Китайський феномен штучного інтелекту DeepSeek розкрив деякі фінансові дані у суботу, заявивши, що його “теоретична” маржа прибутку може перевищувати п’ять разів витрати, знявши завісу таємниці з бізнес-моделей у галузі ШІ.
Стартап, який існує 20 місяців і потряс Силіконову долину своїм інноваційним та економічним підходом до створення моделей ШІ, заявив на платформі X, що витрати на інференцію (обробку даних) моделей V3 та R1 за 24 години останнього дня лютого складають прибутковість у 545%.
Інференція означає комп’ютерну потужність, електрику, зберігання даних та інші ресурси, необхідні для роботи моделей ШІ в реальному часі.
Однак DeepSeek додав застереження у деталях, які надав на GitHub, зазначивши, що його фактичні доходи значно нижчі з різних причин, включаючи те, що лише маленька частина його послуг монетизується, і компанія пропонує знижки у неопікові години. Також витрати не враховують всі витрати на НДР та навчання для створення своїх моделей.
Незважаючи на те, що ці приголомшливі маржі прибутку є лише гіпотетичними, їх розкриття відбулося в той час, коли прибутковість стартапів у галузі ШІ є гарячою темою серед інвесторів у технології.
Компанії, від OpenAI Inc. до Anthropic PBC, експериментують із різними бізнес-моделями, від підписки до плати за використання, прагнучи створювати все більш складні продукти ШІ. Але інвестори ставлять під сумнів ці бізнес-моделі та їхню віддачу, відкриваючи дебати про досяжність прибутковості найближчим часом.
Стартап з Ханчжоу заявив у суботу на X, що його онлайн-сервіс має “маржу прибутку 545%” і надав огляд своєї діяльності, включаючи оптимізацію комп’ютерних потужностей шляхом збалансування навантаження. DeepSeek повідомив, що інновував, щоб оптимізувати обсяги даних, оброблених моделлю ШІ за певний час, і управляв затримкою — часом очікування між запитом користувача та отриманням відповіді.
У серії незвичних кроків, які почалися на початку цього тижня, стартап, який пропагує відкритий код AI, здивував багатьох у галузі, поділившись деякими ключовими інноваціями та даними, на яких ґрунтуються його моделі, на відміну від закритого підходу найбільших конкурентів у США, таких як OpenAI.
Залишити відповідь