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DeepInfra 是一家创新公司，致力于提供可扩展且经济高效的机器学习（ML）模型和基础设施，特别专注于 AI 推理。成立于 2022 年，总部位于加利福尼亚州帕洛阿尔托，DeepInfra 由 Nikola Borisov、Georgios Papoutsis 和 Yessenzhar Kanapin 创立，旨在简化 AI 模型的部署，使其更易于企业和开发者使用。其平台提供服务器端 ML 推理服务，利用 Nvidia A100 和 H100 GPU，确保高性能和低延迟。

关键要点

• DeepInfra 是一家专注于提供机器学习模型和基础设施的公司，特别在 AI 推理方面。
• 证据显示，它提供可扩展、低成本的解决方案，支持多种预训练模型，如 Llama-3。
• 其服务包括 API 集成、自定义 LLM 托管和按使用付费定价，适合初创企业和企业。
• 最近的融资活动显示其市场潜力，但竞争激烈，可能面临基础模型公司和超大规模计算平台的挑战。

主要功能

• 模型和基础设施：DeepInfra 提供多种预训练模型，包括文本生成（如 Llama-3）、文本转图像、自动语音识别和嵌入。这些模型优化用于推理性能，易于集成到各种应用中。
• API 集成：通过简单的 REST API，开发者可以快速部署和运行模型，支持多种编程语言，降低技术门槛。
• 自定义 LLM 托管：用户可以托管自己的大型语言模型（LLM），定价从每 GPU 小时 1.50 美元（A100）开始，灵活且具竞争力。
• 按使用付费：DeepInfra 采用灵活的按使用付费模式，无长期合同，基于令牌使用或推理执行时间计费，适合不同规模的企业。
• 可扩展性：平台自动扩展以满足需求，确保最佳性能，无需用户管理基础设施。

为什么选择 DeepInfra？

DeepInfra 的成本效益突出，例如某些模型的定价低至每百万令牌 1 美元，远低于 OpenAI 和 Anthropic 等竞争对手。此外，其低延迟和高可用性使其适合实时 AI 应用，简单易用的工具也吸引了初创企业和开发者。

近期发展

• 融资：DeepInfra 已筹集总计 2060 万美元的资金，包括 2023 年 11 月由 A.Capital 和 Felicis Ventures 领投的 800 万美元种子轮，显示投资者对其技术的信心。
• 模型扩展：公司不断扩展模型库，包括先进的 Meta Llama-3 模型，保持技术前沿。
• 行业认可：DeepInfra 被行业报告指出为 AI 基础设施市场的重要参与者，该市场预计到 2028 年将达到 1425.3 亿美元。

结论

DeepInfra 通过提供无缝、可扩展且经济高效的 AI 推理解决方案，正在改变 AI 景观。无论是初创企业希望将 AI 集成到应用中，还是企业寻求高性能推理，DeepInfra 都提供了合适的工具和基础设施。其专注于简单性、性能和负担能力，使其成为 AI 基础设施未来的关键玩家。

详细报告

DeepInfra 是一家专注于机器学习模型和基础设施的公司，特别在 AI 推理领域提供创新解决方案。以下是基于研究得出的详细分析，涵盖其公司背景、产品服务、竞争格局和近期发展。

公司背景

DeepInfra 成立于 2022 年，总部位于加利福尼亚州帕洛阿尔托，由 Nikola Borisov、Georgios Papoutsis 和 Yessenzhar Kanapin 创立。Nikola Borisov 担任 CEO，公司规模较小，员工人数在 2-10 人之间。其目标是简化 AI 模型的部署，使其更易于企业和开发者使用，特别是在服务器端 ML 推理方面。

产品和服务

DeepInfra 的核心是提供可扩展、低成本且生产就绪的机器学习模型和基础设施。以下是其主要服务：

• 机器学习模型：平台提供多种预训练模型，包括文本生成（如 Llama-3.1-405B-Instruct、Llama-3.1-70B-Instruct、Llama-3.1-8B-Instruct）、文本转图像、自动语音识别和嵌入。这些模型优化用于推理性能，适合各种应用。
• 基础设施：DeepInfra 利用 Nvidia A100 和 H100 GPU，确保高性能和低延迟 。平台支持自动扩展，处理负载波动，限制为每个账户 200 个并发请求，超出可联系支持。
• API 集成：通过简单的 REST API，开发者可以快速部署和运行模型，支持多种编程语言。这降低了技术门槛，使其易于集成到现有应用中。
• 自定义 LLM 托管：用户可以托管自己的大型语言模型（LLM），定价如下：

  GPU	每 GPU 小时价格
  Nvidia A100	$1.50
  Nvidia H100	$2.40
  Nvidia H200	$3.00
  计费按分钟粒度，每周开具发票 ([Machine Learning Models and Infrastructure	Deep Infra

• 按使用付费定价：DeepInfra 采用灵活的按使用付费模式，无长期合同。定价基于令牌使用或推理执行时间，例如：

  模型	输入/输出每百万令牌价格	上下文窗口
  Llama-3.1-405B-Instruct	$0.80/$0.80	32k
  Llama-3.1-70B-Instruct	$0.23/$0.40	128k
  Llama-3.1-8B-Instruct	$0.03/$0.05	128k
  DeepSeek-R1-Turbo	$1.00/$3.00	–
  Gemma-3-27B-it	$0.10/$0.20	–
  ([Machine Learning Models and Infrastructure	Deep Infra

• 专用实例：对于高需求用例，DeepInfra 提供专用实例和 DGX H100 集群，带宽达 3.2Tbps。
• 使用层级和计费：用户根据花费分为不同层级，每层有计费阈值：

  层级	资格条件	计费阈值
  Tier 1	–	$20
  Tier 2	支付 $100	$100
  Tier 3	支付 $500	$500
  Tier 4	支付 $2,000	$2,000
  Tier 5	支付 $10,000	$10,000
  需要添加信用卡或预付款，月初或达到层级阈值时开具发票，可设置花费限额 ([Machine Learning Models and Infrastructure	Deep Infra

竞争格局和市场定位

DeepInfra 面临来自多个方面的竞争，包括基础模型公司（如 OpenAI、Anthropic）、超大规模计算平台和其它推理提供商（如 Replicate、Modal、Baseten、Fireworks AI、OctoAI）(A deep dive on Deep Infra | Felicis)。其竞争优势在于：

• 成本效益：与 OpenAI 的 GPT-4 Turbo（每百万令牌 10 美元）或 Anthropic 的 Claude 2（每百万令牌 11.02 美元）相比，DeepInfra 的定价低至每百万令牌 1 美元。
• 灵活性：基础模型公司优化推理性能的灵活性较低，而 DeepInfra 专注于服务器端推理，提供定制化解决方案。
• 市场趋势：AI 基础设施市场预计到 2028 年将达到 1425.3 亿美元，年复合增长率 20.12%，云基础设施收入近期达到 740 亿美元，显示强劲的市场潜力。

近期发展

• 融资：DeepInfra 已筹集总计 2060 万美元的资金，包括 2023 年 11 月由 A.Capital 和 Felicis Ventures 领投的 800 万美元种子轮 ，以及后续未公开细节的轮次。
• 模型扩展：公司不断扩展模型库，包括 Meta Llama-3 等先进模型，保持技术前沿。
• 行业活动：2025 年 1 月，DeepInfra 在 Capgemini 的 Applied Innovation Exchange 活动中展示，强调其在 AI 初创企业中的地位。
• 社区参与：DeepInfra 在 GitHub 上有 27 个仓库，展示其开源贡献，包括与 Flash Attention 和 SGLang 等项目的合作。

潜在争议和未来展望

DeepInfra 的崛起可能引发对定价策略和性能优化的争议，尤其是在与大公司竞争时。其成功依赖于 AI 模型性能和用户接受度，未来可能面临基础模型公司和超大规模计算平台的挑战。市场报告显示，AI 基础设施投资将推动经济增长，但也可能增加竞争压力。

结论

DeepInfra 通过提供无缝、可扩展且经济高效的 AI 推理解决方案，正在改变 AI 景观。其专注于简单性、性能和负担能力，使其成为初创企业和企业的重要选择。结合近期融资和模型扩展，DeepInfra 展现了在 AI 基础设施市场中的潜力。