3月1日，DeepSeek接連傳出兩則重磅消息：

1、DeepSeek首次披露：其V3/R1推理系統的理論成本利潤率高達545%，展現出顯著的技術與成本優勢。

2、潞晨科技宣佈暫停DeepSeek API服務：用戶需儘快使用賬戶餘額，未使用部分將全額退款。

消息揭示了DeepSeek在技術創新與商業模式之間的雙重挑戰。

DeepSeek首次披露理論利潤率

3月1日，DeepSeek在知乎平臺開設了官方賬號，併發布一篇技術文章——《DeepSeek-V3/R1推理系統概覽》。文章顯示，DeepSeek-V3/R1推理系統的優化目標是實現更大的吞吐量和更低的延遲。爲了達成這兩個目標，DeepSeek採用了大規模跨節點專家並行（EP）方案。這種方案雖然增加了系統的複雜性，但能有效提升性能。

DeepSeek在文章中詳細介紹瞭如何通過EP技術增長批量大小、隱藏傳輸耗時以及進行負載均衡，從而優化整個推理系統的性能。通過這些技術手段，DeepSeek能夠處理更大規模的數據，同時保持或提高響應速度。以下是預填充階段的計算-通信重疊示意圖：

解碼階段也採用了類似的策略，但更加精細，將Attention層進一步細分爲兩步，使用了五階段流水線 (5-stage pipeline)，實現更流暢的通信-計算重疊。

在成本控制方面，DeepSeek的表現尤爲突出。根據官方披露的數據，V3/R1的訓練成本僅爲557.6萬美元，不到OpenAI GPT-4o模型的1/20。其推理成本也極具競爭力，每百萬token的定價僅爲16元，相比OpenAI低了近70%。基於這些優化，DeepSeek的理論利潤率高達545%，顯示出其在成本控制和效率提升方面的巨大潛力。

潞晨科技暫停DeepSeek API服務

儘管DeepSeek在技術上取得了顯著突破，但其基於MaaS的商業模式卻面臨嚴峻挑戰。3月1日，潞晨科技官微宣佈：“尊敬的用戶，潞晨雲將在一週後停止提供DeepSeek API服務，請儘快用完您的餘額。如果沒用完，我們全額退款。”

當天下午，潞晨科技CEO尤洋發文回應DeepSeek公佈的理論成本利潤率。爭議焦點主要集中在以下幾點：

數據參考性問題：尤洋認爲文章中合併計算了DeepSeek網頁、APP和MaaS API的token數，無法準確反映MaaS的真實成本和使用情況。MaaS是ToB工具，與ToC的網頁和APP在性能要求和成本結構上存在顯著差異。

MaaS性能與穩定性：春節期間DeepSeek APP和網頁頻繁掉線，延遲高達15分鐘以上，無法滿足ToB客戶對低延遲和高穩定性的要求。MaaS作爲ToB服務，需保證首字響應≤2秒、單token處理≤100ms，現有技術難以達標。

商業模式可持續性：MaaS需時刻保持超負荷運轉，且需準備5倍於實際需求的機器資源以應對突發流量，導致成本高企。高投入與低毛利的矛盾使得MaaS模式難以盈利。

技術創新的實際貢獻：DeepSeek在AI基礎設施上依賴英偉達GPU和已有技術（如MOE架構、PD分離），並未提出顛覆性算法。中小云廠商吹噓推理速度提升10倍，但缺乏實際盈利案例，技術優勢未能轉化爲商業成功。

本文來源微信公衆號“Wind萬得”，智通財經編輯：陳秋達。