DeepSeek заявил о невероятной прибыльности своих ИИ-моделей. Но так ли это на самом деле?

Китайский стартап DeepSeek, разрабатывающий искусственный интеллект, шокировал рынок, объявив о теоретической прибыльности в 545% для своих моделей V3 и R1. По словам компании, такие цифры возможны, если учитывать только текущие затраты на обработку запросов (инференс) и игнорировать расходы на обучение нейросетей и научные исследования. Однако эксперты сомневаются: реальная маржа, скорее всего, в разы ниже.

Почему 545% — это лишь теория?

DeepSeek пояснил, что расчеты основаны на данных за одни сутки в конце февраля, когда спрос на их сервисы был высоким. Но в реальности компания сталкивается с рядом ограничений. Например, большинство ее услуг пока не приносят доход, а в непиковые часы клиентам предлагаются скидки. Кроме того, в формуле не учтены миллионы долларов, потраченные на обучение ИИ-моделей — основная статья расходов в этой отрасли.

Это заявление прозвучало на фоне жарких споров о прибыльности ИИ-стартапов. Такие гиганты, как OpenAI и Anthropic, экспериментируют с подписками и платным доступом, но инвесторы все чаще спрашивают: когда вложения начнут окупаться?

Секрет «успеха»: оптимизация вместо больших бюджетов

DeepSeek попытался обосновать высокую маржу своими инновациями. Компания утверждает, что добилась эффективности за счет умного распределения нагрузки между серверами, что снижает затраты на электроэнергию и оборудование. Также стартап сократил время отклика системы — задержки между вопросом пользователя и ответом ИИ.

Необычно и то, что DeepSeek раскрыл часть технологий, хотя обычно компании хранят такие детали в секрете. Например, OpenAI и Google редко делятся нюансами своих алгоритмов. Этот шаг китайского стартапа можно расценить как попытку привлечь внимание на фоне жесткой конкуренции.

Мнение рынка: скепсис и надежды

Аналитики называют заявление DeepSeek рекламным трюком. «Теоретическая маржа показывает, на что способна оптимизация, но реальная прибыль требует времени и масштабирования», — отмечает издание TechCrunch. Однако даже гипотетические цифры заставляют задуматься: возможно, стартапы смогут снизить затраты на ИИ, сделав технологии доступнее.

DeepSeek зажег искру надежды на прибыльный ИИ, но огонь пока не разгорелся. Чтобы теория стала реальностью, стартапу предстоит доказать, что его подход работает не только на бумаге, но и в условиях реального рынка.