Použití komerčního hardwaru (COTS) Deepseek výrazně zvyšuje jeho nákladovou efektivitu několika klíčovými způsoby:
1. Snížené náklady na infrastrukturu: Deepseek využíváním hardwaru COTS se vyhýbá potřebě drahých, specializovaných systémů, které jsou obvykle potřebné pro vysoce výkonný vývoj AI. Tento přístup snižuje výdaje na infrastrukturu a zvyšuje pokročilé schopnosti AI přístupnější menším podnikům a snižuje finanční překážky vstupu na trh AI [1] [3].
2. Optimalizované využití zdrojů: Strategie DeepSeek zahrnuje optimalizaci softwaru pro extrahování maximální hodnoty ze stávajících zdrojů. Techniky, jako je architektura směsi expertů (MOE), umožňují modelu aktivovat pouze potřebné parametry pro konkrétní úkoly, minimalizovat výpočetní odpad a snižovat potřebu špičkových GPU [3] [10]. Tento cílený přístup nejen snižuje náklady, ale také prodlužuje životnost hardwaru a snižuje spotřebu energie.
3. Zjednodušený tréninkový proces: Deepseek obchází tradiční fáze tréninku, jako je fáze pod dohledem jemného výkonu (SFS), implementací přímého potrubí od předběžného posílení po zesílení učení z lidské zpětné vazby (RLHF). Tento zjednodušený proces snižuje jak doba školení, tak výpočetní zdroje potřebné pro vývoj modelu, což dále přispívá k efektivitě nákladů [1] [3].
4. destilace znalostí: Deepseek úspěšně destiluje znalosti od větších modelů k menším bez významné degradace výkonu. Například komprimoval model parametru 671B do 70B, udržoval téměř identifický výkon. Tato účinnost velikosti modelu umožňuje nasazení na méně výkonném hardwaru, sladění se strategií COTS a snižování provozních nákladů [1] [3].
Existují však také zprávy, které naznačují, že skutečné investice do hardwaru Deepseeka mohou být podstatnější, než se původně tvrdí, přičemž odhady naznačují významné výdaje na GPU [4]. Navzdory tomu zůstává přístup společnosti k využití nákladově efektivního hardwaru a optimalizaci účinnosti softwaru klíčovým faktorem jeho efektivity nákladů ve srovnání s konkurenty, jako je OpenAI [2] [3].
Celkově se Deepseek používá hardware COTS v kombinaci s inovativními optimalizacemi softwaru, postaví jej jako lídr v nákladově efektivním rozvoji umělé inteligence a nabízí finanční i strategické výhody v krajině AI [2] [3].
Citace:
[1] https://fabrix.ai/blog/deepseek-revolution-ai-development-through-cost-effective-innovation/
[2] https://www.linkedin.com/pulse/deepseek-vs-openai-comparison-ai-strategie-hardware-costs-george-l5n3e
[3] https://www.chitika.com/deepseek-enterprise-implications/
[4] https://economictimes.com/news/international/us/was-it-a-lie-to-cinese-startup-industry-analyst-says-deepseek-incurred-1-6-billion-in-hardware-costs-and-an-has-a-50000-nvidia-hopper-gpus/
[5] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1hp6ejz/seeking_advice_on_costeffect_hardware_for/
[6] https://cloudfabrix.com/blog/deepseek-revolution-Ai-development-through-cost-effective-innovation/
[7] https://www.capacitymedia.com/article/behind-the-deeepseek-ype--Safety-risk-and-censorship-enplaised
[8] https://www.byteplus.com/en/topic/382891
[9] https://www.reddit.com/r/singularity/comments/1id60qi/big_misconceptions_of_training_costs_for_deepseek/
[10] https://news.cgtn.com/news/2025-02-09/catalyst-deepseek-the-innovation-Tehind-its-cost-efektivita-1arbdoshtq8/p.html