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本站报道:

中国人工智能初创公司DeepSeek在周六共享了关键的财务指标,为AI行业的经济学提供了少数几个见解之一。

该公司通过X宣布,其V3和R1车型在2月的最后一天24小时内达到了545%的理论利润率。

DeepSeek澄清了Girub它共享的信息不是结论性的。它指出,实际利润远低于理论保证金的建议。

AI公司表示,差异是由于不同的因素,其中包括只有一小部分服务是货币化的,并且在非高峰时段提供了折扣。

此外,这里的成本估算不包括与培训和调整其专有AI模型相关的大规模研发和计算成本。因此,尽管我们看到的净收入利润率看起来很高,但它们并没有反映出大规模AI公司经济生活的广泛现实。

DeepSeek分享其理论利润投影。资料来源:DeepSeek

DeepSeek的令人垂涎的利润在很大程度上是理论上的

尽管DeepSeek认为的诱人利润率主要是理论上的,但该公司的披露到达了关键时刻,技术投资者仔细研究了AI初创公司及其业务模型的财务可持续性。

投资者比以往任何时候都更加专注于AI公司在高基础设施成本,激烈的竞争和不断发展的法规中是否可以建立可持续的收入来源。

DeepSeek的启示(及其警告)增加了一个更大的问题的讨论:AI公司可以从研究驱动的企业过渡到有利可图的企业吗?随着行业的成熟,此类披露可以为AI的经济学和各种货币化策略提供宝贵的见解,这些策略在一个行业中可能可行,在这个行业中,突破通常涉及大量财务支出。

尽管如此,隐私和政治问题仍可能很快降低DeepSeek的炒作。如果美国蒂克托克周围的崩溃表明议员对中国应用的态度市场。

AI公司有多个收入模型试验

AI公司正在使用多个收入模型进行试验。从Openai Inc.对于人类PBC,AI公司正在争先恐后尝试不同的收入模型,以将其创新的突破转变为可行的业务。

这些方法包括基于订阅的计划,按需付费定价以及为企业客户竞争创建越来越复杂的AI产品时的许可费。但是,培训,部署和维护这些大规模AI模型的昂贵成本增加了投资者的担忧。

问号围绕着这些业务模型在产生一致可扩展利润方面的生存能力的迫在眉睫,这对AI公司是否可以在短期内获利和/或获得盈利。

一种策略DeepSeek概述了使他们能够降低成本的是优化计算能力,包括负载平衡计算。这种方法将流量传播到服务器和数据中心,以平衡工作和防止瓶颈,从而最大程度地利用有效的资源利用。

该公司还强调了其创新,使模型能够同时处理更多数据,从而可以提高系统的整体性能。 DeepSeek还强调了其在延迟管理上的工作,或者用户查询与AI响应之间的时间,这确保用户体验顺利进行。

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