2025年3月1日，**AI公司DeepSeek**公开其推理系统的理论成本利润率——545%，这一数字不仅刷新行业认知，更揭示了AI大模型从技术突破到商业闭环的可能性。
这一事件背后，不仅是技术能力的证明，更是大模型商业变现模式的一次系统性检验。本文将结合DeepSeek的实践，拆解大模型商业化路径的底层逻辑与未来趋势。
01卖API：规模效应与成本控制的博弈
随着认知的不断拓展和清晰，对于AI大模型，市场和客户变得越来越务实，越来越多初创企业将目光从基础模型转向应用和工具链。而对于投资者和投资机构来说，最关心的问题还是商业化。
目前，大模型**条主流商业路径是卖API，即按token收费。
值得注意的是在上周，DeepSeek连续五天发布了五项核心技术，涵盖计算优化、通信加速和存储架构等领域，几乎将自己的核心AI Infra技术**公布开来，大幅提升了大模型训推硬件效率。而在DeepSeek的这篇《DeepSeek-V3/R1 推理系统概览》文章里，又进一步揭示了这些技术和部分是如何组装联系在一起的，相当于一个串联式的总结内容。据介绍，DeepSeek使用了大规模跨节点专家并行(EP)的方法，并通过一系列技术策略，**程度地优化了大模型推理系统，实现了惊人的性能和效率。
在文章的末尾，DeepSeek以理论成本和利润计算作为句号，为这次以开源降本为核心目的的开源周，画下了一个**的句号：假定GPU租赁成本为2美元/小时，总成本为87072美元/天；如果所有tokens**按照DeepSeek R1的定价计算，理论上一天的总收入为562027美元/天，成本利润率为545%。
这一模式的优势在于轻资产运营，无需直接面向终端用户，专注技术优化。市场渗透快：低定价策略(如夜间API价格降至25%)加速中小企业采用，形成需求粘性。在弊端上，未来可能有价格战风险。以及**云厂商低价竞争可能导致利润率下滑。
因此这一模式的本质是按调用量收费，依赖高吞吐量与低成本实现规模盈利。从底层逻辑看API经济的核心是“算力效率革命”。DeepSeek通过EP策略与动态负载均衡，将每美元算力产出**化。
02卖广告：新的超级流量入口
第二大主流路径是通过卖广告盈利。由于AI大模型技术已经成为科技行业的一大风口，诸多下游企业都争先恐后地布局相关技术，上游的芯片制造商、云服务厂商等“卖水人”提供的算力基础设施备受追捧，因而可以通过向下游客户提供算力创收，早早打通了商业化闭环。
下游诸多To C企业的核心产品虽然都接入了AI大模型，但由于未能同步拓宽营收渠道，并且还需要承担巨额运营成本，因而大多“赔本赚吆喝”。
在此背景下，在AI搜索中插入广告成为了许多下游企业的商业化尝试。回顾历史，在PC互联网时代，传统搜索引擎会展示相关网站，引导用户前往相关页面进行深入的信息检索和整理。随着移动互联网时代的到来，微信、抖音、淘宝、高德等超级App将细分内容整合和聚集起来，大大延长了用户的驻留时间。进入智能互联网时代，ChatGPT进一步提升了超级App对用户的吸引力。它不仅在聊天互动中提供完整的答案，还通过开放插件功能，整合了上游应用的内容和功能场景。这使得用户无须跳转或下载其他应用，便能完成更加复杂的任务，真正实现了All-in-one的概念。
因此，这一模式的本质是大模型将成为新的超级流量入口。其底层逻辑是“交互效率提升→场景整合→规模经济”的**跳，**形成不可逆的入口霸权。未来，拥有先进模型与流量矩阵的企业，将主导下一代数字生态的分配权。不过需要注意的是，与传统搜索引擎可以依次序反馈海量内容，将排名靠前的内容进行竞价排名，再让用户自行挑选不同，AI搜索具备信息整合的能力，展示的结果异常精准，如果厂商过度追求商业化，那么很可能与用户的利益相悖。
03卖订阅服务：C端市场的价值深挖
第三条主流路径是卖订阅盈利。这一模式的代表是OpenAI的ChatGPT Plus服务。
这一模式的优势在于现金流稳定：订阅制提供可预测收入，缓解融资压力。也可以享受**的品牌溢价：高付费用户往往是技术发烧友或专业人士，可带动口碑传播。
在挑战方面，在用户留存上需持续提供差异化价值。在合规风险上，个人数据使用需符合各国隐私法规，增加运营复杂度。
此外，欧美用户有较强的付费习惯，AI 企业都难以靠订阅模式扭亏，在**市场，由于消费者缺乏付费习惯，AI大模型能否靠订阅模式打通商业闭环还是一个未知数。
月之暗面创始人杨植麟也曾指出：“按照用户数量收费，是无法随着产品创造出更大的商业化价值的，订阅不会是**的商业模式。”
因此这一模式本质是向个人用户收取月费，提供**功能(如**制访问、优先响应)。从底层逻辑看C端订阅制的核心是“用户体验货币化”。从落地模式看，这一类模型往往是闭源模型。其商业模式本质是“技术垄断 付费订阅”。但DeepSeek的开源策略，真正打破了这一闭环。甚至在金沙江创投朱啸虎看来，若开源模型性能接近闭源模型，后者将失去存在价值。
要知道的是，DeepSeek的API价格仅为行业平均的1/10，且支持私有化部署，企业无需依赖巨头即可定制AI服务。更何况开源的DeepSeek，表现超过了一众闭源模型。其就像一条鲶鱼，既被业界认为是开源模型的胜利，又搅动了全球AI大模型圈。
当模型差距超过代际，高额的市场费用就会从竞争武器变为财务累赘。导致的结果是，不少DeepSeek的竞争对手，不再于渠道方面进行海量投入。有媒体报道称，月之暗面近期决定大幅收缩产品投放预算，包括暂停多个安卓渠道的投放，以及第三方广告平台的合作。
对此，月之暗面此前公开表示，公司近期受到“外部因素和内部战略调整影响”。
而不论是卖API、卖广告、还是卖订阅服务，在Deepseek横空出世后，AI大模型向更普惠的方向发展已经是一个高确定趋势。
04结语：DeepSeek化解了大模型商业化的“三体问题”
综上，可以看到大模型的商业化在目前这个阶段并不容易。而DeepSeek的案例揭示了大模型商业化的核心矛盾——技术、生态与资本的三角平衡。其成功源于三点：
技术极致主义：通过EP并行、动态负载均衡等创新，实现算力效率的质变；生态开放战略：以开源吸引长尾创新，以分层服务筛选高价值客户；资本耐心加持：幻方量化的资金支持使其避免短期盈利压力，专注长期技术投入。
未来，大模型竞争将进入“深水区”：通用模型追求极致效率，垂类模型深耕行业Know-How，而基础设施层则演变为算力与算法的协同战场。唯有同时解决技术可用性、商业可持续性与生态丰富性的“三体问题”，才能在这场AI革命中持续领跑。
