LLMs之DeepSeek:AI模型市場深度分析:DeepSeek的挑戰與機遇,模型市場份額、Token經濟學與未來發展
導讀:該文章主要分析了中國大語言模型DeepSeek R1發布150天后的市場表現、Token經濟學的影響以及AI模型市場的競爭格局。文章指出,DeepSeek R1雖然在發布初期引起轟動,但其自身托管服務的用戶增長乏力,而第三方托管的DeepSeek模型使用量卻大幅增長。文章深入探討了Token經濟學中的關鍵KPI(延遲、交互性、上下文窗口)如何影響模型定價和用戶體驗,并分析了DeepSeek在這些方面的權衡。此外,文章還將Anthropic與DeepSeek進行了對比,指出兩者都面臨計算資源約束的問題。最后,文章探討了Inference云的興起以及AI模型市場未來的發展趨勢。
目錄
AI模型市場深度分析:DeepSeek的挑戰與機遇,模型市場份額、Token經濟學與未來發展
1. A Boom and… Bust?(繁榮與…蕭條?)
2. Tokenomics Basics(Token經濟學基礎)
3. DeepSeek Trade-Offs(DeepSeek的權衡)
4. Anthropic is More Like DeepSeek than They’d like to Admit(Anthropic比他們愿意承認的更像DeepSeek)
5. Speed Can be Compensated for(速度可以被彌補)
6. Rise of the Inference Clouds(推理云的興起)
AI模型市場深度分析:DeepSeek的挑戰與機遇,模型市場份額、Token經濟學與未來發展
這篇文章深入分析了DeepSeek R1發布后的市場表現,并從Token經濟學的角度探討了AI模型市場的競爭格局。文章指出,DeepSeek的低價策略是以犧牲用戶體驗為代價的,而Anthropic則通過提高模型效率來彌補計算資源上的不足。文章還探討了Inference云的興起以及AI模型市場未來的發展趨勢。總的來說,這篇文章對AI模型市場的發展現狀和未來趨勢進行了全面的分析,為模型提供商和用戶提供了有價值的參考。
地址 | DeepSeek Debrief: >128 Days Later? – SemiAnalysis |
時間 | 2025年7月3日 |
作者 | semianalysis |
1. A Boom and… Bust?(繁榮與…蕭條?)
DeepSeek R1發布后,用戶流量最初出現激增,但隨后增長停滯,市場份額下降。雖然DeepSeek自身平臺表現不佳,但第三方平臺對DeepSeek模型的使用量卻顯著增長
- DeepSeek R1發布初期市場反應強烈,但未能維持增長勢頭。
- DeepSeek自身托管服務的用戶增長乏力。
- 第三方托管的DeepSeek模型使用量大幅增長,表明模型本身受歡迎,但DeepSeek的服務可能存在問題。
- 思考:
- 模型發布后的持續增長需要有效的用戶獲取和留存策略。
- 第三方合作是擴大模型影響力的重要途徑。
- 模型提供商需要關注自身平臺的用戶體驗,以避免用戶流失。
Source: SemiAnalysis, Company prices
Source: SemiAnalysis, SimilarWeb
Source: SemiAnalysis, OpenRouter
Source: SemiAnalysis, OpenRouter
2. Tokenomics Basics(Token經濟學基礎)
介紹了Token經濟學的基本概念,包括Token的定義、AI工廠的運作模式以及模型提供商可以調整的關鍵KPI。
- Token是AI模型處理和生成內容的基本單位。
- AI工廠通過Token的輸入和輸出來盈利。
- 模型提供商可以通過調整延遲、交互性和上下文窗口等KPI來優化Token定價。
- 單純討論Token價格而不考慮KPI是不全面的。
- 思考:
- 理解Token經濟學是優化AI模型服務和定價的關鍵。
- 模型提供商需要根據自身硬件和模型特點,權衡不同KPI之間的關系。
- 用戶需要根據自身需求選擇合適的模型和服務。
3. DeepSeek Trade-Offs(DeepSeek的權衡)
分析了DeepSeek在Token經濟學方面的權衡,指出其低價策略是以犧牲延遲和上下文窗口為代價的。
- DeepSeek通過犧牲延遲來降低Token價格,導致用戶體驗不佳。
- DeepSeek的上下文窗口較小,限制了其在某些領域的應用。
- DeepSeek通過高批量處理來降低成本,但進一步降低了用戶體驗。
- DeepSeek專注于AGI研究,不重視終端用戶體驗。
- 思考:
- 模型提供商需要在價格、延遲、交互性和上下文窗口之間進行權衡。
- 不同的用戶群體對不同KPI的敏感度不同。
- 專注于特定目標(如AGI研究)可能會導致在其他方面的妥協。
4. Anthropic is More Like DeepSeek than They’d like to Admit(Anthropic比他們愿意承認的更像DeepSeek)
將Anthropic與DeepSeek進行對比,指出兩者都面臨計算資源約束的問題,并分析了Anthropic在代碼領域的成功和挑戰。
- Anthropic和DeepSeek都面臨計算資源約束。
- Anthropic在代碼領域取得了成功,但同時也面臨計算壓力。
- Anthropic通過與Amazon和Google合作來獲取更多計算資源。
- 思考:
- 計算資源是AI模型發展的關鍵瓶頸。
- 專注于特定領域可以提高模型競爭力。
- 與大型科技公司合作是獲取計算資源的重要途徑。
5. Speed Can be Compensated for(速度可以被彌補)
?探討了速度在AI模型中的重要性,并指出Anthropic通過提高模型效率來彌補速度上的不足。
- 速度是影響用戶體驗的重要因素。
- Anthropic通過提高模型效率來減少Token使用量,從而降低端到端響應時間。
- 模型效率是提高競爭力的重要途徑。
- 思考:
- 模型提供商可以通過優化模型結構和算法來提高效率。
- 用戶需要關注模型的端到端響應時間,而不僅僅是Token生成速度。
6. Rise of the Inference Clouds(推理云的興起)
- 介紹了Inference云的興起,以及越來越多的公司開始銷售Token作為服務。
- Inference云正在興起,越來越多的公司開始提供AI模型推理服務。
- 越來越多的公司開始銷售Token作為服務,而不是捆綁訂閱。
- 思考:
- Inference云為AI模型提供商提供了新的商業模式。
- 銷售Token作為服務可以更好地滿足用戶多樣化的需求。