一张算力卡日入6000块？ DeepSeek开源赚钱焚决了

zhiyongz 1小时前阅读数 6 #人工智能

不是，梁文峰你怎么什么都往外掏啊。模型开源就算了，什么叫推理框架，内部账本全都公开了。明摆着告诉你，手把手跟上的话，一张卡一天就能收米 6100 块。要知道，即使是现在最贵的 B300，租一个小时也就不到 60 块 （ 9 刀 ）。妥妥的印钞机啊。靠着这番操作，滑动变阻器的评级估计又要调回梁圣了，因为他是真的想教会大家怎么用 AI 来赚钱，别影响他们做 AGI。

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那问题来了，这回开源的推理框架到底是个啥呢？简单点理解，如果把大模型比作一家餐厅，那么闭源模型就只公开了菜单，你点啥菜，它上啥菜，菜是怎么做出来的， 谁也不知道。开源模型，就是餐厅把自己做菜的菜谱公开了出来，大家都能照着菜谱做菜，但做出来的菜能还原到几成水平，就得看你自己的火候了。

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而这次 DeepSeek 开源出来的推理框架，就好比一整个记录做菜过程的 4K 120 帧蓝光高清杜比原盘视频。不但拍下了做菜的每一个步骤，就连用什么灶、买哪儿的菜、甚至炒菜要颠几下勺都给你记录下来了，生怕你学不会。过去很多模型公司都有开源模型的权重，但是很多第三方厂商拿了这些开源模型后，却发现怎么也做不出官方的味道，要么是成本压不下来，要么是模型效果不太行。这其中差的，就是推理框架这些具体的细节经验。

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于是 DeepSeek 索性开源开到底，除了开源推理框架 DeepInfer，让算力集群能高效运行，顺手还配了套 DeepSeek Recipe，方便各种第三方 API 都能正确跟 DeepSeek 交流。更贴心的是，考虑到硬件不同，人还把华为和英伟达的适配都一起搞定了，真就是手把手的懒人教程。

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咱先来讲这个 DeepInfer，说说它是怎么把 GPU 性能榨干的。首先，为了算力输出更稳定，它构造了一条 GPU 和 CPU 分工合作的 流水线。以前 GPU 每算完一轮，还得等 CPU 处理结果、安排下一批任务，中间免不了摸鱼。

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现在改成了 GPU 算这一轮的时候，CPU 就提前准备下一批任务，双方交叉干活，无缝衔接。除此之外，GPU 内部也被分成了两拨，8 卡的小机器负责读取输入，64～128 卡的超级节点则专门处理输出，并行效率彻底拉满。果然，想要从寸土寸金的显卡上薅羊毛，一秒都不能空转呐。

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但话说回来，流水线再怎么连轴转，也架不住模型本质上还是个词语接龙机，token 只能一个一个往外蹦。诶，那就不能一回多吐几个么？能的兄弟，能的。DeepSeek 听罢掏出了祖传绝活： 提前猜答案。这套手艺早在 DeepSeek V3 的时候就引入了，那时候叫 MTP，多 Token 预测，就是让小模型先多猜几个 Token，再让主模型核查，对的留，错的扔。

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今年七月份又来了波升级，发布了 DSpark，批量生成草稿，提升预测的数量，又优化了核查验证的算法。这回就更彻底了，索性手把手教你到底怎么验证更省事儿。主要就是靠这个 Confidence Head，置信度预测头，提前给这些 token 预估个靠谱程度。靠谱的多查，不靠谱的就少查几个，不必每次查到底。测试下来，相比之前老老实实挨个查，减少了足足 30% 的工作量，提高了 4%～7% 的 token 吞吐。属于是牙缝里都给你抠出个鸡腿。

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当然，除了计算发力，负责缓存的老熟人 KV Cache也是重头戏。咱都知道，V4.1 Flash 出厂时，硬盘里的缓存占用压缩到了前代的八分之一。除了压缩策略发大力，还用到了一项叫 SWA Bounded Replay（ 有界回放 ） 的技术。这玩意儿设计相当巧妙，能直接帮服务器省下海量的硬盘和带宽。

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以前大模型为了让自己在聊天的时候不失忆，会把长期记忆和短期记忆都给一股脑的塞到脑子里，直接把脑子给塞爆了。现在用上了 SWA 有界回放，就可以把脑子里最占地方的局部记忆给先丢了，等到要用的时候再光速计算出来恢复一下。这一改，处理输入的计算量直接砍半，省钱省到了极致。

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当然，DeepInfer 牛批，另一套 DeepSeek Recipe 同样不能低估。之前咱们用开源模型，很容易遇到个怪事：明明是同一个型号的模型，接到不同平台和工具里，跑出来的味道却不太一样。这是因为大模型对输入的格式极其敏感，现在市面上 OpenAI、Anthropic 等各家接口的标准五花八门。在转换时哪怕错一个特殊字符、多一个空格，模型的思考逻辑和工具调用就会当场乱套。

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这次的 DeepSeek Recipe 就是来大一统的。甭管你是 Codex 发来的 Responses API，还是 Claude Code 用的 Messages API，它都能转成适合 DeepSeek 的格式。让你在自己家里部署，也能像官方原版的丝滑体验看齐。

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当然了，DeepSeek 这次其实稍微藏了一手， 后面还会继续更新。人在公告里也直说了，由于推理系统中的 KVCache 管理与负载均衡组件因与内部基础设施耦合较深，相关代码目前尚未完整开源。这也意味着现在开源出来的这些代码，其实更利好于软件芯片厂商来做调试，或者是利好中小企业开发者来做自己的私有化部署。

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但是对同样规模的云服务大厂和直接竞争对手来说，就有点不够用了。毕竟把几十张卡的性能榨干是一回事，怎么把机房里成千上万张卡串起来、在亿级并发下做全局调度和缓存复用，又是另一回事。不过哪怕只有现在这些，从底层算子到双平台适配的 DeepInfer，也足够芯片厂商和开发者们爽吃一阵子了。最后只能说，千言万语，感谢梁圣开源了。