深度求索的Deepseek免费开源，这家公司怎么盈利模式是怎样的呢？

发表于 2025-4-22 18:21:06

DeepSeek的盈利模式主要依赖于其API服务、量化交易利润和资源利用的优化。DeepSeek通过提供API服务来生成收入。该公司为开发者和企业提供接入其先进AI模型的API，允许他们将这些功能集成到自己的应用程序中。DeepSeek的API服务采用基于令牌的定价结构，按处理的输入和输出令牌数量收费。例如，DeepSeek-R1模型的输入令牌费用为每百万令牌0.55美元，输出令牌费用为每百万令牌2.19美元，这一价格远低于竞争对手OpenAI的定价。低成本的API服务吸引了大量用户，进而推动了高频次的API使用，为DeepSeek带来了可观的收入。
DeepSeek的母公司High-Flyer专注于量化交易，利用AI驱动的算法分析金融市场并执行交易。通过这些交易活动所产生的利润为DeepSeek的AI研究和开发提供了重要的财务支持。这种量化交易的盈利模式使DeepSeek能够在不依赖传统商业化路径的情况下，持续进行技术创新和模型开发。
DeepSeek在资源利用方面的优化也是其盈利模式的重要组成部分。该公司通过创新的模型架构和高效的计算资源管理，显著降低了训练和推理的成本。例如，DeepSeek采用了多头潜在注意力机制（MLA）和专家混合（MoE）等技术，使得其模型在计算资源的使用上更加高效，从而降低了整体运营成本。这种战略效率使DeepSeek能够在保持开放源代码的同时，依然实现盈利。
DeepSeek的开源策略和低成本结构使其在竞争中脱颖而出，尤其是在中国市场，DeepSeek被称为“AI界的拼多多”，其低价策略引发了行业内的价格战，迫使其他大厂如字节跳动、阿里巴巴等纷纷降价以保持竞争力。这种市场动态不仅提升了DeepSeek的知名度，也使其在全球AI市场中占据了重要位置。DeepSeek通过其免费模型和定制服务吸引用户，展现了其独特的商业模式和市场策略。用户可以在不花费任何费用的情况下下载和修改这些模型。这种开放的策略降低了用户的进入门槛，吸引了大量开发者和研究人员参与到其生态系统中来。根据估计，DeepSeek的用户基础在全球范围内达到了500万到600万，表明免费策略的有效性。

发表于 2025-4-22 18:33:04

DeepSeek作为开源免费的大模型，其母公司深度求索（DeepSeek）的盈利模式主要基于生态构建、技术服务和产业协同，而非直接通过模型本身收费。结合搜索结果中的信息，其盈利路径可归纳为以下几个方面：

1. 与云服务商的合作分成
DeepSeek通过开源模型吸引云服务商接入其技术，形成合作分成模式：
- 云厂商集成与API服务：如青云科技、阿里云、腾讯云等均上线了DeepSeek模型，用户可通过调用API按token数量付费，云厂商与DeepSeek可能共享收益。
- 私有化部署支持：企业若需在本地部署DeepSeek模型，云服务商提供硬件和技术支持（如青云科技的CoresHub平台），DeepSeek可能通过技术服务费或授权费获得收入。
- 算力优化带来的增值服务：DeepSeek的低成本模型降低了算力需求，但云厂商通过“智能计算”转型吸引更多用户，扩大市场规模，间接提升合作价值。

2. 企业级定制化解决方案
针对特定行业需求，深度求索提供深度定制服务：
- 垂直领域模型优化：例如半导体企业长川科技利用DeepSeek优化生产流程，其2024年净利润翻10倍，推测深度求索可能通过技术合作或分成获得收益。
- 私有化模型训练：企业需将自身数据与DeepSeek结合训练专属模型，深度求索可收取数据清洗、模型调优等技术服务费。
- 金融与科研场景应用：如通过DeepSeek-R1的推理能力支持量化交易或药物研发，提供高附加值的技术支持。

3. 硬件生态合作与芯片适配
DeepSeek的开源特性推动硬件厂商适配其模型，形成技术生态闭环：
- 芯片厂商合作：华为昇腾、英伟达等企业需优化芯片以适配DeepSeek的高效计算，深度求索可能通过技术授权或联合研发获得收入。
- 算力租赁分成：部分企业通过部署DeepSeek提供算力租赁服务（如青云科技），深度求索可能参与收益分配。
- 边缘计算设备销售：本地部署需求推动模块化数据中心和边缘设备市场，深度求索或与硬件厂商合作开发定制化产品。

4. 开发者生态与增值服务
通过开源社区构建生态，衍生付费服务：
- 企业级工具链销售：开源模型仅提供基础功能，企业需购买高级工具（如自动化部署平台、监控系统）以实现生产环境应用。
- 认证与培训服务：尽管目前培训市场鱼龙混杂，但未来深度求索可能推出官方认证课程，形成知识付费模式。
- 数据服务：提供高质量训练数据集或数据标注服务，补充开源模型的数据短板。

5. 资本市场与战略投资
开源模型带来的行业影响力可转化为资本优势：
- 技术估值提升：DeepSeek的用户增长（7天破亿）和技术突破（如R1模型）增强了公司估值，吸引战略投资或IPO潜力。
- 产业链投资布局：深度求索可能通过投资算力、芯片等上下游企业，形成协同效应并获取股权收益。

总结
深度求索的盈利逻辑是“开源引流，生态变现”：通过免费模型快速占领市场，再以技术服务、硬件合作、云平台分成为核心盈利点。其模式类似Red Hat（开源Linux的商业服务商）或MongoDB（开源数据库的增值服务），既避免与闭源巨头（如OpenAI）直接竞争，又通过生态绑定实现长期收益。不过，当前其盈利仍处于早期阶段，需警惕过度依赖第三方合作的风险。

发表于 2025-4-22 18:46:54

抖个机灵～
公园的相亲角永远免费
但爱情很贵

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发表于 2025-4-22 18:59:18

深度求索（DeepSeek）的母公司幻方量化虽然以金融业务（量化投资）为核心，但DeepSeek的盈利模式可能并非依赖金融操作（如做空英伟达股票），而是通过技术开源与商业化结合的路径实现价值转化。其核心逻辑可总结为“开源扩大生态影响力，技术能力反哺母公司业务，同时探索对外商业化变现”，具体模式如下：

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一、对内：技术能力反哺母公司金融业务

幻方量化作为顶级量化私募，其核心竞争力依赖AI技术对海量数据的处理和预测能力。DeepSeek的定位是“技术中台”，通过开源大模型和AI技术研发，直接为母公司提供底层能力：
1. 提升量化模型性能
- DeepSeek的通用大模型技术（如多模态理解、长上下文处理）可优化金融数据分析能力，例如从新闻、财报、社交媒体中提取更精准的市场信号。
- 自研的MoE架构（混合专家模型）能降低算力成本，提升高频交易策略的迭代效率。
2. 降低算力依赖
- 通过模型压缩、训练优化等技术，减少对英伟达GPU的依赖（降低成本），同时推动国产芯片适配（如华为昇腾），提升母公司供应链安全。
3. 数据飞轮效应
- 幻方量化在金融领域积累的海量交易数据，可反哺DeepSeek的模型训练，形成“数据→模型优化→业务收益→更多数据”的闭环。

盈利本质：DeepSeek对母公司的价值不直接体现为收入，而是通过技术降本增效，转化为幻方量化更高的投资回报（例如管理费与业绩分成）。

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二、对外：开源生态下的商业化路径

DeepSeek通过开源建立技术影响力和行业标准，后续通过差异化服务变现。参考全球开源项目（如Hugging Face、MongoDB），其路径可能包括：

1. 企业级付费服务（B端）
- 私有化部署：开源模型允许免费使用，但企业若需定制化（如行业适配、数据安全要求），需购买DeepSeek的技术支持与闭源增强版。
- MaaS（Model-as-a-Service）：提供API接口，按调用量收费（类似OpenAI），适用于中小客户。
- 工具链与平台：推出付费的模型训练/部署平台（如自动化调参、监控工具），降低企业使用门槛。

2. 开发者生态变现（C端/B端）
- 开源社区运营：通过活跃社区吸引开发者，后续推出付费高级功能（如更大参数模型、专属数据集）。
- 培训与认证：为企业提供AI人才培训、技术认证服务，收取费用。

3. 行业解决方案（G端/B端）
- 与政府、金融机构、医疗等合作，提供垂直领域AI解决方案（如智能投研、医疗影像分析），按项目或订阅收费。
- 与硬件厂商（如国产GPU厂商）联合推出“软硬一体”产品，共享利润。

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三、开源策略的核心目的

DeepSeek的免费开源并非“用爱发电”，而是长期战略的起点：
1. 建立行业标准：通过开源推动技术普及，成为细分领域的事实标准（如Meta的Llama系列），后续通过生态控制权获利。
2. 降低获客成本：开源模型吸引企业试用，后续转化为付费客户（“先用后买”）。
3. 反哺技术迭代：社区开发者贡献代码、反馈问题，加速模型优化，形成技术护城河。
4. 政策合规：在中国强化AI监管的背景下，开源可展示技术透明性，降低政策风险。

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四、母公司幻方量化的协同与支撑

1. 资金支持：幻方量化作为盈利强劲的私募，可为DeepSeek提供长期研发资金，无需过早追求盈利。
2. 数据与场景优势：幻方的金融业务为DeepSeek提供真实场景验证，加速技术迭代（例如测试模型在极端市场下的鲁棒性）。
3. 风险隔离：AI技术研发的高投入、长周期风险由DeepSeek承担，避免直接影响母公司核心金融业务。

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五、为何与“做空英伟达”无关？

1. 利益冲突：DeepSeek的模型训练仍需依赖英伟达GPU，做空英伟达将损害自身算力供应链。
2. 技术路径差异：幻方量化的核心能力是金融场景的AI应用，而非硬件博弈。其更可能推动国产替代（如华为昇腾）以降低对英伟达依赖，但这属于技术优化，而非金融做空。
3. 合规性：中国私募基金参与境外个股做空面临严格监管限制，幻方大概率不会冒险操作。

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总结：DeepSeek的盈利模式三角

- 短期：通过企业服务、API调用实现小规模现金流，依赖母公司资金支撑长期研发。
- 中期：建立行业标准，通过生态控制权（如工具链、平台）实现规模化变现。
- 长期：通用AI技术突破后，可能探索C端产品（如个人AI助手）或颠覆性商业模式。

其核心逻辑是“技术开源换生态，生态优势筑壁垒，壁垒成型后变现”，而非依赖金融投机。幻方量化的金融背景更多是为其提供资金与场景支持，而非直接参与市场操作。

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发表于 2025-4-22 19:07:57

AI时代的免费是错觉，区别只在于你支付的是金钱、数据，还是选择权。～《经济学人》

在 AI 浪潮下，OpenAI、DeepSeek 等公司的大模型免费开放策略引发全球关注。当OpenAI宣布GPT-5向全球用户免费开放，首周注册量突破2亿，而最近最火的DeepSeek，它的日活用户因免费API暴增470%。
我来聊聊AI行业的“免费狂欢”的底层逻辑：
免费不是慈善，而是最精明的商业策略。

同时也探讨消费性产品应该如何借鉴AI巨头的玩法，将“免费”转化为企业增长的引擎。
1. AI大模型免费模式的四层商业逻辑

AI公司通过免费策略盈利的核心逻辑，可以总结为“流量-机制-数据-生态”的四级火箭。
1-1 表象层：建构流量漏斗

在普通用户眼中，AI企业的盈利路径可以说是简单直接：通过免费服务吸引海量用户，再通过增值服务实现变现。
这种&#34;基础免费+高级收费&#34;的模式，与20世纪互联网行业的&#34;试用版-正式版&#34;策略一脉相承，但它又透过时间机制、场景限制、心理诱发等三个设计，它的转化漏斗效率是传统互联网行业的17.3倍。
1-2 机制层：制造“差一点就完美”的焦虑感

根据最新的官方资料显示，OpenAI的GPT-5免费用户每小时仅能发起15次请求，高峰期甚至降至8次。这种动态阈值设计并非技术限制，而是精心策划的“心理游戏”。
当用户发现免费额度勉强够用但无法尽兴时，付费订阅的欲望被悄然点燃。
而DeepSeek的每日50万tokens免费额度则卡在个人用户与中小企业需求的临界点——足够处理单次工作，却无法支持规模化业务。
MIT的研究报告显示，这种“限制性免费”策略的付费转化效率是传统模式的23倍，原因就在于它让用户永远处于&#34;勉强够用&#34;的焦虑状态。

最近的官方消息变化太快，如有更新不及，还请见谅。

图片来源：DeepSeek官网

1-3 价值层：数据炼金术，用户即燃料

科技巨头们深谙一个事实：免费用户贡献的不仅是转化概率，更是驱动商业飞轮的核心燃料。
根据最新数据数据显示，OpenAi免费用户的每10万次免费对话能优化GPT-5响应准确率3.7%，而每一次的点击都在为AI模型提供训练数据。
而DeepSeek的免费API调用中，则有23.7%被用于反哺模型的优化与迭代。
这种“数据飞轮”效应让免费用户成为商业机器运转的隐形推手——他们贡献的数据价值，远超其直接付费可能。

免费用户贡献的不仅是转化概率，更是驱动商业飞轮的核心燃料。

1-4 本质层：行业控制权的战争

当开发者开心地将免费的AI大模型嵌入自家应用时，他们正不自觉地帮助AI巨头铺设通向统治地位的轨道。
通过免费API接入让全球开发者成为&#34;数字佃农&#34;，如今每100个调用AI接口的创业公司，就帮科技巨头培育3个未来客户和7个数据供应点。
当某家AI的提示语法被50%开发者采用时，行业标准便悄然易主。
例如DeepSeek的“思维链模板”已成为行业事实标准，这种无形的协议控制，比专利壁垒更具统治力——它让后来者必须支付&#34;认知税&#34;才能参与游戏。
当80%的智能交互都流经某几个AI平台时，它们便成为数字时代的&#34;国家电网&#34;，对所有经过的数据流征收隐形关税，例如每千次API调用抽成0.2美元，就像是电力公司收取的过网费一样。

开发者以为在建造自己的城堡，实则是在为科技巨头的帝国修筑护城河。

2. 消费性产品的四大破局策略

消费性產品正面临着前所未有的挑战。
传统的商业模式已经难以满足现在消费者的需求。例如，快消品行业面临着品牌忠誠度低、产品同质化等问题，而食品行业则面临着用户健康意识增强、消费场景多样化的挑战。
在这种背景底下，產品負責人可以借鉴AI巨头们的免費策略，並根据自己的产业与企业状况不同，试试以下四种破局方式：
2-1 分层设计的免費体验

参考AI大模型公司的“基础免费+高级收费”模式，设计更具吸引力的产品组合。可以免费体验设计成“瘾性诱饵”，让用户为摆脱使用数量上的限制转而付费。
2-1-1 实物产品：
透过免费试用包的方式来吸引消费者的尝试，这样既能展示产品品质，又不足以满足长期的需求。
例如咖啡品牌可提供3日份量的挂耳咖啡试用装。
2-1-2 服务产品：
透过免费服务的方式来促进消费者的购买动机，或者是购买的疑虑。
例如服装品牌提供免费的改裤长服务来吸引顾客购买服装，但是其他如刺绣定制、特殊面料处理等服务则需额外付费。

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图片来源：优衣库官网

2-2 限制免费的动态调整

上述的免费体验可以激发消费者的付费意愿，但是利用数据分析来动态调整产品与服务，则是更进阶的玩法。
2-2-1 反馈调整：
通过用户的反馈来调整免费产品的内容。
例如线上教育平台除了通过“免费课程（或极低价课程）”来吸引用户外，还会根据用户的课程学习反馈来动态调整免费课程内容，增加热门课程的免费试用时长。
2-2-2 时间调整：
根据时间周期（如销售淡旺季、季节变化等）来调整免费门槛。
例如节假日人潮特别多的时候收紧免费试用品领取的数量，制造出排队领取的稀缺感。

2-3 数据驱动的用户运营

消费性产品可以通过一些免费奖励或是服务来积累用户数据，并利用这些数据来优化后续开发的产品和服务。
2-3-1 实质奖励：
透过实际的奖励（如红包、小奖品等）来获取消费者的信息。
例如可口可乐曾在瓶身印上“扫码赢红包”二维码，消费者扫码后，品牌可获取地理位置、购买场景（如便利店/餐饮店）等数据。
通过分析发现：北方用户更偏爱无糖款，南方市场则热衷樱桃味，据此調整区域铺货策略后，目标单品的销量提升了22%。

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图片来源：可口可乐官网

2-3-2 服务奖励：
透过实用又贴心的服务项目，不仅增加消费者的好感度，还获取了相关用户数据。
例如某儿童运动鞋品牌在店内安装脚形测量仪，通过免费的足型检测服务，积累超过300万用户生物数据，并反向指导新产品的研发，使爆款命中率提升28%。
2-3-3 知识奖励：
透过轻量的交互设计提供免费的知识服务内容，藉由趣味的知识互动来换取用户信息。
例如某美妆产品公司在包装上印“扫码解锁AI肤质测试”的链接，用户在回答几个皮肤相关问题后，得到一份详细的肤质测试报告。

2-4 行业话语权的建立

如果你有幸成为行业中的领先者，接下来最重要的工作就是建构自己在行业内的话语权，可以透过以下几个方式进行：
2-4-1 行业标准：
透过建立行业的标准，能够帮助自己的产品占据主导地位。
例如喜茶在2024年7月发布《新茶饮现制茶饮》企业标准，提出“四真七零”健康茶饮标准，被行业专家称为“最严标准”，并被中国标准化协会作为技术指导单位背书。
2-4-2 生态联盟：
联合跨行业的品牌共同打造消费者的权益池。例如阿联酋航空的Skywards常旅客计划与雅高心悦界（ALL）2月初宣布了深化合作计画，Skywards会员可将航空里程按比例转换为雅高酒店积分，转而享受世界顶尖的酒店体验，实现了“里程-酒店积分”双向流通。

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图片来源：阿联酋航空官网

2-4-3 设计共享：
如果在产品设计享有行业的领先优势，还可以通过共享设计资源，在建构行业话语权的同时还能收取销售分成。例如西班牙家具设计品牌Muka与当地的工匠联合开发家具产品（如手工陶瓷杯、木制衣架），设计师提供核心设计方案，工匠负责生产并共享销售收益。

免费，重构用户关系的核武器

AI大模型的免费策略揭示了一个本质：
商业的终极竞争不是产品，而是用户关系的深度。

当消费品企业学会用“免费”换取数据、用数据优化体验、用体验绑定生态时，便能在这场零和博弈中，找到属于自己的“无限游戏”。
正如平台战略之父马歇尔·范阿尔斯蒂所言：
未来的赢家不是拥有最多产品的公司，而是能让最多用户成为利益共同体的公司。

现在，你的选择是继续在红海中血战，还是用免费逻辑重写规则呢？

如果喜欢我的文章，就请点个赞鼓励我吧，谢谢！

不蓝灯
消费品行业产品谘询顾问，曾任世界500强与国内港股上市公司產品总监。
长期主义者＋细节控＋一堂er，只写能落地实操的文章，帮助你打造爆款产品。

参考资料：

MIT《数字定价白皮书》（2024）
《麻省理工科技评论》(2024)
麦肯锡《消费品行业数字化转型报告》（2023）
尼尔森《用户共创经济研究报告》（2023）

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