DeepSeek의 온-프레미스 배포는 몇 가지 비용 절감 장점을 제공함으로써 운영 비용에 크게 영향을 미칩니다. 이러한 비용에 영향을 미치는 주요 요인은 다음과 같습니다.
1. 하드웨어 활용 : DeepSeek은 상업용 상용 기성품 (COTS) 하드웨어를 활용하도록 설계되어 비싸고 특수 GPU의 필요성을 줄입니다. 이 접근법은 인프라 비용을 삭감하고 소규모 기업을위한 고급 AI에 대한 접근을 민주화합니다 [2]. 예를 들어, DeepSeek은 RTX 3090과 같은 소비자 등급 GPU에 최적화되어 비용이 많이 드는 AI 클러스터가 필요하지 않습니다 [3].
2. 에너지 효율성 : DeepSeek의 고급 추론 최적화는 에너지 소비를 30%에서 50% 감소시켜 기업 비용 제어 전략과 일치하는 지속 가능한 AI 솔루션을 제공합니다 [3]. 이러한 효율성은 전기 요금을 절약 할뿐만 아니라 하드웨어의 수명을 연장합니다.
3. 확장 성 및 자율성 : 온 프레미스 배포를 통해 기업은 외부 클라우드 제공 업체에 의존하지 않고도 AI 기능을 확장 할 수 있습니다. 이는 공급 업체 잠금을 피하고 전략적 자율성을 유지하여 클라우드 가격 모델과 관련된 장기 운영 비용을 줄입니다 [4].
4. 토큰 처리 비용 : DeepSeek은 토큰 처리 비용을 크게 줄이며 전통적인 모델의 경우 $ 4.10에 비해 백만 토큰 당 0.10 달러 만 청구합니다. 이는 41 배의 비용 이점을 나타내며, AI 채택은 비즈니스에 더 접근 가능하고 확장 가능합니다 [2].
5. 자원 최적화 : DeepSeek의 Moe (Mix-of-Experts) 아키텍처는 특정 작업에 필요한 매개 변수 만 활성화하여 계산 폐기물을 최소화합니다. 이 목표 접근법은 자원 소비를 감소시켜 에너지 비용을 낮추고 하드웨어 수명을 확장시킵니다 [2].
6. 훈련 프로세스 효율성 : 감독 된 미세 샷 (SFS) 단계를 우회하고 사전 조정에서 인간 피드백 (RLHF)의 강화 학습에 이르기까지 직접 파이프 라인을 사용하여 DeepSeek은 모델 개발에 필요한 시간과 계산 자원을 줄입니다 [2]. 이 간소화 된 프로세스는 모델 품질을 손상시키지 않으면 서 운영 비용이 낮아집니다.
전반적으로 DeepSeek의 온-프레미스 배포는 고성능을 유지하면서 운영 효율성을 향상시키는 비용 효율적인 AI 솔루션을 제공하여 AI를 금지 비용을 발생시키지 않고 운영에 통합하려는 기업에게 매력적인 옵션입니다.
인용 :
[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-mentrications/
[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-pror--premise-deployments
[6] https://www.byteplus.com/en/topic/386760
[7] https://team-gpt.com/blog/deepseek-creating/
[8] https://www.chinatalk.media/p/deepseek-what-means-and-what-happens