De on-premise implementatie van Deepseek heeft een aanzienlijke invloed op de operationele kosten door verschillende kostenbesparende voordelen aan te bieden. Hier zijn de belangrijkste factoren die deze kosten beïnvloeden:
1. Hardwaregebruik: Deepseek is ontworpen om de hardware van de commerciële kant-en-klare (COTS) (COTS) te benutten, wat de behoefte aan dure, gespecialiseerde GPU's vermindert. Deze aanpak daalt infrastructuurkosten en democratiseert de toegang tot geavanceerde AI voor kleinere ondernemingen [2]. Deepseek kan bijvoorbeeld worden geoptimaliseerd voor GPU's van de consument zoals de RTX 3090, waardoor de behoefte aan dure AI-clusters wordt geëlimineerd [3].
2. Energie-efficiëntie: de geavanceerde inferentie-optimalisatie van Deepseek vermindert het energieverbruik met 30% tot 50%, waardoor een duurzame AI-oplossing wordt aangeboden die aansluit bij bedrijfscontrole-strategieën [3]. Deze efficiëntie bespaart niet alleen elektriciteitsrekeningen, maar verlengt ook de levensduur van hardware.
3. Schaalbaarheid en autonomie: inzet in de premise stelt ondernemingen in staat om hun AI-mogelijkheden te schalen zonder te vertrouwen op externe cloudproviders. Dit vermijdt leveranciersvergrendeling en handhaaft strategische autonomie, waardoor de operationele kosten op lange termijn in verband met cloudprijsmodellen worden verlaagd [4].
4. Token -verwerkingskosten: DeepSeek biedt een aanzienlijke verlaging van de verwerkingskosten van token, waarbij slechts $ 0,10 per 1 miljoen tokens wordt opgeladen in vergelijking met $ 4,10 voor traditionele modellen. Dit vertegenwoordigt een 41x kostenvoordeel, waardoor AI -acceptatie toegankelijker en schaalbaarder wordt voor bedrijven [2].
5. Resource-optimalisatie: Deepseek's mix van experts (MOE) architectuur minimaliseert computationeel afval door alleen noodzakelijke parameters voor specifieke taken te activeren. Deze gerichte aanpak vermindert het verbruik van hulpbronnen, wat leidt tot lagere energiekosten en uitgebreide hardware -levenspecten [2].
6. Trainingsprocesefficiëntie: door de begeleide fase-shot (SFS) fase te omzeilen en een directe pijplijn te gebruiken van voorraining tot versterking van het leren van menselijke feedback (RLHF), vermindert Deepseek zowel tijd als computationele bronnen die nodig zijn voor modelontwikkeling [2]. Dit gestroomlijnde proces draagt bij aan lagere operationele kosten zonder de modelkwaliteit in gevaar te brengen.
Over het algemeen biedt Deepseek's on-premise implementatie een kosteneffectieve AI-oplossing die de operationele efficiëntie verbetert met behoud van hoge prestaties, waardoor het een aantrekkelijke optie is voor ondernemingen die AI willen integreren in hun activiteiten zonder verbodskosten te maken.
Citaten:
[1] https://www.reddit.com/r/selfhosted/comments/1ibl5wr/how_much_money_would_i_need_to_run_r1_deepseek/
[2] https://www.chitika.com/deepseek-enterprise-implications/
[3] https://www.gptbots.ai/blog/deepseek-enterprise-on-premise
[4] https://www.n-ix.com/deepseek-explained/
[5] https://www.computerweekly.com/news/366619398/deepseek-r1-budgeting-challenges-for-premise-de implementaties
[6] https://www.byteplus.com/en/topic/386760
[7] https://team-gpt.com/blog/deepseek-pricing/
[8] https://www.chinatalk.media/p/deepseek-what-it-means-dwhat-hat-happens