取引

その中心で、Deepseekは定量的な取引会社であり、収益性の高い取引のためのアルゴリズムを作成しています。 この数学的および最適化の専門知識は、Deepseek R1の開発において重要な役割を果たした可能性があります。 伝えられるところによると、同社はかなりの数のGPUを所有しており、当初は取引と鉱業に使用されていましたが、現在はAIモデルの開発と展開に効率的に再利用されています。 DeepseekのAIイニシアチブは、既存のリソースを活用する戦略的に有利なサイドプロジェクトのように見えます。

Deepseekはサイドプロジェクトです。 pic.twitter.com/5shpjolmvm

- Sphinx（@protosphinx）2025年1月23日

2. オープンソースの混乱

オープンソーシングディープシークV3およびR1（オープンウェイトを含む）により、DeepSeekはAIの景観を大幅に破壊しました。これは、独自のモデルに数十億を投資したOpenaiやClaudeなどの企業に直接挑戦しています。 Deepseek R1のオープンソースの性質により、広範囲にわたる複製と使用が可能になり、Deepseekの主な焦点は、即時の利益の最大化ではなく、業界の混乱と影響力である可能性があることを示唆しています。

関連：Deepseekの驚くほど低いAIトレーニングコスト

3. APIと効率を介した収益化

モデルは無料ですが、DeepSeekはモデルアクセス用の安価なAPIを提供します。この低コストのAPIは、大規模なユーザーベースを引き付ける可能性があり、膨大なボリュームで収益を生み出します。

トレーニングと推論の両方におけるDeepseekの印象的な効率（モデルの実行）は、革新的なコスト削減技術を示唆しています。この効率により、使用率が高い価格設定なしでのスケーラブルな収益化が可能になります。
• 隠されたリソースに関する推測

アレクサンダー・ワン（スケールAI CEO）を含む一部の専門家は、deepseekが公開されているよりも多くのGPUを所有している可能性があると推測しています。これは、Advancedチップへの制限のエクスポートが原因である可能性があり、既存のリソースの最適化を強制します。 大規模なGPUプールにより、DeepSeekは低コストを維持しながら大規模にモデルを実行でき、低コストのAPI戦略をさらにサポートできます。

Deepseekはアメリカのモーニングコールですが、戦略は変更されません。 - 米国は、AIの全歴史で行ったように、より速くノバをし、レースをしなければなりません - 将来のリードを維持できるように、チップのエクスポートコントロールを締めます

• AIのすべての主要なブレークスルーはアメリカ人
です
• - Alexandr Wang（@Alexandr_Wang）2025年1月26日

戦略的意味：米国のモーニングコール

Deepseekの成功は、米国のハイテク企業の競争力に関する懸念を強調しています。コストの一部で主要なモデルを作成する能力は、米国企業が行った大規模な投資に関する疑問を提起します。 一部のアナリストは、Deepseekの戦略を経済的競争の一形態と見なし、米国AI企業の収益性を弱めることを目指しています。

詳細については、AI業界へのDeepseekの影響
オープンソースの利点
DeepseekのR1のオープンソーシングは、オープンソースコミュニティにとって大きな勝利です。小規模企業や研究者は、オープンソースモデルを通じてAIを民主化する成長傾向に合わせて、より大きな独自のAIシステムと競争することができます。

deepseek（中国のAI Co）は、予算の冗談（2か月間2048 GPU、600万ドル）で訓練されたフロンティアグレードのLLMのオープンウェイトリリースで今日簡単に見えるようにします。 参照のために、このレベルの機能は、16K GPUに近いクラスターを必要とすることになっています。 - Andrej Karpathy（@karpathy）2024年12月26日

7. 長期ビジョン：リソースとして計算

トレーニングコストに関係なく、AIの将来は、計算リソースにかかっている可能性があります。 モデルが進むにつれて、推論要件は指数関数的に増加します。この分野におけるDeepseekの効率は、かなりの長期的な競争上の優位性を提供する可能性があります。

さらなる読み取り：

• deepseek R1：OpenaiのO1 の主要な競合他社
• deepseek-v3を使用したAIアプリケーションの構築

deepseek-v3 vs gpt-4o vs llama 3.3 70b：比較

deepseek v3 vs gpt-4o：詳細な分析

deepseek r1 vs openai O1：どのモデルが最高で君臨しますか？

kimi k1.5 vs deepseek R1：頭と頭の比較

結論

Deepseekの収益化戦略は多面的であり、その定量的取引の専門知識、最適化されたGPU使用、および低コストのAPIを活用しています。そのオープンソースアプローチは、AI業界を混乱させ、グローバルAIレースの主要なプレーヤーとして位置づけています。 これが米国の支配に対する戦略的な課題であろうと、オープンソースコミュニティへの貢献であろうと、DeepseekはAIの風景を紛れもなく変えました。

Analytics Vidhyaブログに関する最新のAI洞察について！

以上がDeepseekはどのようにお金を稼いでいますか？ - 分析Vidhyaの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。