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DeepSeek 崩了擠上熱搜:省下的訓練成本,正在推理端按日計帳

一則三字熱搜詞條對照557.6萬美元的訓練帳單,拆解免費AI服務中斷背後的推理支出、註冊閘門與雲端託管各方的分帳位置。

/ 編輯部 #人工智慧#成本結構#雲端服務
DeepSeek 崩了擠上熱搜:省下的訓練成本,正在推理端按日計帳

2025年1月27日,輝達單日下跌約17%,市值蒸發約5,890億美元,寫下當時美股市場單日最大減損紀錄。觸發點是一家杭州公司與其技術報告裡的一行數字:DeepSeek-V3 單次訓練動用278.8萬個 H800 GPU 小時,按每小時2美元換算,約合557.6萬美元。

之後,同一家公司以另一種方式回到熱搜。詞條寫著「DeepSeek 崩了」,使用者回報的內容集中在網頁與 App 無法正常回應。原因與影響範圍,詞條本身沒有答案,能確認的事實只有一件:同一時段,大量使用者拿不到模型的輸出。

對一家把低成本寫進全球資產價格史的公司,服務中斷等於一份被迫攤開的帳本。訓練端省下的每一美元,是否正以產能短缺的形式在推理端逐日償還,這條熱搜把問題重新推上檯面。

統計圖卡呈現 DeepSeek-V3 官方技術報告揭露的單次訓練成本約557.6萬美元,來自278.8萬個 H800 GPU 小時乘以每小時2美元的換算

兩張帳單:一次性的訓練,逐日的推理

DeepSeek 成本結構的第一層差異在帳單屬性。訓練是一次性支出,模型練成,557.6萬美元即成沉沒成本,後續蒸餾與微調的邊際開支遠低於首訓。推理是營運支出,每一次對話、每一次 API 呼叫都在消耗 GPU 時數,且隨使用者規模線性放大。

時間軸上的兌現很快。2025年1月20日 R1 釋出,App 數日內登上美國 App Store 免費榜第一,免費入口承接的流量遠超付費 API。訓練帳單有明確金額與截止日,推理帳單藏在服務可用性裡,直到「崩了」成為詞條,才被臨時盤點一次。

第二層是定價。以2025年初的公開牌價計,DeepSeek-R1 API 輸出每百萬 tokens 收2.19美元,OpenAI o1 同口徑收60美元,差距約27倍;輸入端在快取命中時僅0.14美元。低價是獲客工具,同時也是用量放大器,單價壓得愈低,免費與付費兩端的總 tokens 愈難收斂,推理叢集的尖峯負載就愈難預測。支撐這套定價的資本結構也不尋常:公司成立於2023年,資金來自量化基金幻方,沒有公開的外部融資輪次紀錄,不必向創投解釋毛利曲線。

統計圖卡比較 DeepSeek-R1 與 OpenAI o1 每百萬輸出 tokens 的 API 定價,2.19美元對上60美元,價差約27倍

免費入口沒有服務水準協議

中斷的處理成本,取決於服務的合約結構。商業 API 與雲端服務多半附帶服務水準協議,中斷按時長折算抵扣;免費 App 與使用者之間沒有對價關係,中斷只需承受聲譽成本,不必認列賠償。對照組是 ChatGPT,2024年12月其中斷數小時,OpenAI 同樣無現金賠付義務,但 Plus 訂閱與 API 客戶的留存壓力,讓穩定性必須計入產品成本。

DeepSeek 並非第一次面對容量課題。2025年2月初,官方曾以遭遇大規模惡意攻擊為由,暫停開放部分新用戶註冊,僅既有帳號可登入。這是典型的以準入換穩定:推理容量喫緊時,先關上獲客閥門,保住存量使用者的體驗。同期官方也調整過 API 定價,調降快取命中價格、加深夜間錯峯折扣,用價格槓桿把可延後的用量移往離峯時段。

免費端的遷移成本近乎零。通用對話模型在免費價位帶供給充足,一次中斷造成的分流,多半會在服務恢復後回流。企業端的計算不同,把生產流程接在一個沒有承諾的免費入口上,本來就不在採購選項裡,中斷只是把這條常識再驗證一次。

同一個模型,託管在雲上

中斷事件的直接受惠方是雲端服務商。R1 以 MIT 授權開源,模型權重人人可取,2025年2月起,阿裏雲、騰訊雲、百度智慧雲、火山引擎先後上架 DeepSeek 系列的託管服務,按量計費,附企業級承諾。原廠入口中斷時,同一個模型在雲端照常回應。

這是開源策略的成本面。開源讓 DeepSeek 以近乎零通路成本完成全球鋪貨,代價是放棄了模型存取的獨佔性。穩定性出現缺口時,企業客戶外溢的去向多半是雲端上的同一份權重,品牌留在模型名稱裡,收入流向託管方。對託管業者而言,這是零研發成本取得的需求,邊際貢獻率極高。

可用性也是 AI 與基礎設施之間的計量單位。蔡崇信先前提出AI五年內轉為隱性基礎設施的預估,前提正是可用性不再構成話題。水電中斷不會上熱搜,AI 服務會,這條落差丈量著兩者之間還剩多少距離。

清單圖卡列舉2025年2月起先後提供 DeepSeek 開源模型託管服務的四家雲端業者,包含阿裏雲、騰訊雲、百度智慧雲與火山引擎

三種收場,各記一本帳

情境一,延續既有的產能管理:限流與錯峯定價,必要時再度關上註冊閘門。開支最低,免費入口的體驗折損持續累積,熱搜週期性重現。

情境二,結構性分流:免費端保留品牌與研究價值,把對穩定性敏感的用量明確導向付費 API 與雲端託管。等同於把免費 App 記進行銷科目,帳目反而乾淨。

情境三,穩定性投資:擴充推理叢集、拉高冗餘水位,必要時多可用區部署。這是資本支出帳,直接對沖低成本敘事。算力市場的賣方也在消化同一種不確定性,輝達在1月的市值事件之後持續以投資綁定需求方,這筆輝達加碼Reflection AI的收購算術顯示,買賣雙方都在用長期承諾換取確定性。

熱搜會退潮,帳目不會。訓練成本的節省已在1月27日的盤面完成兌現,推理端的支出、產能與冗餘投資,則會以服務中斷的頻率被反覆計價。對免費使用者,這是幾分鐘的等待;對把模型接進生產流程的一方,這是採購條款裡新添的一行,把可用性從預設值改成計價項。