理论成本利润率545%！DeepSeek 知乎发文引业内震动|界面新闻 · 科技

3月1日 ，DeepSeek官方认证账号在知乎发布了《DeepSeek-V3/R1推理系统概览》(下称《概览》)一文
，首次公布模型推理系统的核心优化方案，并披露理论成本利润率高达545% ，刷新了全球AI大模型领域的盈利高点
，引发业内震动。

《概览》显示，DeepSeek-V3/R1推理系统的优化目标是更大的吞吐、更低的延迟 。

为了实现上述两个目标 ，DeepSeek使用大规模跨节点专家并行(EP）
。首先EP使得批量尺寸大大增加
，从而提高图形处理器(GPU)矩阵乘法的效率，提高吞吐。其次 EP 使得专家分散在不同的 GPU上 ，每个GPU只需要计算很少的专家，因此更少的访存需求
，从而降低延迟 。

EP同时也增加了系统的复杂性
。因此，《概览》就如何使用EP增大批量尺寸 、如何隐藏传输的耗时
、如何进行负载均衡等进行了讲解。

DeepSeek还披露了DeepSeek的理论成本和利润率等关键信息 。

文章称 ，在北京时间2月27日12:00 至2月28日12:00
，DeepSeekV3和R1推理服务占用节点总和，峰值占用为278个节点 ，平均占用226.75个节点(每个节点为8 个H800 GPU)
。假定GPU租赁成本为2美元/小时
，总成本约为8.71万美元/天。

如果所有tokens全部按照DeepSeek R1的定价计算，理论上一天的总收入大约56.20万美元 ，成本利润率为545% 。

DeepSeek此次披露的数据
，不仅验证了其技术路线的商业可行性，也预示着AI大模型的盈利闭环已从理想照进现实。此前发布的DeepSeek-V3模型训练成本仅557.6万美元 ，是同类产品的1%-5%
。

DeepSeek此次在知乎发布《概览》
，引来近600条评论、5000多点赞。有网友称，今日发布的《概览》技术文章是“开源周彩蛋” ，直接亮出了底牌 。有网友称赞：“太强了，AI算力成为水电的基础是要足够便宜
，Deepseek迈出了一大步 ”
。

《概览》发布也标志着全球关注的“DeepSeek开源周
”正式收官。“DeepSeek开源周”自2月24日至2月28日，陆续开源最新技术进展 。其中 ，包括FlashMLA 、DeepEP
、DeepGEMM和3FS四个开源项目
，以及DualPipe、EPLB等代码库
。