Đang tải bảng tin…
sean goedecke00 bình luận6 phút đọc
AI inference is obviously profitable
A back-of-the-envelope cost analysis argues that AI inference is genuinely profitable, contrary to popular claims that it requires VC subsidies to survive. Using A100 GPU power consumption, amortized hardware costs, and industrial electricity prices, the author estimates inference costs at roughly $1 per million output tokens — well below the $4.50+ that providers like OpenAI charge, implying 70–80% gross margins. DeepSeek's open-weights models and competitive API pricing further corroborate these margins. The key distinction: inference itself is profitable, but AI labs like OpenAI and Anthropic use those margins to subsidize expensive model training. Pure inference providers without training costs could remain profitable even if the current AI investment bubble deflates.
Nguồn: https://seangoedecke.com/ai-inference-is-obviously-profitable. 8sync News chỉ tóm tắt và dẫn link; bản quyền nội dung thuộc tác giả và nguồn gốc.
Đề xuất cho bạn
Rust3122 phútAI
The many journeys of learning Rust
Nghiên cứu định tính từ nhóm Rust về cách các nhà phát triển học ngôn ngữ Rust thông qua phỏng vấn và khảo sát, nổi bật các con đường học tập (tò mò, chuyển đổi công việc, áp dụng tổ chức), khó khăn thường gặp (quên thói quen OOP, 'clone guilt'), vai trò của borrow checker và trợ lý AI (LLMs), cũng như chiến lược đào tạo nhóm. Bài viết cũng đề cập đến tình trạng 'bỏ cuộc thầm lặng' và ảnh hưởng của cộng đồng đến sự gắn bó lâu dài, đồng thời đưa ra khuyến nghị cải thiện tài liệu học tập.
Những kinh nghiệm thực tế từ các lập trình viên học Rust sẽ giúp bạn hiểu rõ cách vượt qua thách thức từ bản chất mới của ngôn ngữ và xây dựng chiến lược học tập hiệu quả.
