Krzysztof Adamczyk
Krzysztof Adamczyk, to doświadczony dziennikarz ekonomiczny z imponującym dorobkiem w analizie…
Niedawno opracowaliśmy listę 10 zapasów AI do oglądania. W tym artykule przyjrzymy się, gdzie Approvin Corporation (NASDAQ: App) stoi przeciwko innym akcjom AI.
Świat technologii był już przerażony, gdy dowiedział się, że modele AI mogą być opracowane taniej i wydajnie. Jednak krajobraz zmienia się jeszcze dalej, gdy Deepseek ujawnił pewne dane dotyczące kosztów i przychodów związane z jego modelami V3 i R1.
Jego potencjał masowych marginesów zysków – do 545% w idealnych warunkach – podkreśla, jak skuteczne mogą być modele AI. Nowe informacje z Deepseek ujawniają marginesy zysku z mniej intensywnych obliczeniowo zadań „wnioskowania”. Jest to etap po treningu, który obejmuje wyszkolone modele AI, które prognozują lub wykonywanie zadań, takich jak chatboty.
Przeczytaj także: 10 brzęczących zapasów AI dominujących nagłówki I 10 zapasów AI zyskało teraz pęd
W poście GitHub opublikowanym w sobotę Deepseek ujawnił, że jeśli założymy, że koszt wynajmu jednego układu H800 wynosi 2 USD za godzinę, całkowity dzienny koszt wnioskowania dla jego modeli V3 i R1 wynosi 87 072 USD.
Dla porównania, teoretyczne dzienne przychody generowane przez te modele wynoszą 562 027 USD, co prowadzi do wskaźnika kosztów 545%. W ciągu roku sumuje to nieco ponad 200 milionów dolarów przychodów.
Jednak Deepseek ostrzegł jednak, że jego „faktyczne przychody są znacznie niższe”, ponieważ koszt używania jego modelu V3 jest niższy niż model R1. Ponadto tylko niektóre usługi są zarabiane, ponieważ dostęp do sieci i aplikacji jest bezpłatny, a programiści płacą mniej w godzinach poza szczytem.
Modele AI Deepseek są w szczególności produktem tak zwanego „destylacji”. Destylacja, teraz szum w świecie technologii, to technika używana do tworzenia tańszych i bardziej wydajnych modeli AI. Proces ten polega na przyjęciu dużego modelu AI, zwanej „nauczycielem” i umożliwienia wyszkolenia mniejszego, bardziej wydajnego modelu „studenckiego”.
Ostatecznie pomaga to firmom przenieść wiedzę z dużych systemów AI na mniejsze, szybsze i tańsze wersje. Firmy takie jak Openai, Microsoft, a nawet Meta dołączają do opracowania takich modeli. Dzięki temu modelowi modele AI można wytwarzać tanio i skutecznie, umożliwiając firmom oszczędzanie pieniędzy przy jednoczesnym utrzymaniu wysokich wyników AI.
W tym artykule wybraliśmy akcje AI, przechodząc artykuły prasowe, analizę akcji i komunikaty prasowe. Zapasy te są również popularne wśród funduszy hedgingowych. Dane funduszu hedgingowego wynikają z kwartału 2024 r.
Dlaczego jesteśmy zainteresowani zapasami, w których gromadzą się fundusze zabezpieczające? Powód jest prosty: nasze badania wykazały, że możemy przewyższyć rynek, naśladując najlepsze giełdy najlepszych funduszy hedgingowych. Strategia naszego kwartalnego biuletynu wybiera 14 akcji o małej kapitalizacji i o dużej kapitalizacji co kwartał i zwracała 373,4% od maja 2014 r., Pokonując swój punkt odniesienia o 218 punktów procentowych (Zobacz więcej szczegółów tutaj).
