DeepSeek的本地部署通过提供几种节省成本的优势来重大影响运营成本。这是影响这些成本的关键因素：
1。硬件利用：DeepSeek旨在利用商业现成(COTS)硬件，这减少了对昂贵的专业GPU的需求。这种方法削减了基础设施费用，并民主化了对小型企业的先进AI的访问权[2]。例如，可以针对RTX 3090(例如RTX 3090)进行优化DeepSeek，从而消除了对昂贵的AI群集的需求[3]。
2.能源效率：DeepSeek的高级推理优化将能源消耗降低了30％至50％，提供了一种可持续的AI解决方案，该解决方案与公司成本控制策略保持一致[3]。这种效率不仅可以节省电费，还可以延长硬件的寿命。
3.可伸缩性和自主性：本地部署使企业可以在不依赖外部云提供商的情况下扩展其AI功能。这避免了供应商的锁定并保持战略自主权，从而降低了与云价格模型相关的长期运营成本[4]。
4.代币处理成本：DeepSeek可显着降低令牌处理成本，每100万个代币的收费仅为0.10美元，而传统型号为4.10美元。这代表了41倍的成本优势，使AI的采用率更易于访问和扩展[2]。
5。资源优化：DeepSeek的混合特性(MOE)体系结构通过仅激活特定任务的必要参数来最大程度地减少计算浪费。这种有针对性的方法减少了资源消耗，导致能源成本降低和延长的硬件寿命[2]。
6。培训过程效率：通过绕过监督的射击(SFS)阶段，并使用从预处理到从人类反馈(RLHF)进行加强学习的直接管道，DeepSeek减少了模型开发所需的时间和计算资源[2]。这个简化的过程在不损害模型质量的情况下导致降低运营成本。
总体而言，DeepSeek的本地部署提供了一种具有成本效益的AI解决方案，该解决方案在保持高性能的同时提高了运营效率，这使其成为寻求将AI集成到其运营而不会产生过失成本的企业的吸引力。
引用：
[1] https://www.reddit.com/r/selfhosted/comments/1ibl5wr/how_much_much_money_would_would_i_need_to_to_run_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-explaining/
[5] https://www.computerweekly.com/news/366619398/deepseek-r1-budgeting-hallenges-for-for-for-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-it-means-and-what-what-happens