DeepSeek知乎发布推理系统概览：理论成本利润率高达545%

文章揭示了DeepSeek-V3/R1推理系统的核心优化方案，宣布其理论成本利润率达到了惊人的545%，刷新了全球AI大模型领域的盈利记录。文中指出，该推理系统的优化旨在实现更大吞吐量和更低延迟，通过采用大规模跨节点专家并行（EP）技术，显著提高了GPU矩阵乘法效率，并降低了延迟。

为了达到这些优化目标，DeepSeek利用EP技术大幅增加了批量尺寸，进而提升了GPU矩阵乘法的效率。同时，EP将专家分布在不同GPU上，减少了每个GPU的计算负担，从而降低了内存访问需求和延迟。然而，EP也带来了系统复杂性的增加。因此，文中详细讨论了如何利用EP增大批量尺寸、隐藏传输耗时及实现负载均衡。

成本与收益分析

DeepSeek还公布了其理论成本和利润率的关键数据。根据统计，在北京时间2月27日12:00至2月28日12:00期间，DeepSeek V3和R1推理服务共占用了278个节点的峰值，平均占用226.75个节点（每个节点配备8个H800 GPU）。假设GPU租赁成本为2美元/小时，则每日总成本约为8.71万美元。如果所有tokens均按DeepSeek R1的定价计算，理论上一天的总收入可达约56.20万美元，成本利润率为545%。

行业反响与开源贡献

此次发布不仅证明了DeepSeek技术路线的商业可行性，还标志着AI大模型盈利模式的初步形成。值得注意的是，DeepSeek-V3的训练成本仅为557.6万美元，远低于同类产品。此外，该文章在知乎平台上获得了近600条评论和超过5000个赞，网友们纷纷称赞DeepSeek的技术突破。

作为“DeepSeek开源周”的压轴之作，《概览》的发布也意味着这一系列活动圆满结束。从2月24日至28日，DeepSeek陆续开源了FlashMLA、DeepEP、DeepGEMM和3FS四个项目，以及DualPipe、EPLB等代码库，为全球开发者提供了宝贵资源。

未来展望

随着DeepSeek在AI领域的持续创新和技术公开，未来有望进一步推动AI算力成本的降低，助力更多企业和研究机构实现高效能、低成本的AI应用开发。DeepSeek的努力正在让AI算力变得如同水电一样普及且经济实惠。