L'uso di DeepSeek dell'hardware commerciale standard (COTS) migliora significativamente la sua efficienza dei costi in diversi modi chiave:
1. Riduzione dei costi dell'infrastruttura: sfruttando l'hardware delle COTS, DeepSeek evita la necessità di sistemi costosi e specializzati in genere richiesti per lo sviluppo dell'intelligenza artificiale ad alte prestazioni. Questo approccio taglia le spese di infrastruttura, rendendo le capacità di intelligenza artificiale più accessibili alle piccole imprese e riducendo le barriere finanziarie all'ingresso nel mercato dell'IA [1] [3].
2. Utilizzo ottimizzato delle risorse: la strategia di DeepSeek prevede l'ottimizzazione del software per estrarre il valore massimo dalle risorse esistenti. Tecniche come l'architettura MOE (Mixture of Experts (MOE) consentono al modello di attivare solo i parametri necessari per compiti specifici, minimizzando i rifiuti computazionali e riducendo la necessità di GPU di fascia alta [3] [10]. Questo approccio mirato non solo riduce i costi, ma estende anche la durata della vita dell'hardware e riduce il consumo di energia.
3. Processo di formazione semplificato: DeepEek aggira le fasi di formazione tradizionali, come la fase di shot fine (SFS) supervisionata, implementando una pipeline diretta dalla pre-apprendimento all'apprendimento del feedback umano (RLHF). Questo processo semplificato riduce sia il tempo di formazione che le risorse computazionali richieste per lo sviluppo del modello, contribuendo ulteriormente all'efficienza dei costi [1] [3].
4. Distillazione della conoscenza: DeepSeek distilla con successo la conoscenza da modelli più grandi a quelli più piccoli senza un significativo degrado delle prestazioni. Ad esempio, ha compresso un modello di parametro 671b in uno 70B, mantenendo prestazioni quasi identiche. Questa efficienza della dimensione del modello consente di distribuire su hardware meno potente, allineare con la strategia COTS e ridurre i costi operativi [1] [3].
Tuttavia, ci sono anche rapporti che suggeriscono che gli investimenti hardware effettivi di Deepseek potrebbero essere più sostanziali di quanto inizialmente sostenuto, con stime che indicano una spesa significativa per le GPU [4]. Nonostante ciò, l'approccio dell'azienda per sfruttare l'hardware economico e l'ottimizzazione dell'efficienza del software rimane un fattore chiave nella sua efficacia in termini di costi rispetto ai concorrenti come OpenAI [2] [3].
Nel complesso, l'uso di DeepSeek dell'hardware delle COTS, combinato con ottimizzazioni di software innovative, lo posiziona come leader nello sviluppo dell'IA in costi, offrendo vantaggi finanziari e strategici nel panorama dell'IA [2] [3].
Citazioni:
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[2] https://www.linkedin.com/pulse/deepseek-vs-openai-comparison-ai-strategies-hardware-costs-george-l5n3e
[3] https://www.chitika.com/deepseek-enterprise-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-ai-development-through-cost-effective-innovation/
[7] https://www.capacitymedia.com/article/behind-the-deepseek-hype-costs-safety-risks-and-censhirship-esplated
[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-behind-its-cost-efficiency-1arbdoshtq8/p.html