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GPU利潤率545%!DeepSeek成本公開:還值得自建算力嗎?

發(fā)布于 2025-3-7 10:59
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算力成本,大模型時(shí)代的“生死線”近日,國產(chǎn)大模型廠商DeepSeek罕見披露了其推理系統(tǒng)DeepSeek-V3/R1的核心架構(gòu)與成本細(xì)節(jié):單日GPU租賃成本超8.7萬美元,理論利潤率卻高達(dá)545%。這一數(shù)據(jù)讓行業(yè)再次聚焦大模型的核心命題——當(dāng)云廠商提供“水電煤”般的算力時(shí),自建集群是否還有必要?

一、DeepSeek的“吞吐量革命”:專家并行如何顛覆效率?

GPU利潤率545%!DeepSeek成本公開:還值得自建算力嗎?-AI.x社區(qū)

Diagram of DeepSeek's Online Inference System

DeepSeek-V3/R1的核心目標(biāo)直指大模型推理的痛點(diǎn):用更低的延遲,榨出更高的吞吐量。其殺手锏是大規(guī)模跨節(jié)點(diǎn)專家并行(EP)

?專家“分而治之”:每層256個(gè)專家中僅激活8個(gè),通過跨節(jié)點(diǎn)分散計(jì)算,單卡負(fù)載銳減,矩陣乘法效率飆升。

?雙Batch流水線:Prefill階段用雙Batch交替掩蓋通信耗時(shí);Decode階段拆解Attention實(shí)現(xiàn)5級(jí)流水,通信與計(jì)算“無縫銜接”。

?動(dòng)態(tài)負(fù)載均衡:針對(duì)不同GPU的請(qǐng)求長度、專家熱度差異,實(shí)時(shí)平衡計(jì)算量、通信量、KVCache內(nèi)存占用,避免“短板效應(yīng)”。

結(jié)果如何? 單臺(tái)H800 GPU的吞吐量達(dá)到:

  • ?輸入73.7k tokens/s(Prefill,含56.3%緩存命中)
  • ?輸出14.8k tokens/s(Decode),支撐日均7760億token處理。

二、云上推理的“成本真相”:租賃竟比自建更賺?

GPU利潤率545%!DeepSeek成本公開:還值得自建算力嗎?-AI.x社區(qū)

Cost And Theoretical Income

DeepSeek的成本賬本揭開了一個(gè)反直覺結(jié)論:租用云GPU,反而比自建集群更“暴利”

  • ?成本結(jié)構(gòu):日均租賃278節(jié)點(diǎn)(2222塊H800),成本8.7萬美元;理論收入達(dá)56.2萬美元,利潤率545%。
  • ?彈性優(yōu)勢(shì):白天流量高峰全節(jié)點(diǎn)推理,夜間縮容用于訓(xùn)練研究,無需為閑置算力買單。
  • ?定價(jià)策略:按需使用云廠商的運(yùn)維、網(wǎng)絡(luò)、故障冗余能力,邊際成本近乎為“零”。
  • 行業(yè)啟示錄:云廠商的規(guī)模化效應(yīng),已讓自建集群的“重資產(chǎn)模式”失去性價(jià)比。正如DeepSeek所暗示——“33%毛利的生意不值得做,不如白嫖云廠商的基建”

三、自建VS租賃:大廠的兩難選擇

GPU利潤率545%!DeepSeek成本公開:還值得自建算力嗎?-AI.x社區(qū)

盡管云租賃經(jīng)濟(jì)性占優(yōu),但大廠仍有兩大“難言之隱”:

1.可用性焦慮:高峰期搶不到資源?核心業(yè)務(wù)宕機(jī)損失遠(yuǎn)超成本。

2.數(shù)據(jù)安全心結(jié):即便有“專機(jī)專用”“數(shù)據(jù)不出域”方案,領(lǐng)導(dǎo)仍可能認(rèn)為“機(jī)器搬進(jìn)自家機(jī)房才安心”。

現(xiàn)實(shí)魔幻一幕:某算力平臺(tái)為說服客戶,最終將服務(wù)器拆下直接送到甲方辦公室——這本質(zhì)上仍是“變相自建”,卻折射出行業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)安全的極致偏執(zhí)。

四、未來展望:算力會(huì)像電力一樣“即插即用”嗎?

DeepSeek的實(shí)踐指向一個(gè)未來:

  • ?算力電網(wǎng)化:廠商只需關(guān)注“接網(wǎng)能力”,無需自建發(fā)電廠(GPU集群)。
  • ?云廠商“工具化”:提供標(biāo)準(zhǔn)化、高彈性的算力單元,成為大模型時(shí)代的“基建底座”。

但有一個(gè)前提:云服務(wù)的穩(wěn)定性、安全性必須無限接近“自建體驗(yàn)”,否則巨頭們?nèi)詴?huì)押注可控性更高的私有集群。

結(jié)語:成本與控制的博弈,遠(yuǎn)未終局

DeepSeek的案例證明,云租賃已是大模型商業(yè)化的最優(yōu)解。但對(duì)巨頭而言,是否交出算力控制權(quán),仍是戰(zhàn)略級(jí)抉擇。或許未來的答案不在“二選一”,而在于混合云——讓核心數(shù)據(jù)留在本地,邊緣計(jì)算擁抱云端。這場博弈,才剛剛開始。

引用鏈接

??[1]??? deepseek-ai/open-infra-index: ???https://github.com/deepseek-ai/open-infra-index??

本文轉(zhuǎn)載自??云原生AI百寶箱??,作者:云原生AI百寶箱

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