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首先,可以选择对部分模型的使用权,进行收费。
对的,大家得明白一件事,就是开源并不一定代表完全开源。
虽然大家都打着开源的旗号,但有很多人其实只是开源了某一层的技术,比如 Kimi 这次只是把底层推理框架开源了。
哪怕开源了整个模型,很多企业也都是做了两手准备。
有的人只对一些早期或者小参数量的模型进行开源。比如智谱虽然是坚定的开源阵营,不过在 DeepSeek 下场之前,它一直只公开小参数模型,比如 ChatGLM-6B 。
或者是做有一套免费开源的应用,同时再开发一套专门用来收费的模型。
这就是 Red Hat 的经典操作了,它们提供免费的基础版 Linux 发行版系统,但与此同时,也有面向 B 端的收费系统,比如企业付费版 RHEL 。
对于大模型来说也是一样,做B端定制化的付费模型部署,是现在盈利的一个大头。
比如智谱就是类似的模式,在其官网披露了同款服务,虽然现在只写着千万和百万。不过,在2023年智谱的商业版本部署价格大概如下。
就算退一万步来说,我的模型免费给你用, API 免费给你接,我也有法子把钱赚回来。
最简单的就是卖算力,像 DeepSeek 这样通过 tokens 来收费。
前段时间 DeepSeek 干脆公开了一份自己的盈利情况说明,似乎是想回击外界对于它赚钱能力的质疑。
里面有一个非常吸人眼球的数据,理论上 DeepSeek 一天的利润为47万美元,利润率545%。
在文章中,它说如果取用它们调配后的计算机承载峰值来计算,那么 GPU 租赁成本为87072美金/每天。
把网页、APP和API的负载全部算上,那么依照DeepSeek R1的定价来算,理论上一天的总收入可以达到562927美元/天。
这笔账一算,不仅国内炸了,国外媒体也纷纷跟进报道。
不过,差评君得踩一脚刹车了。其实 DeepSeek 的这个收入只是最理想状态的结果。大多数情况下,并没有办法做到这样满额功率地跑。
尤其是 DeepSeek 以外的企业,更是无法做到和 DeepSeek 一样调教模型,做到多线满功率输出。
所以,这部分的收入虽然稳定,但对很多企业来说,大多时候只是上不来台面的三瓜俩枣。在阿里巴巴最新的财报,他们也承认了千问大模型 API 的收入,根本没有形成规模。