DeepSeek于2025年2月24日正式启动“开源周”，并于3月1日开源DeepSeek-V3/R1推理系统。
　　理论成本利润率达545%，DeepSeek开启AI星辰大海。3月1日，DeepSeek发布文章《DeepSeek-V3 / R1推理系统概览》，并公布成本和理论收入。根据DeepSeek测算，如果所有token都按照DeepSeek-R1的定价计费，每日总收入将达到56万美元，成本利润率为545%。但因为V3的定价更低，同时收费服务只占了一部分，另外夜间还会有折扣，所以实际收入低于理论值。
　　DeepSeek开源周Day1：FlashMLA。FlashMLA是DeepSeek专为英伟达Hopper GPU打造的高效MLA解码内核，特别针对变长序列进行了优化。亮点：加速推理，通过优化MLA解码和分页KV缓存，能够提高LLM推理效率，尤其是在H100 / H800这样的高端GPU上发挥出极致性能。
　　DeepSeek开源周Day2：DeepEP。DeepEP是为混合专家（MoE）和专家并行（EP）量身定制的通信库，提供高吞吐量且低延迟的all-to-all GPU内核，这些内核也被称为MoE调度与合并。亮点：显著提升MoE模型的性能和效率，适用于大规模AI训练和推理。
　　DeepSeek开源周Day3：DeepGEMM。DeepGEMM是专为FP8通用矩阵乘法（GEMM）优化的库，具备精细的缩放机制。亮点：加速矩阵运算，具有更高的效率和更灵活的部署。DeepGEMM设计轻量，大约300行代码，却在大多数矩阵尺寸上超越了专家级别调优的内核。
　　DeepSeek开源周Day4：DualPipe & EPLB & profile-data。DualPipe是一种创新的双向流水线并行算法，亮点：实现了前向和后向计算通信阶段的完全重叠，优化并行计算效率。EPLB为负载均衡算法，亮点：解决MoE模型在分布式训练和推理中的负载不平衡问题。通过动态调整专家（MoE模型中的子网络）的分配来平衡GPU之间的工作负载，同时减少跨节点通信开销，最大化硬件利用率以及提高训练效率。
　　DeepSeek开源周Day5：3FS & Smallpond。3FS（Fire-Flyer File System）是一种高性能分布式文件系统，旨在应对AI训练和推理工作负载的挑战。亮点：用于AI训练时计算节点中的模型批量读取样本数据场景，通过高速的计算存储交互加快模型训练，把固态硬盘的带宽性能利用到极致。
　　相关标的：1）国产AI芯片：寒武纪、海光信息；2）AI服务器：浪潮信息、华勤技术；3）AIDC：云赛智联、金山云、并行科技、首都在线、青云科技、优刻得；4）AI应用：虹软科技、博思软件、新致软件、赛意信息、深桑达、云赛智联、金山办公、金蝶国际、用友网络、迈富时。
　　风险提示：产业政策转变、技术进展不及预期、应用落地不及预期、行业竞争加剧、国际环境发生变化