การปรับใช้ในสถานที่ของ Deepseek ส่งผลกระทบต่อต้นทุนการดำเนินงานอย่างไร

1. การใช้ฮาร์ดแวร์: Deepseek ได้รับการออกแบบมาเพื่อใช้ประโยชน์จากฮาร์ดแวร์นอกชั้นวางของเชิงพาณิชย์ (COTS) ซึ่งช่วยลดความจำเป็นในการใช้ GPU ที่มีราคาแพงและมีราคาแพง วิธีการนี้ลดค่าใช้จ่ายโครงสร้างพื้นฐานและทำให้การเข้าถึง AI ขั้นสูงสำหรับองค์กรขนาดเล็ก [2] เป็นประชาธิปไตย ตัวอย่างเช่น Deepseek สามารถปรับให้เหมาะสมสำหรับ GPU เกรดผู้บริโภคเช่น RTX 3090 ซึ่งไม่จำเป็นต้องใช้กลุ่ม AI ที่มีราคาแพง [3]

2. ประสิทธิภาพการใช้พลังงาน: การเพิ่มประสิทธิภาพการอนุมานขั้นสูงของ Deepseek ช่วยลดการใช้พลังงานได้ 30% ถึง 50% ซึ่งเป็นโซลูชั่น AI ที่ยั่งยืนซึ่งสอดคล้องกับกลยุทธ์การควบคุมต้นทุนขององค์กร [3] ประสิทธิภาพนี้ไม่เพียง แต่ช่วยประหยัดค่าไฟฟ้า แต่ยังขยายอายุการใช้งานของฮาร์ดแวร์

3. ความสามารถในการปรับขนาดและความเป็นอิสระ: การปรับใช้ในสถานที่ช่วยให้องค์กรสามารถขยายขีดความสามารถของ AI โดยไม่ต้องพึ่งพาผู้ให้บริการคลาวด์ภายนอก สิ่งนี้หลีกเลี่ยงการล็อคผู้ขายและรักษาความเป็นอิสระเชิงกลยุทธ์ลดค่าใช้จ่ายในการดำเนินงานระยะยาวที่เกี่ยวข้องกับรูปแบบการกำหนดราคาคลาวด์ [4]

4. ค่าใช้จ่ายในการประมวลผลโทเค็น: Deepseek เสนอค่าใช้จ่ายในการประมวลผลโทเค็นลดลงอย่างมากโดยคิดค่าใช้จ่ายเพียง $ 0.10 ต่อ 1 ล้านโทเค็นเมื่อเทียบกับ $ 4.10 สำหรับรุ่นดั้งเดิม สิ่งนี้แสดงถึงความได้เปรียบด้านต้นทุน 41x ทำให้การใช้ AI สามารถเข้าถึงได้และปรับขนาดได้มากขึ้นสำหรับธุรกิจ [2]

5. การเพิ่มประสิทธิภาพทรัพยากร: สถาปัตยกรรมผสมของ Experts (MOE) ของ Deepseek (MOE) ช่วยลดขยะจากการคำนวณโดยการเปิดใช้งานพารามิเตอร์ที่จำเป็นสำหรับงานที่เฉพาะเจาะจงเท่านั้น วิธีการกำหนดเป้าหมายนี้ช่วยลดการใช้ทรัพยากรนำไปสู่ต้นทุนพลังงานที่ลดลงและอายุการใช้งานฮาร์ดแวร์ที่ขยายออกไป [2]

6. ประสิทธิภาพของกระบวนการฝึกอบรม: โดยการข้ามขั้นตอนการปรับ (SFS) ภายใต้การดูแลและใช้ไปป์ไลน์โดยตรงจากการเตรียมการเพื่อเสริมการเรียนรู้จากข้อเสนอแนะของมนุษย์ (RLHF), Deepseek ลดทั้งเวลาและทรัพยากรการคำนวณที่จำเป็นสำหรับการพัฒนาแบบจำลอง [2] กระบวนการที่มีความคล่องตัวนี้มีส่วนช่วยลดต้นทุนการดำเนินงานโดยไม่ลดระดับคุณภาพของโมเดล

โดยรวมแล้วการปรับใช้ในสถานที่ของ Deepseek นำเสนอโซลูชัน AI ที่ประหยัดต้นทุนซึ่งช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานในขณะที่ยังคงประสิทธิภาพสูงทำให้เป็นตัวเลือกที่น่าสนใจสำหรับองค์กรที่ต้องการรวม AI เข้ากับการดำเนินงานโดยไม่ต้องเสียค่าใช้จ่ายที่ต้องห้าม

การอ้างอิง:
[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/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