شاركت Deepseek ، وهي شركة ناشئة صينية من الذكاء الاصطناعي ، مقاييس مالية رئيسية يوم السبت ، حيث توفر واحدة من الأفكار القليلة في اقتصاديات صناعة الذكاء الاصطناعى.
أعلنت الشركة عبر X أن نماذج V3 و R1 لها تصل إلى هامش ربح نظري قدره 545 ٪ على مدار 24 ساعة في اليوم الأخير من فبراير.
أوضح Deepseek على Github أن المعلومات التي شاركها لم تكن قاطعة. وذكر أن الربح الفعلي أقل بكثير مما يوحي بهامش النظرية.
ذكرت شركة الذكاء الاصطناعى أن الفرق يرجع إلى عوامل مختلفة ، بما في ذلك حقيقة أن مجموعة صغيرة فقط من خدماتها يتم تسييلها وأنها توفر خصومات خلال ساعات خارج أقدام.
علاوة على ذلك ، لا تشمل تقديرات التكلفة هنا البحث والتطوير الضخم والتكاليف الحسابية المرتبطة بالتدريب وضبط نماذج الذكاء الاصطناعي الخاص بها. لذلك ، في حين أن هوامش الدخل الصافية تبدو عالية جدًا في الأرقام التي نراها ، فإنها لا تعكس الواقع الواسع للحياة الاقتصادية لشركة AI على نطاق واسع.
أرباح ديبسيك الشهية نظرية إلى حد كبير
في حين أن هوامش الربح المغرية التي تقترحها ديبسيك هي في الغالب نظرية ، فإن الكشف عن الشركة يصل إلى لحظة محورية ، حيث يقوم المستثمرون التكنولوجيون بالتدقيق في الاستدامة المالية لشركات الناشئة من الذكاء الاصطناعى ونماذج أعمالهم.
يركز المستثمرون أكثر من أي وقت مضى على ما إذا كانت شركات الذكاء الاصطناعى يمكنها إنشاء تدفقات إيرادات مستدامة وسط تكاليف البنية التحتية المرتفعة ، والمنافسة الشرسة ، واللوائح المتطورة.
إن الوحي من Deepseek-مع تحذيراتها-يضيف إلى مناقشة سؤال أكبر: هل يمكن أن تنتقل شركات الذكاء الاصطناعي من الشركات التي تعتمد على الأبحاث إلى الشركات المربحة؟ مع نضوج القطاع ، يمكن أن توفر مثل هذه الإفصاحات نظرة ثاقبة على اقتصاديات الذكاء الاصطناعي مع تطورها واستراتيجيات الدخل المختلفة التي قد تكون قابلة للحياة في صناعة حيث تنطوي الاختراقات غالبًا على نفقات مالية كبيرة.
ومع ذلك ، فإن الخصوصية والمخاوف السياسية يمكن أن تخفف من الضجيج حول ديبسيك. إذا كانت الكارثة حول Tiktok في الولايات المتحدة هي أي مؤشر على مواقف المشرعين تجاه التطبيقات الصينية ، فقد لا يكون Deepseek طويلًا بالنسبة للأسواق الأمريكية.
شركات الذكاء الاصطناعى لديها عدة تجارب نموذج الإيرادات
تستخدم شركات الذكاء الاصطناعي نماذج إيرادات متعددة للتجارب. من Openai Inc. إلى PBC البشري ، تتدافع شركات الذكاء الاصطناعي لتجربة نماذج إيرادات مختلفة لتحويل اختراقاتها المبتكرة إلى أعمال قابلة للحياة.
تشمل هذه الأساليب خططًا قائمة على الاشتراك ، وأسعار الدفع ، ورسوم الترخيص لعملاء المؤسسات لأنها تتنافس لإنشاء منتجات AI متطورة بشكل متزايد. ومع ذلك ، فإن التكلفة الباهظة للتدريب والنشر والحفاظ على نماذج الذكاء الاصطناعى على نطاق واسع أثارت مخاوف متزايدة بشأن المستثمرين.
تلوح علامات الأسئلة حول جدوى هذه النماذج التجارية في إنتاج أرباح قابلة للتطوير باستمرار ، والتي فتحت مناقشة أوسع حول ما إذا كانت شركات الذكاء الاصطناعى يمكنها الاستفادة و/أو تصبح مربحة على المدى القصير.
حددت إحدى الاستراتيجيات Deepseek أن تمكنهم من الحفاظ على التكاليف منخفضة هو تحسين طاقة الحوسبة ، بما في ذلك الحوسبة التوازن. ينشر هذا النهج حركة المرور على الخوادم ومراكز البيانات لموازنة العمل ومنع الاختناقات ، مما يزيد من استخدام الموارد الفعال.
سلطت الشركة أيضًا الضوء على ابتكاراتها التي تمكن النماذج من معالجة المزيد من البيانات في وقت واحد ، وهو تحسن يمكن أن يعزز الأداء العام للنظام. أبرزت Deepseek أيضًا عملها على إدارة الكمون ، أو الوقت بين استعلام المستخدم واستجابة الذكاء الاصطناعي ، مما يضمن أن تجارب المستخدم تسير بسلاسة.
أكاديمية Cryptopolitan: تعبت من تقلبات السوق؟ تعلم كيف يمكن أن تساعدك DeFi سجل الآن
