DeepSeek tiết lộ lợi nhuận "khủng" từ các mô hình AI

Chi phí vận hành bao gồm sức mạnh tính toán, điện, lưu trữ dữ liệu và các tài nguyên khác cần thiết để khiến các mô hình AI hoạt động theo thời gian thực.

Tuy nhiên, DeepSeek đã thêm một tuyên bố miễn trừ trách nhiệm trong thông tin chi tiết mà họ cung cấp trên GitHub, nói rằng doanh thu thực tế của họ thấp hơn đáng kể vì nhiều lý do, trong đó có một số ít dịch vụ của họ được kiếm tiền và họ cung cấp chiết khấu vào giờ thấp điểm. Chi phí nói trên cũng chưa bao gồm các chi phí R&D và đào tạo để xây dựng các mô hình của DeepSeek.

Mặc dù biên lợi nhuận khổng lồ chỉ là lý thuyết, nhưng thông tin này lại xuất hiện vào thời điểm lợi nhuận của các công ty khởi nghiệp AI và mô hình của họ đang là chủ đề nóng trong giới đầu tư công nghệ.

Các công ty từ OpenAI đến Anthropic PBC đang thử nghiệm nhiều mô hình doanh thu khác nhau, từ mô hình đăng ký, tính phí sử dụng đến thu phí cấp phép, khi họ chạy đua để xây dựng các sản phẩm AI ngày càng tinh vi hơn.

Nhưng các nhà đầu tư đang đặt câu hỏi về các mô hình kinh doanh này và lợi tức đầu tư của họ, mở ra một cuộc tranh luận về tính khả thi của việc đạt được lợi nhuận trong tương lai gần.

DeepSeek hôm 1/3 cho biết dịch vụ trực tuyến của họ có "biên lợi nhuận chi phí là 545%" và đưa ra tổng quan về hoạt động của mình bao gồm cách họ tối ưu hóa sức mạnh tính toán bằng cách cân bằng tải - tức là quản lý lưu lượng để công việc được phân bổ đều giữa nhiều máy chủ và trung tâm dữ liệu.

DeepSeek cho biết họ đã đổi mới để tối ưu hóa lượng dữ liệu được mô hình AI xử lý trong một khoảng thời gian nhất định và quản lý độ trễ — thời gian chờ giữa lúc người dùng gửi truy vấn và nhận được câu trả lời.

Trong một loạt các bước đi bất thường bắt đầu vào đầu tuần này, DeepSeek đã khiến nhiều người trong ngành ngạc nhiên khi chia sẻ một số cải tiến và dữ liệu quan trọng hỗ trợ các mô hình của mình, trái ngược với cách tiếp cận độc quyền của các đối thủ lớn như OpenAI.

Theo Bloomberg