DeepSeek заявил о «теоретической» рентабельности ИИ-моделей в 545% на фоне дискуссий о стоимости технологий

02.03.2025 23:25:00 | iXBT.com

Китайская компания DeepSeek объявила о «теоретической рентабельности» своих ИИ-сервисов на уровне 545%. Эти данные, опубликованные в посте на платформе X, основаны на гипотетических расчётах, где весь трафик за 24 часа оценивался по тарифам премиум-модели R1.

Согласно анализу, приведённому в GitHub-посте компании, суточный доход мог бы достичь $562 027 при затратах $87 072 на аренду графических процессоров.

Однако DeepSeek признаёт, что реальная выручка «значительно ниже» из-за ночных скидок, дифференцированного ценообразования для базовой модели V3 и бесплатного доступа через веб-платформу и мобильное приложение.

«Только часть сервисов монетизируется», — уточнили разработчики, подчёркивая, что заявленные цифры отражают потенциал, а не текущие финансовые показатели. При отмене бесплатных опций и скидок пользовательская активность могла бы резко сократиться, что ставит под вопрос практическую ценность таких расчётов.

Изображение: Andrey Rudakov / Bloomberg

Публикация DeepSeek появилась на фоне глобальных дебатов о стоимости разработки ИИ и его коммерческой отдаче. В январе стартап привлёк внимание, представив модель, которая, по заявлениям, сопоставима с OpenAI GPT-4 в отдельных тестах, несмотря на ограничения доступа к мощным GPU из-за санкций США. Это достижение, как и заявления о низкой себестоимости разработки, вызвало беспокойство на Уолл-стрит: акции технологических гигантов просели.

Успехи DeepSeek не ограничились лабораторными тестами. В начале июня её приложение ненадолго сместило ChatGPT с первой строчки в топе Apple App Store, однако к текущему моменту опустилось на 6-е место в категории «Продуктивность», уступив ChatGPT, Grok и Google Gemini.

Анонсируя «рекордную» рентабельность, DeepSeek стремится позиционировать себя как игрока, способного оптимизировать издержки даже в условиях санкций. Однако до реальной монетизации, сопоставимой с лидерами рынка, компании предстоит преодолеть ключевые вызовы — от масштабирования инфраструктуры до удержания аудитории в условиях платного доступа.

Подробнее