Deepseekのオンプレミス展開は、いくつかのコスト削減の利点を提供することにより、運用コストに大きな影響を与えます。これらのコストに影響を与える重要な要因は次のとおりです。
1。ハードウェアの使用率：DeepSeekは、コマーシャルオフシェルフ(COTS)ハードウェアを活用するように設計されており、高価で専門的なGPUの必要性を減らします。このアプローチは、インフラストラクチャの費用を削減し、中小企業向けの高度なAIへのアクセスを民主化します[2]。たとえば、DeepSeekはRTX 3090などの消費者グレードGPUに最適化でき、高価なAIクラスターの必要性を排除できます[3]。
2。エネルギー効率：DeepSeekの高度な推論最適化により、エネルギー消費量が30％〜50％減少し、企業のコスト制御戦略と整合する持続可能なAIソリューションを提供します[3]。この効率は、電気料金を節約するだけでなく、ハードウェアの寿命も延長します。
3。スケーラビリティと自律性：オンプレミスの展開により、企業は外部クラウドプロバイダーに依存せずにAI機能を拡大することができます。これにより、ベンダーのロックインを回避し、戦略的自律性を維持し、クラウド価格モデルに関連する長期運用コストを削減します[4]。
4。トークン処理コスト：DeepSeekは、従来のモデルでは4.10ドルと比較して、トークン処理コストを大幅に削減し、100万トークンあたり0.10ドルしか請求しません。これは41倍のコストの優位性を表しており、AIの採用によりアクセスしやすく、企業にとってスケーラブルになります[2]。
5。リソースの最適化：Deepseekの混合物(MOE)アーキテクチャは、特定のタスクに必要なパラメーターのみをアクティブにすることにより、計算廃棄物を最小限に抑えます。このターゲットを絞ったアプローチにより、リソースの消費が削減され、エネルギーコストが削減され、ハードウェア寿命が延長されます[2]。
6。トレーニングプロセスの効率：監視されたファインショット(SFS)ステージをバイパスし、事前に取引からの直接パイプラインを使用して、人間のフィードバック(RLHF)からの補強学習に使用することにより、DeepSeekはモデル開発に必要な時間と計算リソースの両方を削減します[2]。この合理化されたプロセスは、モデルの品質を損なうことなく、運用コストの削減に貢献します。
全体として、DeepSeekのオンプレミス展開は、高性能を維持しながら運用効率を高める費用対効果の高いAIソリューションを提供します。
引用：
[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-it-means and-what-happens