545%利润率：DeepSeek逆袭OpenAI的黑科技！

前言

开源周连发五天，正当大家以为DeepSeek要收工时，它突然在知乎甩出一个彩蛋：《DeepSeek-V3/R1推理系统概览》。

原文：https://zhuanlan.zhihu.com/p/27181462601

弱弱说一句，DeepSeek刚入住知乎，这是第一篇也是唯一一篇文章，已收获粉丝2.2万。

看完之后，只有一句，牛逼！

文章直接明牌——理论成本利润率高达545%，比OpenAI便宜几十倍，还能日赚346万人民币。

下面给大家分享下这篇文章的主要内容。

第六天的彩蛋

——推理系统如何榨干每一块GPU？

DeepSeek这次公开的推理系统，目标简单粗暴：更大吞吐、更低延迟、更省成本。

• 专家并行（EP）：传统大模型，一块GPU干所有活。DeepSeek的专家并行（EP）则把模型分散到多级多卡上并行计算。白天高峰时，278个节点（每节点8块H800 GPU）全力推理；夜间闲置时，直接切到研发训练，硬件利用率拉满。

• 计算通信重叠：跨节点协作最大的问题是通信延迟。DeepSeek的操作是：让计算和传输同时进行！

• Prefill阶段：两个计算批次交错执行，一个算、一个传；
• Decode阶段：拆成5级流水线，把通信时间“藏”在计算间隙里。简单说，就是让GPU永远别闲着。

• 负载均衡：系统里最怕有的GPU累死，有的闲死。DeepSeek设计了三套动态均衡器：

• Prefill阶段：按请求长度分配任务，避免长文本堵车；
• Decode阶段：平衡KVCache内存占用，防止“内存大户”拖后腿；
• 专家负载：自动复制高负载专家，分摊到空闲显卡。

最终单块H800的吞吐量：

• 对于 prefill 任务，输入吞吐约 73.7k tokens/s（含缓存命中）；
• 对于 decode 任务，输出吞吐约 14.8k tokens/s。

Open VS Close

DeepSeek技术开源如火如荼，OpenAI却给出了个那样的GPT-4.5。

真像别人说的：以前OpenAI负责技术，DeepSeek负责高情商，现在，反过来了。

哦不对，DeepSeek贴吧老哥一样的情商，GPT-4.5估计还达不到。

以下是最近开闭源动作的合订本，方便大家了解（参考知乎“吕阿华”回答）。

• OpenAI为了抢头条连续举办了12场发布会推出新产品；DeepSeek为了推动生态发展连续一周发布了一系列开源框架。
• OpenAI为了减少亏损推出了每月200美元的会员计划；DeepSeek在供不应求的情况下始终坚持免费服务。
• OpenAI推出了GPT-4.5，性能提升有限但API单价上涨了30倍；DeepSeek则实施了夜间降价策略。
• OpenAI在2024年中预计当年亏损将达到50亿美元；DeepSeek则公开表示其利润率仍然很高。

总结

DeepSeek开源的技术很牛，但我感觉更牛的是：它证明了，除了“创意-PPT-讲故事”的模式外，专注于技术研发同样能够走向成功。

虽然成功的不是我，但同行者的光芒已经照亮了前行的路。

大家继续加油！