作 者丨孔海丽

　　3月1日，DeepSeek在知乎上发表题为《DeepSeek-V3/R1推理系统概览》的著述，全面揭晓V3/R1推理系统背后的要道玄机。

　　最受关爱的是，著述初次表现了DeepSeek的表面成本和利润率等要道信息。据先容，假设GPU租出成本为2好意思元/小时，总成本为87072好意思元/天；要是通盘tokens一起按照DeepSeek R1的订价猜测，表面上一天的总收入为562027好意思元/天，成本利润率为545%。

　　不外，DeepSeek也强调，现实上的收入或者并莫得那么多，因为V3的订价相较于R1要更低，另外夜间还会有扣头。

　　“GPU不够用了”

　　 DeepSeek的潜力儿来了，算力需求暴增，“GPU不够用了”。

　　当DeepSeek以557.6万好意思元的极低成本磨真金不怕火出性能匹敌GPT-4的V3模子，后又推出推理成本极低的R1模子时，阛阓的争议在于，AI算力需求是否会被成果改进替代？

　　 DeepSeek的本理解线现实是“算力平权”，其勾通算法创新和硬件优化，通过模子蒸馏本领让中小企业也能低成本部署AI期骗。名义上看，DeepSeek的“降本”举措实行后，就不需要那么多的算力了；但现实上，DeepSeek征象加快了AI期骗的普及。广泛机构和企业接入DeepSeek，并鼓吹了一轮中国AI科普潮，推理猜测速即成为算力需求主力。

　　这恰是杰文斯悖论的写真：成果进步反而令资源破钞激增。也即是说，当DeepSeek征象带来AI端侧的期骗潮时，算力需求反而会呈指数级增长。

　　 IDC与海浪信息（000977）2月16日长入髻布《中国东说念主工智能猜测力发展评估评释》浮现，2024年，中国智能算力界限达725.3百亿亿次/秒(EFLOPS)，同比增长74.1%；评释瞻望，2025年，中国智能算力界限将达到1037.3EFLOPS，较2024年增长43%。其实这个评释主要照旧在DeepSeek爆火前完成撰写的。我国算力需求近两个月增长更猛。

　　恰是因为需求在增长，而有太多的需求未被骄慢，最近两个月，算力租出阛阓价钱高潮泄漏。DeepSeek自己，也因算力无法实时骄慢浩瀚的走访量，而频频“宕机”。

　　无特地偶。OpenAI于2月27日发布的GPT-4.5，性能莫得太大进步，却以“崇高”轰动阛阓，其输入成本是GPT-4o的30倍，输出成本是15倍；输入成本是DeepSeek V3的280倍。

　　 OpenAI CEO奥特曼说了，崇高的原因在于：“咱们的GPU依然耗尽。”与此同期，OpenAI被曝出，正在以3400亿好意思元的天量估值寻求新一轮融资。

　　 OpenAI的逆境折射了算力阛阓的深层逻辑。

　　一方面是大模子的复杂度呈指数级攀升。GPT-4.5的无监督学习范式，依赖的是海量数据（603138）和猜测资源，其磨真金不怕火甚而需要跨多个数据中心并行，单次推理成本远超传统模子。

　　另一方面是，大模子生意化的两难。OpenAI试图以高价来筛采取户，但用户需求能否与其供给匹配，尚未有谜底。因此，诚然奥特曼快活下周就将调用数万块GPU过来，但GPT-4.5向用户的全面盛开没或然分表。

　　 OpenAI与DeepSeek走的是两条不同的本理解线，前者堆砌算力和资金，“落拓出遗址”；而DeepSeek则在算力有限的情况下，通过工程优化和成果篡改，研发出同等性能的产物。诚然本理解线不同，但它们最终共同指向了算力需求的暴增：OpenAI需要10万块以上的GPU，而DeepSeek带来的期骗端爆发，也鼓吹了算力的指数级破钞。

　　据记者了解，在中国阛阓，英伟达H20芯片订单仍在大幅增长，不少数据中心的GPU是不够用的。在高端芯片界限，英伟达首创东说念主兼首CEO黄仁勋近日暗示：“对Blackwell的需求是惊东说念主的。咱们已成效兑现Blackwell AI超等猜测机的大界限坐蓐，第一季度的销售额就达到数十亿好意思元。”

　　 GPU的通用性仍是前沿探索的中枢。短期内，OpenAI的GPU缺少和“星际之门”5000亿好意思元算力投资策画，只会强化而不是弱化GPU的不可替代性。除非量子芯片兑现界限生意化，但那是5～10年以后的事。

　　前不久，DeepSeek的崛起，也曾凯旋激励英伟达股价的暴跌。而2月27日，英伟达发布了一份超预期的财报，今日股价也大跌8%，并连带AI产业链集体下挫。这是否意味着算力泡沫确凿要破碎了？

　　英伟达股价近两次的大幅下挫，更多是短期预期博弈的逝世，而不行归结为“行业基本面出现了逆转”。如前所述，无论是像Blackwell这么的高端芯片，照旧如H20这么的庸碌芯片，齐是供不应求，AI期骗的探索才刚运行。

　　不外，部分AI企业的股价可能会有泡沫，尤其是那些并未因期骗AI而产生现实营收的企业，只是是画了出路预期的饼。

　　算力既是AI的燃料，也可能是覆盖。企业要是无法在成果与成本间找到动态均衡，就可能堕入“越创新越缺少”的轮回。而成本阛阓需要更感性地分辩“泡沫叙事”与“信得过需求”。AI不是元六合那样的超前宗旨，而是进步坐蓐力的期骗(用具)，并非谁齐能作念出原创(0—1)，若能在工程优化历程中最初跑出来(1—10)，亦然了不得的逾越。

　　(部分贵府来自DeepSeek知乎号)

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