成本利润率545%，DeepSeek能否称霸AI市场？ 近日，DeepSeek公布的545%理论成本利润率引发广泛关注，其显著的技术优势和商业潜力令人瞩目，但结合实际运营环境，其行业竞争力及影响仍需综合评估。 在技术层面，DeepSeek具有强大的核心竞争力。其模型推理系统实现了高效优化，通过大规模跨节点专家并行（EP）技术，提升了吞吐量并降低延迟，单台H800 GPU的输入吞吐达73.7ktokens/s，输出吞吐14.8ktokens/s。同时，采用动态资源调度，白天高峰时段全节点运行推理服务，夜间低负荷时减少节点用于训练，有效控制成本，峰值占用278节点，平均226.75节点。在成本控制上，通过双批次重叠策略、负载均衡优化及FP8/BF16混合精度计算，最大化GPU利用率，理论每日成本仅8.7万美元，显著低于行业平均水平。 商业竞争方面，DeepSeek的定价策略极具颠覆性。DeepSeek - R1的API价格仅为OpenAI GPT - 4.5的1/280至1/1000，如输入Token标准价格0.5元/百万（V3）远低于GPT - 4.5的75美元/百万，夜间折扣进一步降至0.25元。这种低价策略结合高性能，可能吸引中小企业和开发者转向DeepSeek。此外，开源周释放FlashMLA、DeepEP等核心代码库，降低社区复现门槛，推动技术生态共建，业内人士评价其开源成果“回击了欧美关于训练成本过低的质疑”。不过，理论利润率存在局限性，实际收入受V3低价策略、夜间折扣及免费服务影响，显著低于理论值，但即便如此，其成本效率仍远超多数竞品。 DeepSeek对行业也产生了多方面影响与挑战。它倒逼行业技术升级，其EP架构和负载均衡方案为其他厂商设定了效率标杆，若无法达到类似利润率，可能被市场视为技术落后。高利润率支撑的降价空间可能加速AI服务普及，推动更多企业将大模型集成到产品中，硅基流动创始人袁进辉指出，云平台部署DeepSeek服务“理论上收益可观”。这也给OpenAI等厂商带来定价策略调整压力，用户直接对比称“被OpenAI抢劫”，凸显了DeepSeek性价比优势的舆论影响力。 综上所述，DeepSeek在成本效率和技术开源上已展现头部竞争力，但其全球市场占有率、多模态能力、生态成熟度等维度仍需时间验证。目前可确定的是，其在技术上实现超行业水平的推理效率，商业上低价策略可能重塑市场格局，推动AI服务普惠化，也为大模型商业化提供了新范式。 algc生产力 cdn边缘智算 开源信息 SAJT技术 CMR技术 内生安全MCU SPP漏洞 在算力领域 开源AI项目
