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2026年10月20日，DeepSeek把内部推理框架DeepInfer整个翻出来开源，顺手摊开一笔账，当场把行业看愣：同一套模型，英伟达旗舰卡跑满约一年才收回成本，国产阵营的卡一个多月便回本。
一派直呼算力溢价的神话算是破了，另一派却泼来冷水：这笔账的测算前提，得先打个问号。
一台印钞机器多久回本，怎么突然成了中美算力交锋的新战场？
01 回本账的三层数字各有出处 这套引擎从根上就同时支持英伟达CUDA与华为昇腾CANN两套生态，同一套代码栈不用大改，两边集群都能跑起来。
源码挂在DeepSeek官方仓库，外界第一次能看清这家头部公司推理集群的底座长什么样。
推理和训练是两回事。
训练是把模型教出来，推理是模型真正上线回答用户提问。
一家公司每天要服务的查询量，决定了它到底要养多大一池子卡。
DeepSeek这次开源自晒的，就是自己这池卡的日常流水。
先看第一档，官方口径。
据DeepSeek披露，单集群日吞吐达到155万亿Token，按谷电价折算，每卡每小时收入约38美元。
所谓谷电价，就是用电低谷时段更便宜的工业电价。
深圳商报解读这笔账时沿用了同一组数字，后续所有的回本测算，都建立在这个吞吐与单价的底座之上。
这笔账能算出来，前提是部署方式变了。
DeepInfer把Prefill与Decode两个阶段拆开，Prefill交给峰值算力最强的硬件，Decode交给性价比最高的硬件，两段各取所长，不再用同一批昂贵卡从头扛到尾。
第二档是市场报价。
据公开报价，B300八卡整机落在一千五百万元到一千八百万元区间，国产阵营的950DT八卡节点约两百万元出头。
一个数量级的价差，通俗说就是十倍上下。
硬件采购端的差距，是回本周期被拉开的直接原因。
第三档才是回本月数本身，出处是一家媒体测算，并非官方结论。
浅黑科技按同一套假设推算：B300满载约11个月回本，按八成利用率算约14个月；
同口径下950DT约1.
3个月回本。
三层数字必须分开看，混在一起就变成了官方背书。
同一份测算里，950DT单卡Decode约14K tps。
这个指标同样出自该媒体单源口径，目前还没有第三方实测背书。
在拆分部署的打法下，单卡吞吐的意义也和传统看法不太一样。
三层数字叠在一起，结论收得很窄：这套回本账能算平，靠的并不是某一块卡的神话，真正起作用的是把部署拆开，让成本结构换了个排法。
02 回本差距背后的成本结构 大模型推理最烧钱的环节其实是两段。
用户提问刚进来时，模型要一口气读完整段提示词，这是Prefill阶段，吃的是峰值算力。
等开始一个字一个字往外蹦回答，就是Decode阶段，吃的是显存带宽。
过去的做法，是用同一批昂贵硬件把两个阶段从头扛到尾。
Prefill那几秒钟需要的峰值算力，Decode阶段根本用不满；
可为了前面几秒，后面每一秒都在为这份过剩能力付钱。
等于为次要性能付了十倍价钱。
英伟达收这笔溢价，卖的也不光是算力本身。
B300整机架在CUDA软件生态之上，企业掏钱买的，是一种开箱就能跑稳的确定性，是遇到问题有人接、出了故障有人兜底的整机溢价。
这套确定性过去是稀缺品，贵也有人买。
CUDA生态不是一天长成的。
过去十几年，开发者在上面积累的工具库、调试经验、工程习惯，构成了换硬件的隐性成本。
换一块芯片容易，换掉十几年的软件栈难，这也是英伟达溢价能长期成立的底子。
DeepInfer做的事情，是把Decode那一段，交给单位成本最低的硬件去扛。
等于把整笔AI算力开销拆开来重新摆一遍，让整套系统的综合效率，而不是单卡参数，来决定一个集群的商业回报。
行业里过去有个心照不宣的说法：“选英伟达，出了问题老板不会骂到自己头上。
”贵归贵，出了事责任不在自己选的。
这本DeepSeek的账如果被更多集群拿去复算、复跑，这个共识就会松动。
松动不是崩塌，但方向已经在动。
更深一层看，硬件受限的处境在中国反而逼出了另一手工程硬功夫，正在把这场算力竞赛的标尺，从拼绝对参数，拉向拼算法优化、拼硬件架构、拼商业回报的系统维度。
单块芯片的跑分不再是唯一的胜负手，整套系统怎么搭配、怎么调度，开始和芯片本身一样值钱。
反方的话也要摆在桌面上。
钛媒体指出，DeepInfer首批公开的性能基准，主要基于英伟达GPU跑出，国产卡一侧的性能数据还没有同等待遇。
与此同时，昇腾CANN一侧的适配调优也在往前赶，950DT路线的后续表现同样需要时间验证。
两边并置才看得清：一边是成熟生态的确定性，一边是低成本路线的潜在弹性。
回本周期的差距，既来自硬件采购价差了十倍，也来自拆分部署之后，系统效率被重新分配。
03 测算口径与方向信号 先把风险说透。
眼下这本账，终究出自一家媒体之手，DeepSeek官方从未发布过任何回本对比结论。
收益假设偏乐观、满负荷率假设偏满，是业界公认的两处水分。
一旦真实利用率打折，回本周期
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