Найти в Дзене
Social Mebia Systems

DeepSeek: от взлёта до охлаждения — как меняется экономика AI-моделей

В начале 2024 года китайский AI-гигант DeepSeek ворвался на мировой рынок с моделью R1, которая по качеству соперничала с OpenAI, а по цене была дешевле на 90%. Это вызвало настоящий фурор: DeepSeek обсуждали на Западе, инвесторы нервничали, а пользователи массово переходили на новую платформу. Но спустя полгода DeepSeek неожиданно столкнулся с падением трафика и снижением доли рынка. Что произошло?

Взрывной рост и резкое охлаждение

Сразу после запуска DeepSeek R1 трафик на платформе и число пользователей росли взрывными темпами. Однако уже через несколько месяцев стало заметно: несмотря на низкие цены и высокое качество, пользователи начали уходить с официального сайта и API DeepSeek, а рыночная доля компании стала снижаться. На первый взгляд, это выглядит как классический пример "звезды-однодневки" — но всё не так просто.

-2

Тайная жизнь DeepSeek на сторонних платформах

Парадокс: пока на официальных сервисах DeepSeek наблюдается спад, на сторонних платформах использование моделей R1 и V3 продолжает расти — почти в 20 раз с момента релиза! Это говорит о том, что DeepSeek становится всё более популярным, но не на собственных ресурсах, а через интеграции и open-source решения. За этим стоит глубокая трансформация всей цепочки создания и дистрибуции AI-ценности.

Экономика Token'ов: почему пользователи уходят

Ключ к разгадке — в так называемой "Token-экономике". В мире больших языковых моделей (LLM) всё измеряется токенами — минимальными единицами текста, которые модель обрабатывает и генерирует. Для бизнеса важны три KPI: задержка (время до первого токена), скорость генерации (throughput) и размер контекстного окна (context window).

-3

DeepSeek выбрал стратегию максимального снижения цены за миллион токенов, но сделал это за счёт других параметров: задержка на старте выше, скорость генерации ниже, а контекстное окно — одно из самых маленьких на рынке (64K). Для многих пользователей это критично: ждать дольше, работать с большими документами сложнее, а конкуренты вроде Parasail, Friendli, Lambda или Nebius предлагают за те же деньги больше возможностей и выше скорость.

Почему DeepSeek сознательно жертвует пользовательским опытом

Всё это — не ошибка, а осознанная стратегия. DeepSeek не стремится зарабатывать на конечных пользователях через чат-боты или API. Главная цель компании — развитие AGI (искусственного общего интеллекта), а значит, все ресурсы должны идти на внутренние исследования и обучение моделей. Поэтому DeepSeek отдаёт приоритет batch-обработке (обслуживанию большого числа запросов одновременно), что снижает издержки, но ухудшает пользовательский опыт.

-4

В результате DeepSeek делает ставку на open-source: компания выкладывает свои модели в открытый доступ, а их хостинг и интеграцию берут на себя сторонние облачные сервисы. Это позволяет DeepSeek экономить вычислительные мощности и одновременно наращивать глобальное присутствие.

Схожие проблемы у Anthropic

Похожая ситуация наблюдается и у Anthropic. Их модели (например, Claude) пользуются огромной популярностью в приложениях для программистов (Cursor, Claude Code), но из-за ограничений по вычислительным ресурсам скорость генерации падает, а нагрузка растёт. Anthropic вынуждена увеличивать batch-обработку, что тоже сказывается на задержках. Для решения проблемы компания заключила крупную сделку с Amazon на поставку 500 000 чипов Trainium.

Новый тренд: "интеллект на токен"

Всё больше AI-компаний переходят от подписочных моделей к продаже токенов как услуги. При этом важен не только объём, но и "интеллект на токен" — сколько полезной информации и смысла модель может вложить в каждый сгенерированный токен. Например, Claude генерирует более лаконичные и информативные ответы, чем Gemini или DeepSeek, что сокращает общее время ожидания для пользователя.

Что дальше?

DeepSeek не исчезает — наоборот, его модели становятся всё более популярными на сторонних платформах и в open-source-сообществе. Компания сознательно жертвует монетизацией и пользовательским опытом ради долгосрочной цели: создать AGI и занять ключевое место в новой архитектуре AI-рынка. Это меняет всю экономику и логику распределения ценности в индустрии искусственного интеллекта.

Хотите создать уникальный и успешный продукт? СМС – ваш надежный партнер в мире инноваций! Закажи разработки ИИ-решений, LLM-чат-ботов, моделей генерации изображений и автоматизации бизнес-процессов у профессионалов.

ИИ сегодня — ваше конкурентное преимущество завтра!

Тел. +7 (985) 982-70-55

E-mail sms_systems@inbox.ru

Сайт https://www.smssystems.ru/razrabotka-ai/