梁文锋：我们的原则是不贴钱，也不赚取暴利。
DeepSeek首次披露大模型成本利润率
3月1日，DeepSeek首
次发文披露了DeepSeek-V3/R1推理系统的成本和理论收入数据。这也是第一个详细披露了自身成本结构的大模型公司。
图源：微博
DeepSeek
统计了
2
月
27
日
24
点至
2
月
28
日
24
点的数据，假定
GPU
租赁成本为
2
美元每小时，则可以计算得出运营一天的算力总成本为
87072
美元，约人民币
63
万
元
。而如果所有的
tokens
均以
R1
的价格计费来看，则每日总收入将为
562027
美元，约人民币
409
万元，
成本利润率高达
545%
。
图源：微博
用总收入减去成本，就可以得到净利润
474955
美元。
换言之，理论上
DeepSeek
的每日净利润高达
474955
美元，约人民币
346
万元。
数据一公布，市场瞬间轰动，引发业界广泛讨论，不少业内人士也被震惊。
但是，有一点需要十分注意，
这个净利润必须强调只是理论上的。
为什么呢？
因为这个理论数据实际上是高度简化和理想化的处理结果，实际运营中的问题是更加复杂多样的，因此实际利润与理论数据存在较大偏差。
前不久，DeepSeek就已经宣布下调夜间空闲时段（即北京时间每天00:30到08:30）的API调用价格，DeepSeek-V3降至原价的50%，DeepSeek-R1降至25%。
因此，面对外界一片惊叹质疑声，DeepSeek方面出来澄清并表示，
实际上并没有那么多的收入，因为 V3 的定价更低，同时收费服务只占了一部分，另外夜间还会有折扣，所以实际收入低于理论值。
图源：知乎
这也符合
DeepSeek
创始人梁文锋一贯的态度和原则，
“我们的原则是不贴钱，也不赚取暴利。这个价格也是在成本之上稍微有点利润。”
从2月24日到28日，DeepSeek举行了“开源周”，连续放了5天Infra相关的库。事实上，这次的成本披露其实只是DeepSeek开源周第六天的一个惊喜彩蛋，对于市场的绝大多数人来说，利润是最直观最震撼的。
但显然，DeepSeek的开源周为业界带来的震撼也是一个更比一个猛。
下面我们简单了解一下。
第一天，
DeepSeek正式发布开源项目 FlashMLA
，是专为Hopper GPU优化的高效MLA解码内核，针对可变长度序列服务进行了优化。
第二天，
DeepSeek发布DeepEP
，这是一个专为混合专家系统（MoE）和专家并行（EP）设计的通信库，旨在优化分布式训练和推理中的通信效率。
第三天，
DeepSeek发布DeepGEMM
，这是一个专为NVIDIA Hopper GPU优化的CUDA库，专注于FP8通用矩阵乘法，具有简洁、高效、可与专家调优库相媲美的性能。
第四天，DeepSeek主要发布了两个开源项目，
一个是由梁文锋本人亲自参与底层代码的DualPipe
，可用于双向并行计算，有效降低训练时间；另一个是
EPLB
，也叫专家并行负载均衡器，可自动平衡GPU负载，避免部分显卡过载或闲置。
第五天，
DeepSeek发布了最后一个开源项目Fire-Flyer File System
，即3FS并行文件系统，是一种高速文件系统，利用SSD硬件协同设计和RDMA高速网络，显著提高数据处理效率。
可以说，DeepSeek这种直白坦诚实属少见，最后甚至公开成本结构，算是给惊喜不断的开源周一个完美收官。
