Penyebaran deepseek di tempat berdampak signifikan terhadap biaya operasional dengan menawarkan beberapa keuntungan penghematan biaya. Berikut adalah faktor utama yang mempengaruhi biaya ini:
1. Pemanfaatan Perangkat Keras: Deepseek dirancang untuk memanfaatkan perangkat keras komersial (COTS), yang mengurangi kebutuhan akan GPU yang mahal dan khusus. Pendekatan ini memangkas biaya infrastruktur dan mendemokratisasi akses ke AI canggih untuk perusahaan yang lebih kecil [2]. Misalnya, Deepseek dapat dioptimalkan untuk GPU kelas konsumen seperti RTX 3090, menghilangkan kebutuhan untuk kelompok AI yang mahal [3].
2. Efisiensi Energi: Optimalisasi Inferensi Lanjutan Deepseek mengurangi konsumsi energi sebesar 30% hingga 50%, memberikan solusi AI berkelanjutan yang selaras dengan strategi kontrol biaya perusahaan [3]. Efisiensi ini tidak hanya menghemat tagihan listrik tetapi juga memperpanjang umur perangkat keras.
3. Skalabilitas dan Otonomi: Penyebaran di tempat memungkinkan perusahaan untuk mengukur kemampuan AI mereka tanpa mengandalkan penyedia cloud eksternal. Ini menghindari penguncian vendor dan mempertahankan otonomi strategis, mengurangi biaya operasional jangka panjang yang terkait dengan model penetapan harga cloud [4].
4. Biaya pemrosesan token: Deepseek menawarkan pengurangan yang signifikan dalam biaya pemrosesan token, mengenakan biaya hanya $ 0,10 per 1 juta token dibandingkan dengan $ 4,10 untuk model tradisional. Ini merupakan keuntungan biaya 41x, membuat adopsi AI lebih mudah diakses dan terukur untuk bisnis [2].
5. Optimalisasi Sumber Daya: Arsitektur Penyelesaian Campuran (MOE) Deepseek meminimalkan limbah komputasi dengan mengaktifkan hanya parameter yang diperlukan untuk tugas-tugas tertentu. Pendekatan yang ditargetkan ini mengurangi konsumsi sumber daya, yang mengarah ke biaya energi yang lebih rendah dan lifespans perangkat keras yang diperluas [2].
6. Efisiensi Proses Pelatihan: Dengan melewati tahap fine-shot (SFS) yang diawasi dan menggunakan pipa langsung dari pretraining ke pembelajaran penguatan dari umpan balik manusia (RLHF), Deepseek mengurangi waktu dan sumber daya komputasi yang diperlukan untuk pengembangan model [2]. Proses yang dirampingkan ini berkontribusi pada biaya operasional yang lebih rendah tanpa mengurangi kualitas model.
Secara keseluruhan, penyebaran di tempat Deepseek menawarkan solusi AI yang hemat biaya yang meningkatkan efisiensi operasional sambil mempertahankan kinerja tinggi, menjadikannya pilihan yang menarik bagi perusahaan yang ingin mengintegrasikan AI ke dalam operasi mereka tanpa menimbulkan biaya penghalang.
Kutipan:
[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/36619398/deepseek-r1-budgeting-challenges-for-on-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