DeepSeek与Anthropic的生存策略 | Jinqiu Select

在AI竞赛如火如荼的今天，真正制约各家公司发展的核心瓶颈究竟是什么？ semianalysis写了一篇文章，通过深入分析DeepSeek和Anthropic两家公司的策略选择，揭示了一个行业共同面临的根本挑 战：计算资源的稀缺。 DeepSeek R1发布128天后的数据呈现出一个看似矛盾的现象：官方平台用户流失，但第三方托管的模型使用量却暴增20 倍。为什么用户会抛弃价格极低的官方服务，转而选择第三方平台？ 本文通过Token经济学这一分析框架找到了答案。 文章指出，AI服务的定价本质上是三个性能指标的权衡游戏。 第一是延迟，即用户发送请求到收到第一个字符的等待时间； 第二是吞吐量，即模型每秒能生成多少个token，直接影响对话的流畅度； 第三是上下文窗口，决定了模型能"记住"多少对话历史，对于分析长文档或大型代码库至关重要。 关键洞察在于：通过调整这三个参数，服务商可以实现任何价格水平。 DeepSeek选择了极端配置——数秒的延迟、每秒仅25个token的输出速度、业界最小的64K上下文窗口，换取了极低的价 格和最大化的研发资源。 有趣的是，作为西方AI领军企业的Anthropic也面临着相似的困境。C ...