中国人工智能初创公司DeepSeek近日在社交媒体上发布了一篇博文，宣称其AI模型的“成本利润率”高达545%。然而，这一利润率是基于“理论收入”计算的，实际收入可能远低于此。这一声明引发了关于AI技术成本与盈利能力的广泛讨论。
DeepSeek在一篇详细的GitHub帖子中解释了这一数字的来源。该公司表示，通过分析其V3和R1模型在24小时内的使用情况，如果所有使用量均按R1定价计费，其日收入可达562,027美元。与此同时，租赁必要GPU(图形处理单元)的成本仅为87,072美元，从而得出了545%的理论利润率。
然而，DeepSeek也承认，实际收入“大幅低于”这一理论值。原因包括夜间折扣、V3模型的较低定价，以及其Web和应用程序访问仍然免费的事实。此外，如果取消免费服务和其他折扣，使用率可能会显著下降。因此，这些计算更多是对未来潜在利润率的推测，而非DeepSeek当前盈利的真实反映。
DeepSeek的这一声明出现在关于AI技术成本和盈利能力的广泛讨论中。今年1月，DeepSeek因其新模型在某些基准测试中与OpenAI的GPT-4表现相当而备受关注，尽管其开发成本远低于OpenAI，并且面临美国贸易限制，无法获得最先进的芯片。这一成就使DeepSeek在科技界崭露头角，但也引发了对其长期盈利能力的质疑。
DeepSeek的技术不仅在华尔街引发了关注，其应用程序还一度在苹果App Store中取代了OpenAI的ChatGPT，成为榜首。尽管随后其排名有所下滑，目前在生产效率类别中排名第六，仅次于ChatGPT、Grok和Google Gemini，但其市场表现仍然令人瞩目。
DeepSeek的声明揭示了AI行业在追求技术进步与盈利能力之间的平衡挑战。尽管其理论利润率令人印象深刻，但实际盈利仍面临诸多不确定性。随着AI技术的快速发展，如何在降低成本的同时实现可持续盈利，将成为DeepSeek及其他AI公司需要解决的关键问题。
