Der Open-Source-Vorstoß von DeepSeek ist diese Woche in eine lautere Phase eingetreten. Einen Tag, nachdem das chinesische KI-Labor DeepInfer – das Inferenz-Framework hinter seinen Produktions-KI-Diensten – auf GitHub unter der Apache 2.0-Lizenz veröffentlichte, eskalierten seine Forscher die umliegende Debatte mit ungewöhnlich kämpferischer Sprache und erklärten den Wettbewerb zwischen offener und geschlossener KI zu „einem entscheidenden Kampf zwischen zwei Zukünften, zwei Schicksalen für die Menschheit“.

Die Framework-Veröffentlichung selbst erregte schnell Aufmerksamkeit und sammelte innerhalb weniger Tage mehr als 5.500 GitHub-Sterne, nachdem eine Hacker-News-Diskussion darüber am Montag Hunderte von positiven Stimmen hervorgerufen hatte. Aber es sind die Rhetorik und die wirtschaftlichen Behauptungen, die die Veröffentlichung begleiteten – berichtet von der South China Morning Post und Bloomberg –, die signalisieren, wie DeepSeek sich jetzt positioniert: nicht als kostengünstige Alternative, sondern als Fahnenträger einer Open-Source-Bewegung, die für die Zukunft der Branche kämpft. Weitere Informationen zu diesem Wettbewerb finden Sie in unserer Berichterstattung über KI-Modelle.

„Totaler Sieg“: DeepSeek zieht Kampflinien

In einem Social-Media-Beitrag stellte der leitende Forscher Chen Deli am Dienstag fest, dass Open-Source- und Closed-Source-KI zwei grundlegend unterschiedliche Zukunftsaussichten für die Menschheit darstellen. „Open Source vs. Closed Source … Ein entscheidender Kampf zwischen zwei Zukünften, zwei Schicksalen für die Menschheit“, schrieb Chen. „Wie lange sie auch kämpfen wollen, wir werden kämpfen. Bis zum völligen Sieg.“

Es handelt sich dabei um eine der stärksten Formulierungen, die ein chinesischer Branchenvertreter bisher vor dem Hintergrund des sich verschärfenden Wettbewerbs zwischen China und den USA in der KI-Technologie herausgebracht hat. Chens Kollegen schlugen einen kommerzielleren Ton an: Cui Tianyi, der das Harness-Team von DeepSeek leitet, sagte, das Unternehmen hoffe, dass mehr Unternehmen und Organisationen weltweit „DeepSeek-Modelle einsetzen und davon profitieren“ würden – ein Pitch, der sich direkt an die Cloud-Anbieter und Unternehmen richtet, die entscheiden, wofür sie ihre Inferenzbudgets ausgeben.

Der Anspruch: 38 $ pro GPU-Stunde

Neben der Rhetorik kam eine konkrete Zahl. In einem technischen Artikel, der auf der chinesischen Q&A-Plattform Zhihu veröffentlicht wurde, behauptete DeepSeek, dass ein einzelner Computercluster, der sein V4.1-Flash-Modell auf DeepInfer ausführt, einen Umsatz von 38 US-Dollar pro GPU und Stunde generieren könnte, basierend auf den Preisen außerhalb der Spitzenzeiten.

Die Effizienztechniken des Frameworks untermauern diese Zahl. Nach Angaben des Unternehmens verbessert DeepInfer die Kosteneffizienz, indem zuvor verarbeitete Informationen mehr als 72 Stunden lang aufbewahrt werden, wodurch die wiederholten Berechnungen reduziert werden, die normalerweise die Bereitstellungskosten in die Höhe treiben. DeepSeek hat seine Betriebskosten oder Gewinnmargen nicht offengelegt, daher bleibt die Zahl pro GPU eher eine Unternehmensangabe als ein geprüftes Ergebnis – sie ist jedoch ungewöhnlich spezifisch und unabhängige Cloud-Betreiber können sie jetzt direkt testen, da sowohl das Modell als auch der Serving-Stack öffentlich sind.

Worauf DeepInfer läuft

DeepInfer ist auf DeepSeek-V4.1-Flash zugeschnitten, das im September veröffentlichte Open-Weight-Modell mit einer neuen Architektur, die den für die Ausführung erforderlichen Speicher reduziert und gleichzeitig das frühere V1 Pro-Modell des Unternehmens übertrifft. Ein am Samstag veröffentlichtes Update machte es laut dem externen Benchmarking-Unternehmen Artificial Analysis zu einem der leistungsstärksten und kosteneffizientesten Open-Weight-Modelle der Welt.

Insbesondere zielt das Framework auf zwei Hardware-Ökosysteme gleichzeitig ab: Nvidias SM100-Blackwell-GPUs und Huaweis Ascend-950-Chips. Diese doppelte Unterstützung ermöglicht es den Betreibern, ein offenes Modell der Grenzklasse sowohl auf chinesischem Silizium als auch auf Chips anzubieten, die den US-Exportkontrollen unterliegen – eine Flexibilität, die geschlossene Anbieter nicht bieten können, und eine, die die Auswirkungen jeder einzelnen Hardwarebeschränkung abmildert. Als offenes Modell kann V4.1-Flash von Cloud-Drittanbietern auf ihrer eigenen Infrastruktur bereitgestellt werden, und DeepSeek sagte, dass Open-Source-DeepInfer der Community helfen würde, die Rechenkosten zu senken, den Energieverbrauch zu senken und KI erschwinglicher zu machen.

Eine Eskalation im offenen Kampf

Die Formulierung führt zu einer direkten Kollision mit führenden US-Laboren. Dario Amodei, CEO von Anthropic, hat wiederholt argumentiert, dass Open-Source-KI Risiken für die Menschheit birgt, und chinesische Unternehmen beschuldigt, amerikanische KI-Technologie zu stehlen – Behauptungen, die chinesische Branchenvertreter offen zurückweisen. Die Führungskräfte von DeepSeek argumentieren nun in der Öffentlichkeit für das Gegenteil: Offene Modelle seien billiger im Betrieb, freier in der Einführung und besser für die Länder und Unternehmen, die die Preisgestaltung an geschlossenen Grenzen nicht akzeptieren könnten.

DeepInfer selbst ist kein völlig neues Produkt. Wie das Repository dokumentiert, werden die spezialisierten Kernel, die DeepSeek in den letzten zwei Jahren Stück für Stück veröffentlicht hat – darunter FlashMLA, DeepGEMM und DeepEP – in einer einzigen Laufzeit mit integrierter Modell- und Sampler-Ausführung zusammengeführt. Die Strategie ist konsequent: Verschenken Sie den gesamten Stack, vom Kernel bis zum Serving-Framework, und konkurrieren Sie um Effizienz und Offenheit statt um Exklusivität.

Was Sie sehen sollten

Drei Dinge werden zeigen, ob die Rhetorik vom „totalen Sieg“ Substanz hat. Erstens: Akzeptanz: ob westliche Cloud-Anbieter und Drittanbieter DeepInfer für V4.1-Flash-Hosting in großem Umfang integrieren. Zweitens: Überprüfung: ob unabhängige Betreiber den Umsatzanspruch von 38 US-Dollar pro GPU-Stunde unter realen Arbeitslasten reproduzieren. Drittens die Reaktion geschlossener Anbieter, deren Preismacht von der Effizienzlücke abhängt, an deren Schließung DeepSeek aggressiv arbeitet. Bloomberg wies darauf hin, dass das Tool darauf abzielt, die Betriebskosten der KI allgemein zu senken – wenn die Behauptungen Bestand haben, wird sich der Druck auf die Preise für geschlossene KI nur noch verstärken.

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