DeepSeek开源一周年，理论利润率惊艳545%！探索无尽可能

标题：DeepSeek开源一周年：理论利润率惊艳545%，探索无尽可能

DeepSeek，一款在深度学习领域备受瞩目的开源系统，自开源一周年以来，已经在探索无尽可能的道路上取得了显著成果。近日，DeepSeek在知乎开设官方账号，独家发布了《DeepSeek-V3/R1推理系统概览》技术文章，首次公布了模型推理系统优化细节，并披露了成本利润率关键信息。这一切都表明，DeepSeek正在积极分享其最新技术进展，并致力于推动深度学习领域的进步。

首先，让我们关注DeepSeek-V3/R1推理系统的优化目标。DeepSeek致力于实现更大的吞吐量和更低的延迟。为实现这一目标，DeepSeek采用了大规模跨节点专家并行（EP）方案，该方案在增加系统复杂性的同时，也实现了批量大小的增长、隐藏传输耗时的减少以及负载的均衡。这一系列措施的实施，无疑将进一步提升DeepSeek的性能和效率。

值得一提的是，DeepSeek在文章中还率先披露了成本和利润率等关键信息。根据假设，GPU租赁成本为2美金/小时，总成本为$87,072/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可以达到$562,027，成本利润率高达545%。这一数据的披露，不仅揭示了DeepSeek的实际运营成本，也展示了其强大的盈利能力。

此外，“DeepSeek开源周”也是本阶段的重要事件。自2月24日至2月28日，DeepSeek陆续开源了四个最新技术进展的开源项目，包括FlashMLA、DeepEP、DeepGEMM和3FS，以及多个代码库。这些开源项目的发布，无疑将进一步推动深度学习领域的发展，并为广大开发者提供了宝贵的资源。

在深度学习领域，开源的重要性不言而喻。开源不仅有助于推动技术的进步，还能促进社区的交流与合作。DeepSeek的开源策略，无疑是其成功的一个重要因素。通过开源，DeepSeek展示了其对社区的开放和包容态度，也为开发者提供了探索和创新的平台。同时，开源也使得DeepSeek能够从社区中获取反馈和建议，不断优化和改进其技术。

至于DeepSeek是否超过了OpenAI的发布会，这完全取决于观察者的视角和标准。无论结果如何，DeepSeek的开源周都引发了业界的广泛关注和讨论。DeepSeek用“量大管饱”的开源策略有力回击了欧美关于其训练成本低的说法，并证明了在训练链路上存在极大的优化空间。这一点，无疑为深度学习领域的开发者们提供了一个新的思考方向。

总的来说，DeepSeek开源一周年的成果令人瞩目。通过在知乎开设官方账号、发布技术文章以及开源最新技术进展，DeepSeek展示了其开放、进取的态度。而其理论利润率的惊艳数据，更是证明了其在深度学习领域的强大实力和巨大潜力。在未来的道路上，我们期待着DeepSeek继续探索无尽可能，为深度学习领域带来更多的创新和突破。

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