理论利润率测算 - 在24小时统计时段内，DeepSeek V3/R1输入token总数为608B，其中342B tokens（56.3%）命中KVCache硬盘缓存，输出token总数为168B，平均输出速率为20~22tps [1] - 若所有tokens按DeepSeek R1定价计算，单日理论收入达562,027美元，成本利润率高达545%，日均成本为87,072美元（GPU租赁成本2美元/小时） [1] - 理论测算基于H800单卡吞吐量：prefill任务输入吞吐73.7k tokens/s（含缓存命中），decode任务输出吞吐14.8k tokens/s [1] 实际利润率影响因素 - 实际利润率显著低于理论值，主因包括：DeepSeek-V3定价低于R1、部分服务未货币化（网页/APP免费）、夜间低峰时段自动折扣 [2] - 按API付费率35%、V3调用占比40%测算，公司处于微利状态；若API付费率提升至65%，利润率可达93% [2] - 满负载状态下日均总Tokens调用量达7760亿，需1.15万张H800（利用率45%），年收入预估9.72亿元 [3] 技术优化方案 - 节点专家并行（EP）通过扩大批量大小提升GPU矩阵计算效率，预填充阶段采用EP32+DP32架构，解码阶段采用EP144+DP144架构 [5] - 计算通信重叠采用双批次重叠策略：预填充阶段拆分微批次交替执行，解码阶段使用5阶段流水线隐藏通信成本 [6] - 负载均衡通过Prefill/Decode Load Balancer实现GPU间计算量均衡，EPLB采用冗余专家策略动态分配高负载专家 [7] 硬件与系统创新 - 分布式文件系统3FS实现跨节点内存直传，免除CPU介入，支持高通量低延迟数据传输 [8] - DualPipe双向流水线并行算法实现前向/后向计算-通信完全重叠，FlashMLA解码内核使H800内存带宽达3000GB/s [8] - 推理服务采用FP8格式矩阵乘法，BF16格式核心计算，日均占用226.75个节点（每节点8张H800） [9] 行业影响 - 开源策略降低国内AI应用对GPU的强依赖，打破IB交换机独占格局 [4] - 技术方案为云厂商提供算力冗余管理新思路，缓解波峰波谷需求压力 [3][4]