Deepseeks Einsatz von kommerziellen Off-the-Shelf-Hardware (COTS) erhöht die Kosteneffizienz auf verschiedene wichtige Weise erheblich:
1. Reduzierte Infrastrukturkosten: Durch die Nutzung von COTS-Hardware vermeidet Deepseek die Notwendigkeit teurer, spezieller Systeme, die normalerweise für die Hochleistungs-KI-Entwicklung erforderlich sind. Dieser Ansatz senkt die Ausgaben der Infrastruktur, macht fortschrittliche KI -Fähigkeiten für kleinere Unternehmen zugänglicher und verringert die finanziellen Hindernisse für den Eintritt in den KI -Markt [1] [3].
2. Optimierte Ressourcenauslastung: Die Strategie von Deepseek umfasst die Optimierung der Software, um den maximalen Wert aus vorhandenen Ressourcen zu extrahieren. Techniken wie die MIE-OF-Experten-Architektur (MIE-OF-Experten) ermöglichen es dem Modell, nur die erforderlichen Parameter für bestimmte Aufgaben zu aktivieren, um Rechenabfälle zu minimieren und die Notwendigkeit von High-End-GPUs zu verringern [3] [10]. Dieser gezielte Ansatz senkt nicht nur die Kosten, sondern verlängert auch die Lebensdauer der Hardware und verringert den Energieverbrauch.
3.. Stropierter Trainingsprozess: Deepseek umgeht traditionelle Trainingsphasen wie die SFS-Stufe (Overvised Fine-Shot), indem eine direkte Pipeline von der Vorab- bis Verstärkungslernen vom menschlichen Feedback (RLHF) implementiert wird. Dieser optimierte Prozess verkürzt sowohl die für die Modellentwicklung erforderliche Trainingszeit als auch die Rechenressourcen, was weiter zur Kosteneffizienz beiträgt [1] [3].
4. Wissensdestillation: Deepseek destilliert das Wissen erfolgreich von größeren Modellen zu kleineren, ohne eine signifikante Leistungsverschlechterung. Beispielsweise komprimierte es ein 671B-Parametermodell in eine 70B, wobei die nahezu identische Leistung aufrechterhalten wurde. Diese Effizienz in der Modellgröße ermöglicht die Bereitstellung von weniger leistungsstarken Hardware, stimmt an der COTS -Strategie und senkte die Betriebskosten [1] [3].
Es gibt jedoch auch Berichte, die darauf hindeuten, dass die tatsächliche Hardwareinvestition von Deepseek möglicherweise erheblicher sein könnte als ursprünglich behauptet, wobei die Schätzungen auf einen signifikanten Ausgaben für GPUs hinweisen [4]. Trotzdem bleibt der Ansatz des Unternehmens zur Nutzung kostengünstiger Hardware und der Optimierung der Softwareeffizienz ein Schlüsselfaktor für die Kosteneffizienz im Vergleich zu Wettbewerbern wie OpenAI [2] [3].
Insgesamt positioniert Deepseeks Verwendung von COTS-Hardware in Kombination mit innovativen Software-Optimierungen sie als führend in der kosteneffizienten KI-Entwicklung und bietet sowohl finanzielle als auch strategische Vorteile in der KI-Landschaft [2] [3].
Zitate:
[1] https://fabrix.ai/blog/deepseek-revolution-aidevelopment-through-cost-effective-innovation/
[2] https://www.linkedin.com/pulse/deepseek-vs-openai-comparison-ai-strategies-hardware-cost-george-l5n3e
[3] https://www.chitika.com/deepseek-erprise-implications/
[4] https://economictimes.com/news/international/us/was-it-a-lie-by-the-chinese-startup-industry-analyst-says-deepseek-incurred-1-6-billion-in-hardware-costs-and-has-a-fleet-of-50000-nvidia-hopper-gpus/articleshow/117894640.cms
[5] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1hp6ejz/seeking_advice_on_costeffective_hardware_for/
[6] https://cloudfabrix.com/blog/deepseek-revolution-aidevelopment-through-cost-effective-innovation/
[7] https://www.capacitymedia.com/article/behind-thepseek-hype-cost-safety-rissks-and-censorship-ypled
[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/catalyyst-peepseek-the-innovation-behind-it-cost-efficiency-1arbdoshtq8/p.html