大周末的，DeepSeek悄么聲放了個大招。

他們知乎官號發了一篇雄文，披露了【如何對DeepSeek V3/R1的推理系統進行優化】，文章有2大核心內容↓

一、如何通過優化架構，讓模型推理獲得更大的吞吐和更低的延遲

簡單概括就是三板斧↓

① 大規模跨節點專家并行

② 計算-通信重疊優化

③ 多級負載均衡策略

前兩步可以提升吞吐、降低延遲，而第三步用于優化GPU的占用率。

DeepSeek在線推理系統架構圖

二、測算一下：在這種優化架構下，按照目前DeepSeek官方的收費策略，一天能賺多少錢
DeepSeek在文中給出了這樣一個典型“優化推理”系統的投入產出比，也就是說，成本多少錢，能賺多少錢。

這些數據是基于正在運營的線上系統實測得來的，可參考性極高。

看第一張圖，最近24小時內(2月27日12點-2月28日12點)，DeepSeek V3 和 R1 推理服務占用GPU節點總和↓

峰值占用為278個節點，平均占用 226.75個節點（每節點為 8個H800GPU）。

如果按每GPU租金2美金/小時來計算，總成本為2×226.75×8×24=$87,072/天。

而在對應的時間內，產生的Tokens數量和收入是多少呢？

總輸入：608B（其中56.3%命中硬盤中的KVCache）；總輸出：168B

平均每臺H800服務器的吞吐量為：73.7k tokens/s (輸入)、14.8k tokens/s（輸出）。

不得不說，DeepSeek優化完的推理系統性能真是高啊！

各家一體機廠商可以自己比一比，只有幾K甚至幾百tokens的單機還好意思拿出來么？

接下就是收入估算，在這24小時里，理論總收入是$562027（折合人民幣約409萬），成本利潤率高達545%！

（當然DeepSeek官方也說了，實際收入沒有這么多，因為web版目前免費、API夜間還打折，還有V3比R1便宜）

但是，這個收益已經足夠震撼！

只能說，DeepSeek真太牛了。

有圈內人士說，DeepSeek這個發布，為實際項目帶來了極大的參考價值！

就是別瞎來！

因為，接下來對算力黃牛來說，挑戰來了——

這個數字幾乎是算力生意ROI的天花板，大家再畫餅的時候，不要要超過這個數哦，否則這餅就不圓了。