DeepSeek发文首次披露利润率，高达545%

DeepSeek发文首次披露利润率，高达545%

3月1日，DeepSeek在知乎开设官方账号，发布《DeepSeek-V3/R1推理系统概览》技术文章，首次披露其成本利润率高达545%，刷新了全球AI大模型领域的盈利天花板。

3月1日，DeepSeek于知乎开设官方账号，发布《DeepSeek-V3/R1推理系统概览》技术文章，不仅公开了其推理系统的核心优化方案，更首次披露了成本利润率等关键财务数据。

数据显示，若按理论定价计算，其单日成本利润率高达545%，这一数字刷新了全球AI大模型领域的盈利天花板。

理论单日利润率达545%

根据DeepSeek官方披露，其推理服务基于H800 GPU集群部署，通过动态调整节点资源实现效率最大化。在最近24小时（2025年2月27日12:00至28日12:00）的统计周期内：

• 成本：GPU租赁成本按2美元/小时计算，日均成本为87,072美元；
• 收入：若所有输入/输出token按R1定价（输入1元/百万token、输出16元/百万token）计算，单日收入可达562,027美元；
• 利润率：理论值达545%。

不过，官方坦言实际收入受V3定价更低、夜间折扣及免费服务比例影响，会低于理论值。

创新推理系统实现“降本增效”三重优化

DeepSeek的高利润率源于其创新的推理系统设计，核心包括大规模跨节点专家并行（EP）、计算通信重叠与负载均衡优化三大技术支柱：

1. 专家家并行（EP）提升吞吐与响应速度，针对模型稀疏性（每层仅激活8/256个专家），采用EP策略扩展总体批处理规模（batch size），确保每个专家获得足够的计算负载，显著提升GPU利用率；
2. 部署单元动态调整（如Prefill阶段4节点、Decode阶段18节点），平衡资源分配与任务需求；
3. 计算与通信重叠隐藏延迟，Prefill阶段通过“双batch交错”实现计算与通信并行，Decode阶段拆分attention为多级流水线，最大限度掩盖通信开销；
4. 全局负载均衡避免资源浪费，针对不同并行模式（数据并行DP、专家并行EP）设计动态负载均衡器，确保各GPU的计算量、通信量及KVCache占用均衡，避免节点空转。

DeepSeek在工程层面进一步压缩成本：

• 昼夜资源调配：白天高峰时段全力支持推理服务，夜间闲置节点转用于研发训练，最大化硬件利用率；
• 缓存命中率达56.3%：通过KVCache硬盘缓存减少重复计算，输入token中3420亿（56.3%）直接命中缓存，大幅降低算力消耗。

低成本高利润重塑AI商业化的成本标杆

DeepSeek此次披露的数据，不仅验证了其技术路线的商业可行性，更为行业树立了高效盈利的标杆：

• 其模型训练成本仅为同类产品的1%-5%，此前发布的V3模型训练成本仅557.6万美元，远低于OpenAI等巨头；
• 推理定价优势方面，R1的API定价仅为OpenAI o3-mini的1/7至1/2，低成本策略加速市场渗透。

业内分析指出，DeepSeek的开源策略与成本控制能力正在打破AI领域的资源垄断。DeepSeek此次“透明化”披露，不仅展示了其技术实力与商业潜力，更向行业传递明确信号：AI大模型的盈利闭环已从理想照进现实。

本文原文来自羊城晚报