L'implementazione on-premise di Deepseek influisce significativamente sui costi operativi offrendo diversi vantaggi per il risparmio sui costi. Ecco i fattori chiave che influenzano questi costi:
1. Utilizzo dell'hardware: DeepSeek è progettato per sfruttare l'hardware commerciale standard (COTS), che riduce la necessità di GPU costose e specializzate. Questo approccio taglia le spese infrastrutturali e democratizza l'accesso all'intelligenza artificiale avanzata per le piccole imprese [2]. Ad esempio, DeepSeek può essere ottimizzato per GPU di livello consumer come RTX 3090, eliminando la necessità di costosi cluster di intelligenza artificiale [3].
2. Efficienza energetica: l'ottimizzazione avanzata di DeepSeek riduce il consumo di energia dal 30% al 50%, fornendo una soluzione di intelligenza artificiale sostenibile che si allinea alle strategie di controllo dei costi aziendali [3]. Questa efficienza non solo risparmia sulle bollette dell'elettricità, ma estende anche la durata dell'hardware.
3. Scalabilità e autonomia: la distribuzione on-premise consente alle aziende di ridimensionare le loro capacità di intelligenza artificiale senza fare affidamento su fornitori di cloud esterni. Ciò evita il blocco dei fornitori e mantiene l'autonomia strategica, riducendo i costi operativi a lungo termine associati ai modelli di prezzi del cloud [4].
4. Costi di elaborazione dei token: DeepSeek offre una riduzione significativa dei costi di elaborazione dei token, addebitando solo $ 0,10 per 1 milione di token rispetto a $ 4,10 per i modelli tradizionali. Ciò rappresenta un vantaggio in termini di costi 41x, rendendo l'adozione dell'IA più accessibile e scalabile per le aziende [2].
5. Ottimizzazione delle risorse: l'architettura MOE (DeepSeek (MOE) di DeepSeek minimizza i rifiuti computazionali attivando solo i parametri necessari per compiti specifici. Questo approccio mirato riduce il consumo di risorse, portando a costi energetici più bassi e alla durata dell'hardware estesa [2].
6. Efficienza del processo di formazione: aggirando la fase di shot fine (SFS) supervisionata e utilizzando una pipeline diretta dalla pretrattamento all'apprendimento di rinforzo dal feedback umano (RLHF), DeepSeek riduce le risorse di tempo e computazionali richieste per lo sviluppo del modello [2]. Questo processo semplificato contribuisce a ridurre i costi operativi senza compromettere la qualità del modello.
Nel complesso, la distribuzione on-premise di DeepSeek offre una soluzione di intelligenza artificiale economica che migliora l'efficienza operativa mantenendo al contempo prestazioni elevate, rendendolo un'opzione interessante per le aziende che cercano di integrare l'IA nelle loro operazioni senza incorrere in costi proibitivi.
Citazioni:
[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-on-premise-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-itmeans-and-what-happens