DeepSeek senkt API-Preise um bis zu 75 % während der Schwachlastzeiten

DeepSeek hat rabattierte Preise für Schwachlastzeiten für Entwickler eingeführt, die seine KI-Modelle zum Aufbau ihrer Produkte nutzen.

Laut einer Preistabelle auf ihrer Website werden die Kosten für die Nutzung der API für das R1-Modell um 75 % sinken, während das V3-Modell in diesem Zeitraum 50 % günstiger ist.

Das in Hangzhou ansässige KI-Startup reagiert auf die stark steigende Nachfrage von Nutzern und Entwicklern, die seine Technologie rasch übernehmen.

DeepSeek stört den KI-Markt mit aggressiven Preissenkungen

DeepSeek’s erschwingliche KI-Modelle lösten im vergangenen Monat einen massiven Verkauf an den globalen Aktienmärkten aus, da Investoren befürchteten, dass sie die bestehenden KI-Marktführer beeinträchtigen würden.

Laut dem in Hangzhou ansässigen Unternehmen würden die Kosten für die Nutzung seiner API – die Entwicklern die Integration seiner KI-Modelle in ihre Anwendungen und Webprodukte ermöglicht – von 16:30 Uhr bis 00:30 Uhr GMT um bis zu 75 % reduziert. Der Schritt könnte Wettbewerber in China und im Ausland unter Druck setzen, ihre Preise zu senken.

Obwohl DeepSeek diesen Zeitraum als „Schwachlastzeit“ bezeichnet, da er von 00:30 bis 08:30 Uhr Pekinger Zeit läuft, fällt er mit den Tagesstunden in Europa und den Vereinigten Staaten zusammen, wo die kostengünstigen, aber leistungsstarken KI-Modelle des Unternehmens kürzlich einen Verkauf von Tech-Aktien auslösten.

DeepSeek’s neueste Preisnachlässe am Mittwoch markieren einen weiteren mutigen Störungsversuch in der KI-Branche in China und weltweit. Quellen, die mit dem Unternehmen vertraut sind, berichten, dass DeepSeek nun die Einführung eines Nachfolgers für sein R1-Modell, das im Januar debütierte, vorantreibt.

Wettbewerber wie Tencent Holdings Ltd. und Perplexity AI haben begonnen, DeepSeek’s Modelle zu nutzen, zusammen mit staatlichen Stellen in ganz China, einschließlich Abteilungen der Hongkonger Regierung.

Am Dienstag, DeepSeek die Aufladung von Guthaben für den Zugriff auf seine API wieder freigegeben, warnte jedoch, dass die Kapazität während der Hauptgeschäftszeiten begrenzt sein würde.

DeepSeek löst einen KI-Preiskrieg mit seinem kostengünstigen Modell aus

Seit seiner Einführung am 20. Januar hat DeepSeek’s Reasoning-Chatbot herkömmliche Annahmen über die Kosten der Entwicklung fortschrittlicher KI-Modelle herausgefordert. Als potenzieller Rivale von OpenAI, lobte man ihn für seine hohe Leistung zu einem Bruchteil der Kosten.

Der Erfolg des Moduels hat einen Aufschwung bei chinesischen Tech- und Internetaktien befeuert, da Investoren weitere Gewinne erwarten, trotz anhaltender Chip-Handelsbeschränkungen aus Washington.

Das Engagement des Unternehmens für Open-Source-Entwicklung und aggressive Preisgestaltung löste im vergangenen Mai einen inländischen KI-Preiskrieg mit der Veröffentlichung seines V2-Moduls aus, dem Vorgänger der KI, die seinen weit verbreiteten Assistenten antreibt.

Seit DeepSeek seinen KI-Assistenten letzten Monat eingeführt hat, hat OpenAI, der Hersteller von ChatGPT, die Preise gesenkt, während Google’s Gemini rabattierte Zugangsstufen eingeführt hat.

DeepSeek senkt KI-Kosten und hält mit Branchenriesen Schritt

DeepSeek entwickelte eines der leistungsfähigsten KI-Systeme der Welt, während es deutlich weniger Ressourcen als seine Wettbewerber einsetzte. Im Gegensatz zu führenden KI-Unternehmen, die auf Supercomputer mit über 16.000 GPUs setzen, erzielte DeepSeek ähnliche Ergebnisse mit nur 2.000 GPUs und reduzierte seine reinen Rechenkosten auf 6 Millionen US-Dollar – etwa ein Zehntel dessen, was Meta für sein neuestes KI-Modul ausgegeben hat.

Das Unternehmen erreichte diese Kosteneffizienz durch eine Mischung aus innovativen Techniken. Eine seiner Haupttaktiken war die „Mixture of Experts“-Technik, die das KI-System in mehrere spezialisierte neuronale Netzwerke unterteilt, die jeweils auf eine bestimmte Fähigkeit fokussiert sind, wie Poesie, Programmierung, Physik oder Biologie. 

Anstatt alle Daten durch ein einzelnes großes Modell zu streamen, operierten diese kleineren Expertensysteme unabhängig, während ein „Generalist“-Netzwerk ihre Interaktivität koordinierte. Dies senkte die Rechenkosten erheblich und vermied teure Datenübertragungen zwischen GPUs.

Das chinesische KI-Startup optimierte dann sein eigenes KI-Training weiter durch Reduzierung der numerischen Präzision. Anstatt Zahlen im herkömmlichen 16-Bit-Speicherformat zu speichern, reduzierte das Unternehmen sie auf 8-Bit-Speicher, wodurch sich seine Speicherbedürfnisse halbierten. Obwohl dies die Präzision einzelner Berechnungen leicht verringerte, hatte der Kompromiss wenig Einfluss auf die Gesamtleistung des Modells.

Die endgültigen Berechnungen des Unternehmens erfolgten in einem 32-Bit-Format, was es ermöglichte, die Effizienz beizubehalten und dennoch Genauigkeit dort zu gewährleisten, wo es darauf ankam.

DeepSeek hatte auch den Vorteil, sehr effiziente Teamsoftware zu schreiben, die die GPU am besten nutzte. Obwohl viele KI-Labors qualifizierte Ingenieure einstellen, haben nur wenige diese kostensparenden Techniken erfolgreich im großen Maßstab umgesetzt. Während einige der führenden KI-Unternehmen möglicherweise andere Variationen solcher Methoden implementiert haben, zeigt DeepSeek’s Blitzschlag das Potenzial, wie Front-End-Edge-KI mit deutlich weniger Ressourcen entwickelt werden kann, als zuvor angenommen.

Mit seiner Open-Source-Veröffentlichung hat DeepSeek den Grundstein für günstigere KI-Entwicklung gelegt und möglicherweise den Lauf der Branche verändert, indem es seine Methoden der restlichen KI-Forschungswelt bekannt gemacht hat.

Sein Erfolg unterstützt die Idee, dass nur Unternehmen mit Milliardenbudgets in der Lage sind, um die Erstellung der anspruchsvollsten KI-Systeme zu konkurrieren.