Создание базовых моделей, платформ для вывода и самих приложений — это разные экологические направления, которые также имеют разную валовую прибыль на единицу потребления Token.
На изображении представлены месячные расходы на Token, оценочная стоимость, валовая прибыльность и соотношение оценки к валовой прибыли шести компаний: DeepSeek, Together AI, Manus, Anthropic, Groq и Perplexity.
Очень интересный анализ: используя очень ограниченный набор данных (который абсолютно не достигает порога статистической значимости), делается вывод, что чем выше валовая прибыль на единицу Token, тем выше мультипликатор оценки. Модели, обернутые в продукты, не могут просто продавать вопросы и ответы, а должны через дизайн продукта создавать больше ценности на каждую единицу Token, продавать по более высокой цене и легче получать признание на рынке капитала.
Посмотреть Оригинал
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
Создание базовых моделей, платформ для вывода и самих приложений — это разные экологические направления, которые также имеют разную валовую прибыль на единицу потребления Token.
На изображении представлены месячные расходы на Token, оценочная стоимость, валовая прибыльность и соотношение оценки к валовой прибыли шести компаний: DeepSeek, Together AI, Manus, Anthropic, Groq и Perplexity.
Очень интересный анализ: используя очень ограниченный набор данных (который абсолютно не достигает порога статистической значимости), делается вывод, что чем выше валовая прибыль на единицу Token, тем выше мультипликатор оценки. Модели, обернутые в продукты, не могут просто продавать вопросы и ответы, а должны через дизайн продукта создавать больше ценности на каждую единицу Token, продавать по более высокой цене и легче получать признание на рынке капитала.