Deepseeki kohapealne juurutamine mõjutab märkimisväärselt tegevuskulusid, pakkudes mitmeid kulude kokkuhoiu eeliseid. Siin on peamised tegurid, mis mõjutavad neid kulusid:
1. Riistvara kasutamine: Deepseek on loodud kaubandusliku (COTS) riistvara kasutamiseks, mis vähendab vajadust kallite spetsialiseeritud GPU-de järele. See lähenemisviis vähendab infrastruktuuri kulusid ja demokratiseerib väiksemate ettevõtete jaoks juurdepääsu arenenud AI -le [2]. Näiteks saab Deepseeki optimeerida tarbijakvaliteediliste GPU-de jaoks nagu RTX 3090, välistades vajaduse kulukate AI-klastrite järele [3].
2. energiatõhusus: Deepseeki täiustatud järelduste optimeerimine vähendab energiatarbimist 30–50%, pakkudes jätkusuutlikku AI-lahendust, mis vastab ettevõtte kulukontrolli strateegiatele [3]. See tõhusus ei säästa mitte ainult elektriarveid, vaid laiendab ka riistvara eluiga.
3. Mastaapsus ja autonoomia: kohapealne juurutamine võimaldab ettevõtetel skaleerida oma AI-võimalusi, tuginemata välistele pilveteenuse pakkujatele. See väldib müüja lukustamist ja säilitab strateegilise autonoomia, vähendades pilvehinnamudelitega seotud pikaajalisi tegevuskulusid [4].
4. Märgi töötlemise kulud: Deepseek pakub märkimisväärset märkide töötlemiskulusid, võttes ainult 0,10 dollarit miljoni žetooni kohta, võrreldes traditsiooniliste mudelite 4,10 dollariga. See kujutab endast 41x kulueelist, muutes AI adopteerimise ettevõtetele kättesaadavamaks ja skaleeritavaks [2].
5. Ressursside optimeerimine: Deepseeki ekspertide segu (MOE) arhitektuur minimeerib arvutuslikke jäätmeid, aktiveerides ainult konkreetsete ülesannete jaoks vajalikud parameetrid. See sihipärane lähenemisviis vähendab ressursside tarbimist, põhjustades väiksemaid energiakulusid ja pikendatud riistvara eluiga [2].
6. Treeningprotsessi tõhusus: mööda jälgitud peen-lasku (SFS) etapist ja kasutades otsest torustikku alates eelnevast kuni tugevdamise õppimiseni inimese tagasisidest (RLHF), vähendab DeepEK nii mudeli arendamiseks vajalikke aja- kui ka arvutuslikke ressursse [2]. See sujuv protsess aitab kaasa madalamatele tegevuskuludele, kahjustamata mudeli kvaliteeti.
Üldiselt pakub Deepseeki kohapealne juurutamine kulutõhusat AI-lahendust, mis suurendab operatiivset tõhusust, säilitades samas suure jõudluse, muutes selle atraktiivseks võimaluseks ettevõtetele, kes soovivad integreerida AI oma operatsioonidesse ilma keelavaid kulusid.
Tsitaadid:
]
[2] https://www.chitika.com/deepseek-enterprise-implications/
[3] https://www.gptbots.ai/blog/deepseek-enterprise-on-preme
[4] https://www.n-ix.com/deepseek-explained/
]
[6] https://www.byteplus.com/en/topic/386760
[7] https://team-gpt.com/blog/deepseek-princing/
]