Платим блогерам
Блоги
technoboom
Китайская компания DeepSeek раскрыла некоторые финансовые показатели своей деятельности. По словам руководителей, гипотетическая маржинальность может превышать издержки более чем в пять раз.

                                                          Источник изображения: Copilot

Может быть интересно

Китайский стартап DeepSeek, специализирующийся на искусственном интеллекте (ИИ) и созданный всего 20 месяцев назад, недавно удивил Кремниевую долину своим инновационным и недорогим подходом к созданию ИИ-моделей. Как сообщает Bloomberg, компания отметила в социальной сети X (заблокирована в РФ), что соотношение стоимости вычислительной мощности, электроэнергии, хранения данных и других ресурсов, необходимых для работы моделей ИИ в реальном времени к продажам ее моделей V3 и R1 за 24-часовой период в последний день февраля составило 545%.

Одновременно DeepSeek добавила оговорку в деталях, предоставленных на GitHub, заявив, что её фактические доходы существенно ниже по ряду причин, в том числе из-за того, что только небольшая часть ее услуг монетизируется, и к тому же компания предлагает скидки в непиковые часы. Кроме того, затраты не учитывают все расходы на исследования и разработки, а также на обучение для создания ее моделей.

Несмотря на то, что эта прибыль является гипотетической, это откровение происходит в то время, когда прибыльность стартапов в области ИИ и моделей является горячей темой среди технологических инвесторов. Такие компании, как OpenAI, Anthropic и другие экспериментируют с различными моделями получения дохода, начиная от подписки до оплаты за использование и сбора лицензионных отчислений, поскольку стремятся создавать всё более сложные продукты ИИ. Однако инвесторы ставят под сомнение эти бизнес-модели и их возврат инвестиций, открывая дискуссию о возможности достижения прибыльности в ближайшее время.

DeepSeek рассказала в X, что его онлайн-сервис имеет рентабельность 545% и предоставила обзор своей деятельности, включая то, как была оптимизирована вычислительная мощность для того, чтобы работа равномерно распределялась между несколькими серверами и центрами обработки данных. Компания сообщила, что внедрила инновации для оптимизации объема данных, обрабатываемых ИИ за определенный период времени, и управляла временем ожидания между отправкой запроса пользователем и получением ответа.

Источник: bloomberg.com
+
Написать комментарий (0)
Теперь в новом формате

Наш Telegram-канал @overclockers_news
Подписывайся, чтобы быть в курсе всех новостей!

Популярные новости

Сейчас обсуждают