SecondSource從一手資料重建判斷

今日 · 貼文 10 月 20 日

DeepSeek 開源生產用推論框架。營收數字自報

DeepSeek 開源自家生產用推論框架 DeepInfer。swyx 轉錄的 DeepSeek 數字是單一叢集每日 155 兆 token、每卡每小時營收 38 美元

左右兩格並列的概念插畫:左格中一名穿黑衣、掛著識別證吊牌的人,站在一台背對觀者的深色螢幕旁;螢幕放在印有 DEEPINFER 字樣的灰色台座上,後方黑色牆面寫著 DEEPSEEK,旁有藍色鯨魚形標誌和一塊帶對話框圖示的小面板。右格是同一場景,螢幕轉為正面,紅橘色畫面上排著一列列淺色橫條,那人一手扶著螢幕邊緣,螢幕後方散開一道淡粉色光束。

為什麼重要: DeepSeek 開源的不只是權重,還有生產用的推論軟體。其他推論服務商與前沿實驗室在服務效率上的差距可能縮小,數字為 DeepSeek 自報。

DeepSeek 是中國 AI 實驗室。10 月 20 日 DeepSeek 官方帳號宣布開源自家推論框架 DeepInfer,原文寫「We're sharing our production stack to help the community lower compute costs」(DeepSeek,2026-10-20)。DeepInfer 支撐 DeepSeek 自家 V4.1-Flash 的服務。AI 工程師播客 Latent Space 的共同主持人 swyx 轉錄 DeepSeek 知乎官方頁的一段:單一叢集每日 155 兆 token,整體營收每卡每小時 38 美元,以離峰價計(swyx,2026-10-20)。swyx 假設每 GPU 小時成本 5 到 10 美元,拿 38 美元的營收算出約 80% 的服務毛利,這是 swyx 的算法。照同一個假設,本報換算毛利約在 73.7% 到 86.8% 之間,80% 是 swyx 取的值。叢集卡數與硬體,轉錄段落沒提供,所以 155 兆 token 與 38 美元無法互相換算。開源推論框架 vLLM 隔日說,用 DeepSeek 公布的解碼設定,vLLM 在 GB200 上的解碼吞吐與 DeepInfer 公布的結果相差 6% 以內(vLLM,2026-10-21)。這是拿對方公布的數字對照,不是兩邊同時實測。QLoRA 作者、機器學習系統研究者 Tim Dettmers 寫,DeepSeek 的推論系統與 OpenAI 的同級,沒附並列數據(Tim Dettmers,2026-10-20)。

還不能當真: 營收數字是 DeepSeek 自報,知乎原頁未經查閱 怎麼查的 →

判斷更新: 若推論服務的效率不再拉開差距,競爭就回到模型好不好、客戶從哪裡來。那樣的話,「算力稀缺加高資本開支才有推論護城河」的說法會受壓。這是本報還沒定案的判斷。同一天另有一個要一起看的訊號:路透社報導字節跳動、阿里巴巴、騰訊向 Nvidia 下單逾 350 億美元,Nvidia 告知客戶不保證能履約,見快訊第 3 則。算力仍然吃緊,所以護城河會不會受壓還分不出來。下一個要看的是有沒有 DeepSeek 以外的團隊用 DeepInfer 公布吞吐與成本。

出處與查證

這則刊在2026年10月21日的晨報,同一期還有 15 則。查證經過、引句核對與當天缺的資料,記在那一期的本日驗證。

引用這則

SecondSource(2026),〈DeepSeek 開源生產用推論框架。營收數字自報〉,https://secondsource.io/news/2026-10-21-3/,取用日期取用。