Deepseekin paikan päällä oleva käyttöönotto vaikuttaa merkittävästi operatiivisiin kustannuksiin tarjoamalla useita kustannussäästöetuja. Tässä ovat keskeiset tekijät, jotka vaikuttavat näihin kustannuksiin:
1. Laitteiden hyödyntäminen: DeepSeek on suunniteltu hyödyntämään kaupallista hyllylle (COTS) -laitteistoa, mikä vähentää kalliiden, erikoistuneiden GPU: ien tarvetta. Tämä lähestymistapa laskee infrastruktuurikustannukset ja demokratisoi pääsyn edistyneelle AI: lle pienemmille yrityksille [2]. Esimerkiksi DeepSeek voidaan optimoida kuluttajaluokan GPU: lle, kuten RTX 3090, poistaen kalliiden AI-klusterien tarpeen [3].
2. Energiatehokkuus: DeepSekin edistyneen päätelmän optimointi vähentää energiankulutusta 30-50%, mikä tarjoaa kestävän AI-ratkaisun, joka vastaa yrityksen kustannusvalvontastrategioita [3]. Tämä tehokkuus ei vain säästä sähkölaskuissa, vaan myös pidentää laitteistoa.
3. Skaalautuvuus ja autonomia: Paikalla oleva käyttöönotto antaa yrityksille mahdollisuuden skaalata AI-ominaisuutensa luottamatta ulkoisiin pilvipalvelujen tarjoajiin. Tämä välttää myyjän lukitsemisen ja ylläpitää strategista autonomiaa, mikä vähentää pilvihinnoittelumalleihin liittyviä pitkäaikaisia toimintakustannuksia [4].
4. Token -prosessointikustannukset: DeepSeek tarjoaa merkittävän vähenemisen merkkien käsittelykustannuksissa, ja veloittaa vain 0,10 dollaria miljoonasta merkinnästä verrattuna perinteisten mallien 4,10 dollariin. Tämä edustaa 41x: n kustannusetu, mikä tekee AI: n käyttöönotosta helpompaa ja skaalautuvaa yrityksille [2].
5. Resurssien optimointi: DeepSekin asiantuntijoiden seoksen (MOE) arkkitehtuuri minimoi laskennallisen jätteen aktivoimalla vain tarvittavat parametrit tietyille tehtäville. Tämä kohdennettu lähestymistapa vähentää resurssien kulutusta, mikä johtaa alhaisempiin energiakustannuksiin ja pidentyneisiin laitteistojen elinkaariin [2].
6. Koulutusprosessin tehokkuus: ohittamalla valvotun hienosäätövaihe (SFS) ja käyttämällä suoraa putkilinjaa ennakkomaksuista vahvistusoppimiseen ihmisen palautteesta (RLHF), Deepseek vähentää sekä aika- että laskennallisia resursseja, joita tarvitaan mallikehitykseen [2]. Tämä virtaviivainen prosessi myötävaikuttaa toimintakustannuksiin vaarantamatta mallin laatua.
Kaiken kaikkiaan Deepseekin paikan päällä oleva käyttöönotto tarjoaa kustannustehokkaan AI-ratkaisun, joka parantaa operatiivista tehokkuutta ylläpitäen korkean suorituskyvyn, mikä tekee siitä houkuttelevan vaihtoehdon yrityksille, jotka pyrkivät integroimaan AI: n toimintaansa aiheuttamatta kielteisiä kustannuksia.
Viittaukset:
.
[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-explaine/
.
[6] https://www.byteplus.com/en/topic/386760
[7] https://team-gpt.com/blog/deeptseek-pricing/
.