DeepSeek, una startup cinese AI, ha condiviso metriche finanziarie chiave sabato, fornendo una delle poche intuizioni sull'economia del settore dell'IA.
La società ha annunciato tramite X che i suoi modelli V3 e R1 hanno raggiunto un margine di profitto teorico del 545% in 24 ore nell'ultimo giorno di febbraio.
DeepSeek ha chiarito su GitHub che le informazioni che condivideva non era conclusiva. Ha affermato che il profitto effettivo è molto più basso di quanto suggerisce il margine teorico.
L'azienda di intelligenza artificiale ha dichiarato che la differenza è dovuta a diversi fattori, incluso il fatto che solo un piccolo insieme dei suoi servizi è monetizzato e che offre sconti durante le ore di punta.
Inoltre, le stime dei costi qui non includono l'enorme R&S e i costi computazionali associati alla formazione e alla messa a punto dei suoi modelli di AI proprietari. Quindi, mentre i margini del reddito netto sembrano molto alti nei numeri che stiamo vedendo, non riflettono l'ampia realtà della vita economica di un'azienda di intelligenza artificiale su larga scala.
I profitti per appezzamento di DeepSeek sono in gran parte teorici
Mentre i margini di profitto allettanti che suggeriscono DeepSeek sono per lo più teorici, la divulgazione dell'azienda arriva in un momento fondamentale, con gli investitori tecnologici che scrutano la sostenibilità finanziaria delle startup di intelligenza artificiale e dei loro modelli di business.
Gli investitori sono più focalizzati che mai sul fatto che le aziende di intelligenza artificiale possano stabilire flussi di entrate sostenibili tra costi di infrastruttura elevati, forte concorrenza e regolamenti in evoluzione.
La rivelazione di DeepSeek-con i suoi avvertimenti-si aggiunge alla discussione di una domanda più grande: le aziende di intelligenza artificiale possono passare dalle imprese guidate dalla ricerca a aziende redditizie? Man mano che il settore matura, tali divulgazioni potrebbero fornire preziose informazioni sull'economia dell'IA mentre si evolve e sulle varie strategie di monetizzazione che possono rivelarsi praticabili in un settore in cui le scoperte spesso comportano un significativo esborso finanziario.
Tuttavia, la privacy e le preoccupazioni politiche potrebbero presto mitigare l'hype intorno a Deepseek. Se la debacle intorno a Tiktok negli Stati Uniti è un'indicazione degli atteggiamenti dei legislatori nei confronti delle app cinesi, allora Deepseek potrebbe non essere lungo per i mercati americani.
Le aziende di intelligenza artificiale hanno diverse prove del modello di entrate
Le aziende di intelligenza artificiale utilizzano più modelli di entrate per le prove. Da Openai Inc. all'antropico PBC, le aziende di intelligenza artificiale si stanno arrampicando per provare diversi modelli di entrate per trasformare le loro scoperte innovative in aziende vitali.
Questi approcci includono piani basati su abbonamento, prezzi pay-as-you-go e commissioni di licenza per i clienti aziendali mentre competono per creare prodotti AI sempre più sofisticati. Tuttavia, il costoso costo di formazione, distribuzione e manutenzione di questi modelli di intelligenza artificiale su larga scala ha sollevato crescenti preoccupazioni degli investitori.
I segni interrogativi incombono sulla redditività di questi modelli di business nella produzione di profitti costantemente scalabili, che ha aperto una discussione più ampia sul fatto che le società di intelligenza artificiale possano mai trarre profitto e/o diventare redditizie a breve termine.
Una strategia DeepSeek delineata che consente loro di ridurre i costi è l'ottimizzazione della potenza di calcolo, incluso il calcolo del carico. Questo approccio diffonde il traffico sui server e sui data center per bilanciare il lavoro e prevenire i colli di bottiglia, massimizzando l'utilizzo efficiente delle risorse.
La società ha anche messo in evidenza le sue innovazioni che consentono ai modelli di elaborare più dati contemporaneamente, un miglioramento che può migliorare le prestazioni complessive del sistema. DeepSeek ha anche messo in evidenza il suo lavoro sulla gestione della latenza o il tempo tra la query di un utente e la risposta di un'intelligenza artificiale, che garantisce che le esperienze dell'utente vanno senza intoppi.
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