Deepseek团队平衡资源：白天搞推理，晚上抽卡搞训练，其他咋玩？

文 / 大力财经

在竞争激烈的AI领域，DeepSeek在开源周的亮相堪称惊艳，它以一系列创新举措，从技术到商业，全方位冲击着行业格局，引发无数关注与思考。

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技术突破：挖掘GPU极限，提升推理效率

在AI推理系统中，DeepSeek的跨节点专家并行（EP）技术是一大亮点。它将模型的256个专家分布到不同GPU，每次仅激活8个专家工作，显著提升了GPU矩阵乘法效率，实现了稀疏计算的高吞吐量。

为了进一步优化性能，DeepSeek采用“双batch交替执行”，把通信耗时隐藏在计算过程之后，还配备了预填充+解码双阶段负载均衡器，精准调配资源。这些技术相互配合，让单节点H800在预填充阶段能处理73.7k token/s，解码时也能达到14.8k token/s，使推理效率达到新高度。这一技术突破不仅彰显了DeepSeek的研发实力，更为行业探索了提升推理效率的新路径。

02

经济账背后：理论暴利与现实困境

从经济数据来看，DeepSeek展现出巨大的盈利潜力。2月28日，它使用226.75个节点（每个节点8块H800），总成本8.7万美元。若按R1最高收费标准计算，理论收入可达56.2万美元，成本利润率高达545%。这与OpenAI相比，R1的输入价格仅为其o1的1.8%，输出价是3.7%，巨大的价格优势引发网友对OpenAI定价的质疑。

然而，现实并非如此美好。DeepSeek的网页端和APP免费，仅API收费，且夜间非高峰时段还有折扣，V3版本定价也低于R1。这些策略虽吸引了用户，但也导致实际收入远低于理论值。这种理想与现实的差距，反映出AI企业在商业运营中面临的复杂抉择：是追求短期利润，还是着眼长期发展，通过低价策略积累用户和市场份额。

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开源影响力：引发技术狂欢，收获大量关注

DeepSeek的开源举动在技术社区引起了轰动。开源仅1小时，GitHub Star数就飙升到5600+。开发者们深入研究发现，它采用的FP8矩阵计算+BF16注意力机制，能保证推理服务与训练时精度一致，同时节点占用数据等信息的公开，展示了其技术的透明度和自信。这种开源模式不仅促进了技术交流，还吸引了大量开发者参与，为其技术发展注入了新的活力。

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成本控制智慧：最大化利用资源，降低成本

DeepSeek在成本控制方面的表现可圈可点。通过动态节点调度，它实现了白天全力推理、晚上用于研发的高效资源利用模式，将H800租赁成本压至2美元/小时，让24小时的成本得到精准控制。此外，56.3%的输入token能命中磁盘KV缓存，大幅节省计算成本。

其训练成本仅为GPT-4的1/20，性能却对标Claude 3.5，这种成本控制能力为企业在竞争中赢得了优势，也为行业提供了成本优化的范例。

05

夜间折扣策略：平衡资源与收益

夜间折扣是DeepSeek的一项巧妙运营策略。在非高峰时段，通过自动开启折扣，吸引用户使用闲置GPU资源。这一策略虽然降低了部分利润，但提高了资源利用率，将闲置GPU用于训练，实现了资源的优化配置。

这种做法不仅体现了DeepSeek的运营智慧，也为行业提供了如何平衡资源利用和收益的思考方向。

DeepSeek的一系列动作对AI行业产生了深远影响。在技术上，其创新的推理系统技术为其他企业提供了借鉴，有望推动行业整体技术水平的提升。

在商业层面，它的低定价策略和成本控制模式，给同行带来了压力，促使企业重新审视自身的成本结构和定价策略，推动行业朝着更合理、更具竞争力的方向发展。在开源文化方面，DeepSeek的开源举措激发了更多开发者的参与热情，促进了技术的共享与创新。

展望未来，DeepSeek充满机遇。凭借其技术优势和创新精神，有望在AI领域继续深耕，推出更多先进的技术和产品。随着规模的扩大和技术的优化，它有可能找到更合理的盈利模式，实现可持续发展。

但DeepSeek也面临诸多挑战。竞争对手不会坐视不管，可能会推出更具竞争力的产品和技术。技术发展日新月异，DeepSeek需要不断投入研发，以保持领先地位。市场需求也在不断变化，如何精准把握市场趋势，满足用户需求，是DeepSeek需要解决的重要问题。

DeepSeek在开源周的表现，是技术创新、商业探索与开源精神的结合。它展示了AI领域的无限潜力，也为行业发展提供了宝贵经验。

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