黑料网:黑料门-今日黑料-最新海角-DeepSeek首次披露:理论成本利润率545%

admin 教育 2025-03-02 1 0

DeepSeek 开源周收官,DeepSeek 以最后一弹,再次在 AI 江湖激起了层层涟漪。

3 月 1 日,DeepSeek 在知乎上发表题为《DeepSeek-V3/R1 推理系统概览》的文章,全面揭晓 V3/R1 推理系统背后的关键秘密。

最为引人注目的是,文章首次披露了 DeepSeek 的理论成本和利润率等关键信息。据介绍,假定 GPU 租赁成本为 2 美元 / 小时,总成本为 87072 美元 / 天;如果所有 tokens 全部按照 DeepSeek R1 的定价计算,理论上一天的总收入为 562027 美元 / 天,成本利润率为 545%。

最大程度优化推理系统,理论成本利润率高达 545%

据文章介绍,DeepSeek-V3/R1 推理系统的优化目标是更大的吞吐、更低的延迟。为了实现这两个目标,DeepSeek 使用了大规模跨节点专家并行(Expert Parallelism / EP)的方法,并通过一系列技术策略,最大程度地优化了大模型推理系统,实现了惊人的性能和效率。

具体而言,在更大的吞吐的方面,大规模跨节点专家并行能够使得 batch size(批尺寸)大大增加,从而提高 GPU 矩阵乘法的效率,提高吞吐。

batch size 在深度学习中是一个非常重要的超参数,指模型在训练过程中每次使用的数据量大小。它决定了每次模型更新时使用的训练样本数量,调整 batch size 可以影响模型的训练速度、内存消耗以及模型权重的更新方式。

在更低的延迟方面,大规模跨节点专家并行使得专家分散在不同的 GPU 上,每个 GPU 只需要计算很少的专家(因此更少的访存需求),从而降低延迟。

但是,由于大规模跨节点专家并行会大幅增加系统的复杂性,带来了跨节点通信、多节点数据并行、负载均衡等挑战,因此 DeepSeek 在文章中也重点论述了使用大规模跨节点专家并行增大 batch size 的同时,如何隐藏传输的耗时,如何进行负载均衡。

具体来看,DeepSeek 团队主要通过规模化跨节点专家并行、双批次重叠策略、最优负载均衡等方式,最大化资源利用率,保证高性能和稳定性。

值得注意的是,文章还披露了 DeepSeek 的理论成本和利润率等关键信息。据介绍,DeepSeek V3 和 R1 的所有服务均使用英伟达的 H800 GPU,由于白天的服务负荷高,晚上的服务负荷低,DeepSeek 实现了一套机制,在白天负荷高的时候,用所有节点部署推理服务。晚上负荷低的时候,减少推理节点,以用来做研究和训练。

通过时间上的成本控制,DeepSeek 表示 DeepSeek V3 和 R1 推理服务占用节点总和,峰值占用为 278 个节点,平均占用 226.75 个节点(每个节点为 8 个 H800 GPU)。假定 GPU 租赁成本为 2 美元 / 小时,总成本为 87072 美元 / 天;如果所有 tokens 全部按照 DeepSeek R1 的定价计算,理论上一天的总收入为 562027 美元 / 天,成本利润率为 545%。

不过,DeepSeek 也强调,实际上的收入或许并没有那么多,因为 V3 的定价相较于 R1 要更低,另外夜间还会有折扣。记者注意到,2 月 26 日,DeepSeek 在其 API 开放平台发布错峰优惠活动通知。根据通知,北京时间每日 00:30-08:30 为错峰时段,API 调用价格大幅下调,其中 DeepSeek-V3 降至原价的 50%,DeepSeek-R1 降至 25%。DeepSeek 鼓励用户在该时段调用,享受更经济更流畅的服务体验。

根据模型价格细节,在标准时段(北京时间 08:30-00:30),V3 和 R1 的百万 tokens 输入(缓存命中)价格分别为 0.5 元和 1 元,百万 tokens 输出分别为 8 元和 16 元,R1 均为 V3 的两倍。而在优惠时段(北京时间 00:30-08:30),V3 和 R1 的百万 tokens 输入(缓存命中)则均降为 0.25 元,百万 tokens 输出均降为 4 元。

开源周告一段落,更多惊喜或许还在路上

随着最后一枚 " 重磅炸弹 " 的发布,DeepSeek 的开源周活动正式告一段落。

在过去的一周里,DeepSeek 每天开源一个代码库,堪称公开了一个 " 技术全家桶 "。业内人士分析,这一系列的技术组件看似独立,实则共同构建成了一套精密协同的系统,让 DeepSeek 在有限算力之下最大程度地 " 榨干 " 了 GPU,实现了训练推理效率的大幅提升。

记者注意到,在 DeepSeek 今天发布 " 最后一弹 " 的帖子下,不少国外网友表达了赞叹。例如,一名网友表示,到第七天,DeepSeek 或许还会发布 AGI(通用人工智能,人工智能的最高目标);另外一名网友表示," 这就是为了正确的理由做正确的事情,你们绝对是传奇,鞠躬致敬 ";还有网友猜测,DeepSeek 愿意公布这些信息,说明他们实际上已经达到了领先的水平,实际的技术能力可能更高。

不仅如此,还有网友将 DeepSeek 与 OpenAI 进行对比,表示:" ‘成本利润率 545% ’,等一下,所以你是说我被 OpenAI 抢劫了?"

与 DeepSeek 的开源、免费相比,OpenAI 的模型收费一直十分昂贵。就在 2 月 28 日,OpenAI 正式发布最新模型 GPT-4.5 研究预览版,这是一款号称 " 情商最高 " 的通用大语言模型。然而,其高达每 100 万 tokens 输入 75 美元的 API 调用价格,相比 GPT-4o 的 2.5 美元暴涨了 30 倍,相比 DeepSeek 的正常价格,GPT-4.5 输入价格更是达到了惊人的 280 倍。

事实上,GPT-4.5 发布后,许多网友已在评论区吐槽定价太贵。而 OpenAI 的 CEO 山姆 · 奥特曼也承认,GPT-4.5 是一个 " 庞大且昂贵的模型 "。" 我们原本非常希望同时向 Plus 和 Pro 用户推出它,但随着我们的规模发展壮大,我们已经耗尽了 GPU 资源。我们将在下周增加数万块 GPU,然后将其推出给 Plus 层级的用户。" 奥特曼在其个人社交平台上表示。

作为大模型领域的 " 鲶鱼 ",DeepSeek 如同一名初出茅庐、聪明而锐气的年轻人,持续地给行业的老玩家及巨头们带来压力。最近,据外媒透露,DeepSeek 正在加速研发 DeepSeek-R2 推理模型,这一模型原计划今年 5 月发布,但或许会提前,新模型有望可以生成更好的代码,并且使用英语之外的语言进行推理。

从 V3 到 R1,再到即将面世的 R2,外界对 DeepSeek 充满了期待,DeepSeek 也以持续的技术突破惊艳世界。开源周虽然暂时结束了,但更多的惊喜,或许还在路上。

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