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开云APP下载DeepSeek的六万张显卡如何通过开源实现盈利?
在科技发展的浪潮中,DeepSeek这一名词成为了眼下炙手可热的科技先锋。它的庞大投资吸引了众多目光:2048张英伟达H800芯片和1万张A100显卡的组合,或者有人说,DeepSeek背后实际运作着更为庞大的六万张显卡,包括版和各种训练显卡。让我们先不讨论这些数据背后的争议,本文要聚焦的是——DeepSeek的这些投资究竟如何实现回本?答案简洁明了:开源。
2月10日,OpenAI的创始人山姆·奥特曼在个人博客中分享了他对AI经济的深刻观察,认为AI模型的智能水平与其训练和运行所需的资源成对数关系。简单来说,投入越多,回报同样呈几何级数增长。实际案例可以从GPT-4和GPT-4o的显著成本下降中看出,后者的每个token成本在短短一年内大幅降低了150倍!这不仅标志着AI的迅猛发展,也为DeepSeek的开源战略提供了理论支持。
DeepSeek的开源策略并不仅仅是为了吸引开发者,更是为了构建一个依赖于“技术-数据-商业”的良性循环。通过与微信、阿里云、百度智能云等巨头的合作,DeepSeek将其模型能力嵌入高频次的社交场景,以获取用户的大量交互数据,从而丰富和提升模型的训练效果。
通过与运营商的战略合作,DeepSeek的技术也将在通信服务中得到更深层次的应用,这种多维度的渗透使得DeepSeek的模型不仅限于某一领域,而是展现出无限的潜力。例如,在1月29日与微软的合作中,DeepSeek-R1模型被正式纳入Azure AI Foundry和Github平台,使得开发者无需编码,就能快速体验其服务。
通过开源技术降低接入门槛,同时依靠增值服务形成壁垒,DeepSeek的商业模式正是对传统AI开发模式的颠覆。用户无需高昂的开发费用,即可从DeepSeek获取顶尖的智能服务,这种类似于Android生态的开发策略,将逐步吸引更多企业深度参与合作。
DeepSeek的运营逻辑不仅是开发,更是自我学习和自我完善。B端用户在使用模型过程中产生的数据和反馈,将成为提升模型性能的宝贵资源。这能够形成一个正反馈循环,形成“数据-算力-收益”的闭环,最终实现高效的自我进化。
从成本角度看,DeepSeek的开源使得训练成本能够快速降低,甚至预测其回本周期将从业界平均的3-5年缩短至18个月。这一创新模式不仅意味着DeepSeek将能更快回收成本,更为整个AI行业的发展提供了新方向。
尽管DeepSeek的前景被普遍看好,但它在处理复杂场景的能力上仍然存在不足。通过吸引开发者和企业的加持,DeepSeek有望持续拓宽其应用领域并提升模型的综合能力。
总而言之,DeepSeek以开源为核心的商业模式和创新路线,不单是直面的成本挑战,更是迎来的市场机遇。随着技术的迭代和市场的拓展,未来的DeepSeek,很可能不仅是AI领域的先锋,更是推动整个人工智能行业进步的重要力量。返回搜狐,查看更多