El despliegue local de Deepseek afecta significativamente los costos operativos al ofrecer varias ventajas de ahorro de costos. Estos son los factores clave que influyen en estos costos:
1. Utilización del hardware: Deepseek está diseñado para aprovechar el hardware comercial (COTS) comercial (COTS), lo que reduce la necesidad de GPU costosas y especializadas. Este enfoque recorta los gastos de infraestructura y democratiza el acceso a IA avanzada para empresas más pequeñas [2]. Por ejemplo, Deepseek se puede optimizar para GPU de grado de consumo como el RTX 3090, eliminando la necesidad de racimos de IA costosos [3].
2. Eficiencia energética: la optimización de inferencia avanzada de Deepseek reduce el consumo de energía en un 30% a 50%, proporcionando una solución de IA sostenible que se alinea con las estrategias de control de costos corporativos [3]. Esta eficiencia no solo ahorra facturas de electricidad, sino que también extiende la vida útil del hardware.
3. Escalabilidad y autonomía: la implementación local permite a las empresas escalar sus capacidades de IA sin depender de proveedores de nubes externos. Esto evita el bloqueo del proveedor y mantiene la autonomía estratégica, reduciendo los costos operativos a largo plazo asociados con los modelos de precios de nubes [4].
4. Costos de procesamiento de tokens: Deepseek ofrece una reducción significativa en los costos de procesamiento de tokens, cobrando solo $ 0.10 por 1 millón de tokens en comparación con $ 4.10 para los modelos tradicionales. Esto representa una ventaja de costo de 41X, lo que hace que la adopción de IA sea más accesible y escalable para las empresas [2].
5. Optimización de recursos: la arquitectura de la mezcla de expertos (MOE) de Deepseek minimiza los desechos computacionales al activar solo los parámetros necesarios para tareas específicas. Este enfoque dirigido reduce el consumo de recursos, lo que lleva a menores costos de energía y una vida útil de hardware extendida [2].
6. Eficiencia del proceso de entrenamiento: al evitar la etapa supervisada de disparo fino (SFS) y usar una tubería directa desde el pretruación hasta el aprendizaje de refuerzo de la retroalimentación humana (RLHF), Deepseek reduce el tiempo y los recursos computacionales necesarios para el desarrollo del modelo [2]. Este proceso simplificado contribuye a costos operativos más bajos sin comprometer la calidad del modelo.
En general, la implementación local de Deepseek ofrece una solución de IA rentable que mejora la eficiencia operativa al tiempo que mantiene un alto rendimiento, por lo que es una opción atractiva para las empresas que buscan integrar IA en sus operaciones sin incurrir en costos prohibitivos.
Citas:
[1] https://www.reddit.com/r/selfhosted/comments/1ibbl5wr/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-explane/
[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