Bagaimana deepseek menjana wang? - Analytics Vidhya

DeepSeek membuat gelombang di dunia AI, pemimpin industri yang mencabar seperti Openai, Claude, dan Meta dengan model yang kuat dan bebas. Kejayaan syarikat dengan DeepSeek v3, model penalaran maju DeepSeek R1, dan model penglihatan Janus Pro 7B -semuanya dibangunkan dengan kos yang sangat rendah $ 5 juta -telah mencetuskan rasa ingin tahu yang sengit mengenai model perniagaannya. Bagaimanakah DeepSeek menawarkan model canggih ini secara percuma dan masih keuntungan? Mari kita periksa pendekatan yang tidak konvensional mereka.

1. Perniagaan Teras DeepSeek: Perdagangan Kuantitatif

Di tengah -tengahnya, DeepSeek adalah firma perdagangan kuantitatif, mewujudkan algoritma untuk perdagangan yang menguntungkan. Kepakaran matematik dan pengoptimuman ini mungkin memainkan peranan penting dalam membangunkan Deepseek R1. Syarikat itu dilaporkan mempunyai sejumlah besar GPU, yang pada mulanya digunakan untuk perdagangan dan perlombongan, yang kini dapat ditarik balik secara efisien untuk pembangunan dan penempatan model AI. Inisiatif AI DeepSeek nampaknya merupakan projek sampingan yang menguntungkan secara strategik yang memanfaatkan sumber yang sedia ada.

DeepSeek adalah projek sampingan. pic.twitter.com/5shpjolmvm

- sphinx (@protosphinx) 23 Januari 2025

2. Gangguan sumber terbuka

Dengan sumber terbuka DeepSeek V3 dan R1 (termasuk berat terbuka), DeepSeek telah mengganggu landskap AI dengan ketara. Ini secara langsung mencabar syarikat -syarikat seperti Openai dan Claude, yang telah melabur berbilion -bilion dalam model proprietari. Sifat sumber terbuka DeepSeek R1 membolehkan pembiakan dan penggunaan yang meluas, menunjukkan bahawa fokus utama DeepSeek mungkin gangguan dan pengaruh industri, dan bukannya memaksimumkan keuntungan segera.

Berkaitan: Kos latihan AI yang sangat rendah DeepSeek

3. pengewangan melalui API dan kecekapan

• Walaupun model adalah percuma, DeepSeek menawarkan API murah untuk akses model. API kos rendah ini boleh menarik pangkalan pengguna besar-besaran, menjana pendapatan melalui jumlah semata-mata.
• Kecekapan yang mengagumkan DeepSeek dalam kedua-dua latihan dan kesimpulan (menjalankan model) mencadangkan teknik pengurangan kos inovatif. Kecekapan ini membolehkan pengewangan berskala tanpa harga per-penggunaan yang tinggi.

4. spekulasi pada sumber tersembunyi

• Beberapa pakar, termasuk Alexander Wang (Skala AI CEO), membuat spekulasi bahawa Deepseek mungkin mempunyai lebih banyak GPU daripada didedahkan secara terbuka. Ini mungkin disebabkan oleh sekatan eksport ke atas cip canggih, memaksa pengoptimuman sumber sedia ada.
• Kolam GPU yang besar boleh membolehkan DeepSeek menjalankan model pada skala sambil mengekalkan kos yang rendah, seterusnya menyokong strategi API kos rendah.

DeepSeek adalah panggilan bangun untuk Amerika, tetapi ia tidak mengubah strategi:

-Amerika Syarikat mesti keluar-innovate & bangsa lebih cepat, seperti yang telah kita lakukan dalam keseluruhan sejarah AI - Ketatkan kawalan eksport pada cip supaya kita dapat mengekalkan petunjuk masa depan

Setiap kejayaan utama di AI telah menjadi Amerika

- Alexandr Wang (@alexandr_wang) 26 Januari, 2025

5. Implikasi Strategik: Panggilan bangun A.S.

Kejayaan DeepSeek menyoroti kebimbangan mengenai daya saing syarikat teknologi A.S .. Keupayaannya untuk mencipta model utama di sebahagian kecil daripada kos menimbulkan persoalan mengenai pelaburan besar -besaran yang dibuat oleh firma A.S .. Sesetengah penganalisis melihat strategi DeepSeek sebagai satu bentuk persaingan ekonomi, yang bertujuan untuk mengurangkan keuntungan syarikat AI A.S..

Ketahui lebih lanjut: Impak DeepSeek terhadap industri AI

6. Kelebihan sumber terbuka

Sumber terbuka DeepSeek R1 adalah kemenangan penting bagi komuniti sumber terbuka. Ia memberi kuasa kepada syarikat-syarikat kecil dan penyelidik untuk bersaing dengan sistem AI yang lebih besar, proprietari, sejajar dengan trend yang semakin meningkat demokrasi AI melalui model sumber terbuka.

DeepSeek (Cina AI Co) menjadikannya kelihatan mudah hari ini dengan pelepasan berat terbuka LLM gred sempadan yang dilatih dengan jenaka anggaran (2048 GPU selama 2 bulan, $ 6m).

untuk rujukan, tahap keupayaan ini sepatutnya memerlukan kelompok lebih dekat dengan GPU 16K, yang ... https://www.php.cn/link/ACF73DF8E44ED30BADB8A834A87F7F7E94 - Andrej Karpathy (@karpathy) 26 Disember 2024

7. Visi Jangka Panjang: Kirakan sebagai Sumber

Tanpa mengira kos latihan, masa depan AI mungkin bergantung pada sumber pengiraan. Sebagai model maju, keperluan kesimpulan akan meningkat secara eksponen. Kecekapan DeepSeek di kawasan ini dapat memberikan kelebihan daya saing jangka panjang yang besar.

Bacaan Lanjut:

• DeepSeek R1: Pesaing utama untuk Openai's O1
• membina aplikasi AI dengan deepseek-v3
• DeepSeek-V3 vs GPT-4O vs Llama 3.3 70B: Perbandingan
• DeepSeek V3 vs GPT-4O: Analisis terperinci
• DeepSeek R1 vs Openai O1: Model mana yang memerintah Supreme?
• kimi k1.5 vs deepseek r1: perbandingan kepala-ke-kepala

Kesimpulan

Strategi pengewangan DeepSeek adalah pelbagai aspek, memanfaatkan kepakaran perdagangan kuantitatifnya, penggunaan GPU yang dioptimumkan, dan API kos rendah. Pendekatan sumber terbuka mengganggu industri AI dan meletakkannya sebagai pemain utama dalam perlumbaan AI global. Sama ada ini adalah cabaran strategik untuk menguasai A.S. atau sumbangan kepada komuniti sumber terbuka, DeepSeek tidak dapat dinafikan membentuk semula landskap AI.

bersaing dengan pandangan AI terkini mengenai blog Vidhya Analytics!

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana deepseek menjana wang? - Analytics Vidhya. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!