Deepseeks brug af kommerciel off-the-shelf (COTS) hardware forbedrer dens omkostningseffektivitet markant på flere nøgle måder:
1. Reducerede infrastrukturomkostninger: Ved at udnytte COTS-hardware undgår Deepseek behovet for dyre, specialiserede systemer, der typisk kræves til højpræstation AI-udvikling. Denne tilgang skærer udgifter til infrastruktur, hvilket gør avancerede AI -kapaciteter mere tilgængelige for mindre virksomheder og reducerer de økonomiske barrierer for indrejse på AI -markedet [1] [3].
2. Optimeret ressourceudnyttelse: Deepseeks strategi involverer optimering af software til at udtrække maksimal værdi fra eksisterende ressourcer. Teknikker som blanding af eksperter (MOE) arkitektur giver modellen kun mulighed for at aktivere de nødvendige parametre til specifikke opgaver, minimere beregningsmæssigt affald og reducere behovet for avanceret GPU'er [3] [10]. Denne målrettede tilgang reducerer ikke kun omkostningerne, men udvider også hardware -levetid og reducerer energiforbruget.
3. strømlinet træningsproces: Deepseek omgår traditionelle træningsstadier, såsom det overvågede fine-shot (SFS) -stadium, ved at implementere en direkte rørledning fra forudgående til forstærkning af læring fra menneskelig feedback (RLHF). Denne strømlinede proces reducerer både træningstid og beregningsressourcer, der kræves til modeludvikling, hvilket yderligere bidrager til omkostningseffektivitet [1] [3].
4. Videndestillation: Deepseek destillerer viden med viden fra større modeller til mindre uden signifikant nedbrydning af ydelsen. For eksempel komprimerede den en 671B-parametermodel til en 70B-en, der opretholdt næsten identisk ydeevne. Denne effektivitet i modelstørrelse muliggør implementering på mindre kraftfuld hardware, der tilpasser sig COTS -strategien og reducerer driftsomkostningerne [1] [3].
Der er dog også rapporter, der antyder, at Deepseeks faktiske hardwareinvestering muligvis er mere omfattende end oprindeligt hævdet, med estimater, der indikerer en betydelig udgift på GPU'er [4]. På trods af dette forbliver virksomhedens tilgang til at udnytte omkostningseffektiv hardware og optimere softwareeffektivitet en nøglefaktor i dens omkostningseffektivitet sammenlignet med konkurrenter som Openai [2] [3].
Generelt placerer Deepseeks brug af COTS-hardware kombineret med innovative softwareoptimeringer det som en leder inden for omkostningseffektiv AI-udvikling, der tilbyder både økonomiske og strategiske fordele i AI-landskabet [2] [3].
Citater:
)
)
[3] https://www.chitika.com/deepseek-interprise-implications/
[4] https://economictimes.com/news/international/us/was-t-a-lie-by-the-chinese-startup-industry-analyst-says-deeps EEK-inkureret-1-6-milliarder-i-hardware-omkostninger-og-har-a-fleet-of-50000-Nvidia-Hopper-GPUS/ARTIKLERHOW/117894640.CMS
[5] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1hp6ejz/seeking_advice_on_costeffective_hardware_for/
)
)
[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-rehind-its-cost-effektivitet-1arbdoshtq8/p.html