DeepSeek сообщил о «теоретической» марже в 545%. deepseek.. deepseek. DeepSeek R1.. deepseek. DeepSeek R1. deepseek v3.. deepseek. DeepSeek R1. deepseek v3. R1.. deepseek. DeepSeek R1. deepseek v3. R1. v3.. deepseek. DeepSeek R1. deepseek v3. R1. v3. доходность.. deepseek. DeepSeek R1. deepseek v3. R1. v3. доходность. ИИ.. deepseek. DeepSeek R1. deepseek v3. R1. v3. доходность. ИИ. искусственный интеллект.. deepseek. DeepSeek R1. deepseek v3. R1. v3. доходность. ИИ. искусственный интеллект. Машинное обучение.. deepseek. DeepSeek R1. deepseek v3. R1. v3. доходность. ИИ. искусственный интеллект. Машинное обучение. нейросети.. deepseek. DeepSeek R1. deepseek v3. R1. v3. доходность. ИИ. искусственный интеллект. Машинное обучение. нейросети. Статистика в IT.. deepseek. DeepSeek R1. deepseek v3. R1. v3. доходность. ИИ. искусственный интеллект. Машинное обучение. нейросети. Статистика в IT. Финансы в IT.

Китайский стартап в сфере искусственного интеллекта DeepSeek сообщил, что теоретическая доходность его моделей V3 и R1 достигает 545% в сутки, хотя фактические доходы компании существенно ниже.

DeepSeek сообщил о «теоретической» марже в 545% - 1

Стартап указал, что цена аренды одного чипа Nvidia H800 обходится в $2 за час, а ежедневные расходы на использование моделей V3 и R1 составляют немногим более $87 тыс. Теоретический доход от работы моделей превышает $562 тыс., что должно обеспечить предполагаемую выручку более $200 млн ежегодно.

DeepSeek признаёт, что её фактический доход значительно ниже по ряду причин, включая ночные скидки, более низкие цены на V3 и частичную монетизацию, поскольку доступ к сайту и приложению остаётся бесплатным. Однако взимание денег за эти услуги, вероятно, привело бы снижению популярности сервисов.

Также в отчёте DeepSeek не учтены расходы на электроэнергию, аренду центров обработки данных, исследования и разработки.

Компания объяснила высокую эффективность своих сервисов оптимизацией задач. Трафик распределяется между несколькими дата-центрами максимально равномерно, время обработки запроса пользователя гибко регулируется, данные группируются партиями для оптимальной нагрузки на инфраструктуру.

Расчёты DeepSeek кажутся весьма спекулятивными, отмечают в TechCrunch. По мнению автора издания, публикация данных о доходности представляет собой прогноз потенциальной будущей прибыли, чем реальной картиной реальных доходов DeepSeek сегодня.

Китайская компания оказалась в центре внимания после релиза модели R1 в январе этого года. DeepSeek серьёзно повлияла на американские технологические компании, которые потеряли более $1 трлн за сутки. Поводом для этого стало то, что компания потратила на обучение своих моделей менее $6 млн, когда американские разработчики расходовали на это значительно больше средств.

Автор: Travis_Macrif

Источник

Рейтинг@Mail.ru
Rambler's Top100