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【央视新闻客户端】;

界面新闻记者 | 李彪

界面新闻编辑 | 文姝琪

　　持续五天的“DeepSeek开源周”刚结束，DeepSeek团队就在国内知乎平台注册官方账户 ，并在3月1日当天发布了第一条动态
。这篇最新的帖子首次对外公布模了型的优化技术细节、成本利润率等关键信息。

　　这篇帖子最吸引眼球的一个结论是
，按DeepSeek测算，假定GPU租赁成本为2美元/小时 ，总成本为8.7万美元/天 。如果统计包括网页 、App和API在内的所有负载，将所有模型tokens全部按照DeepSeek-R1的定价（DeepSeek R1 的定价：$0.14 / 百万输入 tokens (缓存命中)
，$0.55 / 百万输入 tokens (缓存未命中)，$2.19 / 百万输出 tokens）计算 ，理论上一天的总收入为5.62万美元
，算下来成本利润率为545%
。

　　高达545%的利润率意味着什么，又会给行业带来了怎样的影响？界面新闻采访了复旦大学计算机科学技术学院教授张奇 ，他的研究方向为自然语言处理
、信息检索 、数据密集型计算。

　　在自然语言处理中
，Token是语言文本被分割后的基本单位，每个用户向AI提问并获取回答 ，问题及答案的文本长度对应数量不等的Token 。AI处理每个Token都需要消耗算力。此外
，还存在命中缓存与否的情况，命中缓存指用户向AI提问涉及的相关数据已存在于缓存之中 ，模型可直接调用
，无需重新计算或从数据库检索，节省了算力 、时间及存储资源 ，成本更低，若没能命中
，则需要消耗更多算力等资源，成本更高
。

　　目前 ，按Token计价收费是AI公司的主要商业模式。命中缓存相对价格较低
，未命中则收费更高 。

　　张奇告诉记者，对行业来说 ，DeepSeek在最新的文章中提到的56.3%缓存命中率（原文称
，在 24 小时统计时段内，DeepSeek V3 和 R1都能实现输入 token 总数为 608B ，其中 342B tokens（56.3%）命中 KVCache 硬盘缓存）是一项具有重要意义数据
。

　　“虽然各家没有公布过相关数据
，但超过一半的命中率在业内应该已是很高的水平。 ”张奇认为，像在DeepSeek所开发的6710亿参数超大模型上 ，几亿用户提问时所写的文本多多少少存在差异
，在这种前提下能够实现高中率，说明团队在模型整体优化上做了很多工作 。

　　据DeepSeek团队介绍 ，V3、R1推理系统的优化目标就是追求“更大的吞吐，更低的延迟
。
”

　　基于DeepSeek采取的混合专家模型核心架构（MOE）
，超大模型由众多规模较小的专家模型组成，并承担不同的分工。通俗用人类世界的团队合作来解释其中所需要的调度工作 ，如果一个团队要将各个领域的专家集合到一起来攻克某项任务
，就需要事先把整体任务拆分成多个流程环节的任务，再按照分配给不同领域的专家 ，让他们每个人都发挥专业技能解决问题
，最后汇总结论 。

　　DeepSeek在文中写道，由于DeepSeek-V3 / R1的专家数量众多 ，并且按照最初的设计规则
，每层256个专家在实际运行中仅激活其中8个
。要实现团队的“大吞吐，低延迟”的优化目标 ，就需要做到短时间处理大量任务时“高效调用 ”每个专家
，也就是DeepSeek在文中提到的“大规模跨节点专家并行（Expert Parallelism / EP）
”。

　　“这是一项难度极大的平衡工作，如果模型优化分配上做不好 ，就会使得一个6000多亿参数的超大模型，每次可能只有8个或几个专家在实际运行
，而且如果某一个没有运行完，剩下的所有专家可能在等待 。等待则通常又意味着计算资源的浪费
。”张奇认为 ，在DeepSeek开源前
，混合专家模型的平衡设计对许多AI模型大厂都是尚未攻克的难题。

　　此外，据DeepSeek介绍 ，另外
，由于白天用户访问量大
、服务负荷高，晚上的服务负荷低 ，团队实现了一套机制
，在白天负荷高的时候，利用所有模型节点部署推理服务 。晚上负荷低的时候 ，减少推理节点
，以用来做研究和训练。

　　根据DeepSeek统计，按照这套“白天推理——晚上训练 ”的方案规划 ，在最近的24小时内，将DeepSeek V3和R1推理服务占用节点加到一起
，任务繁忙的高峰期最多占用278个节点，平均占用226.75个节点（每个节点为8个英伟达H800 GPU）
。

　　张奇认为 ，考虑到DeepSeek还有新模型项目及其他工作需要GPU
，上述1800-2000张H800GPU（平均占用节点数乘以8个GPU），大概率已经用上了DeepSeek现阶段为DeepSeek V3与R1模型所能调用的“全部算力资源”。

　　此前按照行业观点 ，DeepSeek的创新突破在于
，在有限资源的环境下，将效率提升到了极致 ，从而实现了模型的低成本开发 。在上述一系列优化效率的基础之上
，才有了545%的成本利润率
。

　　但DeepSeek也强调，545%只是一个理论值 ，实际运行时没“有这么多收入
”。因为 V3 的定价更低
，同时收费服务只占一部分，另外夜间还另有折扣 。

　　此前 ，DeepSeek在同类模型厂商中就以“AI拼多多”的低价标签备受关注
。

　　去年推出V2模型时，DeepSeek就曾在4月首次将API调用价格降至输入1元/百万tokens、输出2元/百万tokens
，引发了豆包 、Kimi
、文心一言等厂商的跟进，带动了第一波模型价格战。最新的V3模型服务定价仅为OpenAI同类模型4o的1/15 ，R1模型的价格也远低于同行 。

　　此次公布出的高利润率也让外界看清了DeepSeek降价的“底牌 ”
。

　　在此之前
，业内一度热议“DeepSeek模型API定价过低是否会带来巨大亏损
”，DeepSeek前研究员罗福莉去年5月在个人知乎上否认了这一点。据她透露 ，目前以DeepSeek现在的定价
，大规模服提供服务，不亏本 ，利润率超50% 。DeepSeek创始人梁文峰也在接受36氪媒体专访时提到
，公司的定价策略是“原则上不亏本销售，也不追求过高利润
。目前的定价仅在成本之上保留了一定的利润空间。”

　　目前 ，业内宣布接入部署“满血版 ”DeepSeek R1模型的厂商大多以单机（8张GPU的服务器）、双机这一类小规模设备为主 。据记者了解
，“四机目前是业内考验公司技术能力的一道分水岭
”。而随着服务器台数越多，规模化部署调度和优化难度越大 ，DeepSeek团队所实现的300多台服务器部署工程对团队技术能力要求更是急剧上升
。

　　眼下，虽然545%的成本利润率是DeepSeek基于大规模部署测算的一个理论值
，实际的利润水平官方并未公布，但依然让行业开始看到了“赚钱的希望”。

　　张奇认为 ，DeepSeek在公布利润率的同时也将模型优化方法开源
，行业会更加积极学习这套优化方法部署DeepSeek 。虽然对绝大多数公司来说，“知道 ”和“做到
”是两件事 ，将同样优化方法落到实际会遇到各种新问题
，但整个行业会在这方面进行更多尝试
。

　　（界面新闻记者伍洋宇对此文亦有贡献）