主要观点总结
DeepSeek在开源周的后续活动中公布了AI推理的成本和潜在收入利润，引发AI圈热议。其采用跨节点专家并行等方法提高GPU在推理时的吞吐量并降低延迟。投资者对AI企业的盈利模式和投资回报率提出质疑。DeepSeek的透明数据为人工智能的成本和潜在盈利能力提供了重要参考。与此同时，OpenAI等公司的定价策略也备受关注，语言模型的商品化发展可能导致竞争优势的转变。
关键观点总结
关键观点1: DeepSeek公布AI推理成本和收入利润
DeepSeek公布了其AI推理服务的成本和潜在收入利润，这是AI公司中罕见的做法。通过计算推理服务的收入和成本，DeepSeek展示了其高利润率的潜力。
关键观点2: 跨节点专家并行（EP）技术的运用
DeepSeek采用了跨节点专家并行（EP）技术，通过提高GPU矩阵计算效率和吞吐量，降低延迟。这项技术引入了专家分布、批量大小扩大、数据并行等技术细节，优化了在线推理系统。
关键观点3: 投资者对AI企业盈利模式的质疑
投资者对AI企业的盈利模式和投资回报率提出质疑。AI企业在市场竞争、分级定价结构和提供免费服务的需求之间，实际利润往往会大幅缩水。OpenAI等公司的定价策略备受关注，语言模型的商品化发展给这些公司带来了压力。
关键观点4: 语言模型商品化发展对竞争优势的影响
DeepSeek的数据表明，语言模型正在演变为商品服务，高价不再反映实际的性能优势。这意味着竞争优势可能不再在于模型本身，而在于公司在整个技术堆栈中进行集成和优化的能力。
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