图谋：DeepSeek的商业模式问：DeepSeek的商业模式deepseek ‘深度思考（R1）’
解答：DeepSeek的商业模式围绕其AGI（通用人工智能）愿景展开，以技术驱动为核心，结合生态构建与行业合作，形成多层次的盈利体系。
以下是其商业模式的关键要素分析：
1.技术研发为基大模型与算法优化：持续投入大模型训练、多模态融合、推理效率提升等底层技术，保持技术领先性。
开源策略：通过开放部分模型（如DeepSeek-R1、MoE架构）吸引开发者，降低行业使用门槛，同时树立技术标杆。
2.产品与服务矩阵标准化产品API服务：提供自然语言处理、图像识别等接口，按调用量或订阅收费（如按Token计费）。
开发者工具：推出模型微调平台、算力调度系统，降低企业部署成本。
定制化解决方案垂直行业应用：针对金融、医疗、教育等领域提供专用模型（如代码生成、医疗知识库），收取解决方案费用。
企业私有化部署：为高安全需求客户提供本地化模型部署服务，结合软硬件一体化收费。
3.客户与市场定位核心客户群：B端企业：金融、医疗、制造等行业的数字化转型需求。
开发者与初创公司：通过开源生态培养潜在用户，转化为付费客户。
政府与科研机构：参与智慧城市、公共服务的AI基建项目。
市场差异化：聚焦复杂场景的AGI能力（如逻辑推理、多任务泛化），与通用型AI公司形成区隔。
4.盈利模式技术授权费：向企业收取模型使用许可费用，按规模阶梯定价。
用量型收入：API调用、算力消耗等按需计费，适合中小客户。
订阅制服务：提供高级功能（如优先训练资源、专属模型迭代）的会员体系。
联合研发分成：与行业龙头合作开发垂直场景模型，共享商业化收益。
5.生态与合作伙伴开发者社区：通过开源模型、竞赛活动（如DeepSeekCup）扩大影响力，构建技术护城河。
云厂商合作：与阿里云、腾讯云等联合推出AI解决方案，共享渠道与客户资源。
硬件协同：与英伟达、华为等合作优化算力适配，降低部署成本。
6.资本与战略长期研发投入：依赖融资支持大模型训练（千卡级集群、高算力消耗），投资方可能包括战略资本（如行业巨头）与政府基金。
数据飞轮效应：通过行业合作获取稀缺场景数据，反哺模型迭代，形成‘数据-模型-商业化’闭环。
挑战与壁垒技术门槛：AGI需突破现有模型的泛化能力瓶颈，研发不确定性高。
商业化平衡：开源生态可能分流部分付费需求，需设计分层产品体系（如社区版vs企业版）。
合规风险：数据安全与行业监管（如医疗、金融）可能限制落地速度。
总结DeepSeek采用**‘技术开源+商业闭源’双轨制**，以开源扩大影响力，通过企业级服务实现变现，同时布局长期AGI技术储备。其模式类似RedHat（开源生态+企业服务）与OpenAI（技术领先+API商业化）的结合，核心壁垒在于能否持续保持大模型的技术代差。
图谋：图谋 . 关于商业模式的学习与思考. https://blog.sciencenet.cn/blog-213646-1471963.html
我的角色是较为具体的实务工作者，思考问题需要更加的务实。诗和远方很美、很浪漫，但眼前的苟且不容视而不见、听而不闻。近年，国内外通用大模型的迭代升级，一次次刷新了感知与认知。
我的感受是，国内外通用大模型不是不能取代图书馆，只是受到制约，主要源于两方面：一方面是商业模式；另一方面是制度安排。本文侧重商业模式方面的学习与思考。
麦子：Deepseek这类的事，听听就可以了，当然，你要听你想听的观点，因为这给你快乐，也无可厚非，因为这是你的事，和旁人无关。我想这deepseek一定有过人之处，但有多大的作用，要看时间。现在的很多新闻，往往说一个事实，但解读是说的人的，反正老百姓也不懂。这类事情的背后故事其实是蛮有意思的……
河大王*：怎么突然到炒gu上面了。
biochem：认真读一下就明白了。
麦子：有句话说是跟着钱走，这样可以看到事情的真相。
麦子：其实我说的东西信息量是很大的，而且我都是写的时候去查过的。