Le déploiement sur site de Deepseek a un impact significatif sur les coûts opérationnels en offrant plusieurs avantages économiques. Voici les facteurs clés influençant ces coûts:
1. Utilisation du matériel: Deepseek est conçu pour tirer parti du matériel commercial standard (COTS), ce qui réduit le besoin de GPU spécialisés coûteux et spécialisés. Cette approche réduit les dépenses d'infrastructure et démocratise l'accès à une IA avancée pour les petites entreprises [2]. Par exemple, Deepseek peut être optimisé pour les GPU de qualité grand public comme le RTX 3090, éliminant le besoin de clusters d'IA coûteux [3].
2. Efficacité énergétique: l'optimisation avancée des inférences de Deepseek réduit la consommation d'énergie de 30% à 50%, fournissant une solution d'IA durable qui s'aligne sur les stratégies de contrôle des coûts de l'entreprise [3]. Cette efficacité économise non seulement sur les factures d'électricité, mais prolonge également la durée de vie du matériel.
3. Évolutivité et autonomie: le déploiement sur site permet aux entreprises de mettre à l'échelle leurs capacités d'IA sans s'appuyer sur des fournisseurs de cloud externes. Cela évite le verrouillage des fournisseurs et maintient l'autonomie stratégique, réduisant les coûts opérationnels à long terme associés aux modèles de tarification cloud [4].
4. Coûts de traitement des jetons: Deepseek offre une réduction significative des coûts de traitement des jetons, ne facturant que 0,10 $ par million de jetons, contre 4,10 $ pour les modèles traditionnels. Cela représente un avantage des coûts 41x, ce qui rend l'adoption d'IA plus accessible et évolutive pour les entreprises [2].
5. Optimisation des ressources: l'architecture du mélange des experts de Deepseek (MOE) minimise les déchets informatiques en activant uniquement les paramètres nécessaires pour des tâches spécifiques. Cette approche ciblée réduit la consommation de ressources, entraînant une baisse des coûts énergétiques et une durée de vie matérielle prolongée [2].
6. Efficacité du processus de formation: en contournant la phase de tir fin supervisée (SFS) et en utilisant un pipeline direct de la pré-formation à l'apprentissage du renforcement de la rétroaction humaine (RLHF), Deepseek réduit à la fois le temps et les ressources informatiques nécessaires au développement du modèle [2]. Ce processus rationalisé contribue à réduire les coûts opérationnels sans compromettre la qualité du modèle.
Dans l'ensemble, le déploiement sur site de Deepseek propose une solution d'interstruction rentable qui améliore l'efficacité opérationnelle tout en conservant des performances élevées, ce qui en fait une option attrayante pour les entreprises qui cherchent à intégrer l'IA dans leurs opérations sans encourir des coûts prohibitifs.
Citations:
[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-premis
[4] https://www.n-ix.com/deepseek-explated/
[5] https://www.computerweekly.com/news/366619398/deepseek-r1-budgeting-challenges-for-on-premis-deployments
[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-and-what-happens
