DeepSeeks bruk av kommersiell maskinvare utenfor hylla (COTS) forbedrer kostnadseffektiviteten betydelig på flere viktige måter:
1. Reduserte infrastrukturkostnader: Ved å utnytte COTS-maskinvare unngår DeepSeek behovet for dyre, spesialiserte systemer som vanligvis er nødvendige for AI-utvikling med høy ytelse. Denne tilnærmingen reduserer infrastrukturutgiftene, noe som gjør avanserte AI -muligheter mer tilgjengelige for mindre foretak og reduserer de økonomiske inngangsbarrierer i AI -markedet [1] [3].
2. Optimalisert ressursutnyttelse: DeepSeeks strategi innebærer å optimalisere programvaren for å hente ut maksimal verdi fra eksisterende ressurser. Teknikker som blanding-av-ekspert (MOE) arkitektur lar modellen bare aktivere de nødvendige parametere for spesifikke oppgaver, minimere beregningsavfall og redusere behovet for high-end GPUer [3] [10]. Denne målrettede tilnærmingen kutter ikke bare kostnadene, men utvider også maskinvare levetid og reduserer energiforbruket.
3. Strømlinjeformet treningsprosess: DeepSeek omgår tradisjonelle treningsstadier, for eksempel det overvåket fine-shot (SFS) -stadiet, ved å implementere en direkte rørledning fra forkant til forsterkningslæring fra menneskelig tilbakemelding (RLHF). Denne strømlinjeformede prosessen reduserer både treningstid og beregningsressurser som kreves for modellutvikling, og bidrar ytterligere til kostnadseffektivitet [1] [3].
4. Kunnskapsdestillasjon: DeepSeek destillerer vellykket kunnskap fra større modeller til mindre uten betydelig ytelsesnedbrytning. For eksempel komprimerte den en 671B parametermodell til en 70B en, og opprettholdt nesten identisk ytelse. Denne effektiviteten i modellstørrelse gir mulighet for distribusjon på mindre kraftig maskinvare, samsvarer med COTS -strategien og redusere driftskostnadene [1] [3].
Imidlertid er det også rapporter som antyder at DeepSeeks faktiske maskinvareinvestering kan være mer betydelige enn opprinnelig hevdet, med estimater som indikerer en betydelig utgifter til GPU -er [4]. Til tross for dette er selskapets tilnærming til å utnytte kostnadseffektiv maskinvare og optimalisere programvareffektivitet fortsatt en nøkkelfaktor i kostnadseffektiviteten sammenlignet med konkurrenter som Openai [2] [3].
Totalt sett posisjonerer DeepSeek bruk av COTS-maskinvare, kombinert med innovative programvareoptimaliseringer, det som ledende innen kostnadseffektiv AI-utvikling, og tilbyr både økonomiske og strategiske fordeler i AI-landskapet [2] [3].
Sitasjoner:
[1] https://fabrix.ai/blog/deepseek-revolutionizing-ai-development-through-cost-effektiv-invovation/
[2] https://www.linkedin.com/pulse/deepseek-vs-openai- comparison-ai-strategies-hardware-cost-george-l5n3e
[3] https://www.chitika.com/deepseek-nerprise-implications/
[4] https://economictimes.com/news/international/us/was-it-a--by-by-the-chinese-startup-industry-analyst-says-peeps EEK-incurred-1-6 milliarder-i-hardware-kostnad-og-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-revolutionizing-ai-development-through-cost-effctive-novation/
[7] https://www.capacitymedia.com/article/behind-thepseek-hype-costs-safety-riss-and-censorship-explained
[8] https://www.byteplus.com/no/topic/382891
[9] https://www.reddit.com/r/singularity/comments/1id60qi/big_miscemptions_of_training_costs_for_deepseek/
[10] https://news.cgtn.com/news/2025-02-09/catalyst-depseek-the-invation-blehind-it-cost-efficiency-1arbdoshtq8/p.html