Deepseek implementarea pe premisă afectează în mod semnificativ costurile operaționale, oferind mai multe avantaje de economisire a costurilor. Iată factorii cheie care influențează aceste costuri:
1. Utilizarea hardware: Deepseek este proiectat pentru a folosi hardware-ul comercial off-raft (COTS), ceea ce reduce nevoia de GPU-uri scumpe și specializate. Această abordare reduce cheltuielile de infrastructură și democratizează accesul la AI avansat pentru întreprinderi mai mici [2]. De exemplu, Deepseek poate fi optimizat pentru GPU-uri de calitate pentru consumatori, cum ar fi RTX 3090, eliminând nevoia de clustere AI costisitoare [3].
2. Eficiența energetică: Optimizarea avansată a inferenței Deepseek reduce consumul de energie cu 30% până la 50%, oferind o soluție AI durabilă care se aliniază cu strategiile corporative de control al costurilor [3]. Această eficiență nu numai că economisește facturile de energie electrică, dar și extinde durata de viață a hardware -ului.
3. Scalabilitate și autonomie: implementarea la fața locului permite întreprinderilor să-și extindă capacitățile AI fără a se baza pe furnizorii de cloud externi. Acest lucru evită blocarea furnizorilor și menține autonomia strategică, reducând costurile operaționale pe termen lung asociate cu modelele de prețuri în cloud [4].
4. Costuri de procesare a jetoanelor: Deepseek oferă o reducere semnificativă a costurilor de procesare a jetoanelor, încasând doar 0,10 USD la 1 milion de jetoane, comparativ cu 4,10 USD pentru modelele tradiționale. Aceasta reprezintă un avantaj al costurilor de 41x, ceea ce face ca adopția AI să fie mai accesibilă și scalabilă pentru întreprinderi [2].
5. Optimizarea resurselor: Arhitectura Deepseek (MOE) de la Deepseek (MOE) Minimizează deșeurile de calcul prin activarea numai a parametrilor necesari pentru sarcini specifice. Această abordare vizată reduce consumul de resurse, ceea ce duce la costurile de energie mai mici și la durata de viață a hardware -ului prelungit [2].
6. Eficiența procesului de instruire: ocolind etapa supravegheată (SFS) supravegheată și folosind o conductă directă de la pretratarea până la învățarea de consolidare din feedback-ul uman (RLHF), DeepSeek reduce atât resursele de timp, cât și resursele de calcul necesare pentru dezvoltarea modelului [2]. Acest proces simplificat contribuie la scăderea costurilor operaționale fără a compromite calitatea modelului.
În general, implementarea pe premisă Deepseek oferă o soluție AI rentabilă, care îmbunătățește eficiența operațională, menținând în același timp performanțe ridicate, ceea ce o face o opțiune atractivă pentru întreprinderile care doresc să integreze AI în operațiunile lor fără a suporta costuri prohibitive.
Citări:
.
[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-poyments
[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