Korzystanie z komercyjnego sprzętu do komercyjnego (COTS) Deepseek znacznie zwiększa efektywność kosztową na kilka kluczowych sposobów:
1. Zmniejszone koszty infrastruktury: Wykorzystując sprzęt COTS, DeepSeek unika potrzeby drogich, wyspecjalizowanych systemów zwykle wymaganych do rozwoju AI o wysokiej wydajności. Takie podejście obniża wydatki infrastruktury, dzięki czemu zaawansowane możliwości AI są bardziej dostępne dla mniejszych przedsiębiorstw i zmniejszając bariery finansowe wejścia na rynek AI [1] [3].
2. Zoptymalizowane wykorzystanie zasobów: Strategia Deepseek polega na optymalizacji oprogramowania w celu wyodrębnienia maksymalnej wartości z istniejących zasobów. Techniki takie jak architektura mieszanki ekspertów (MOE) pozwala modelowi aktywować tylko niezbędne parametry dla określonych zadań, minimalizując odpady obliczeniowe i zmniejszając potrzebę wysokiej klasy GPU [3] [10]. To ukierunkowane podejście nie tylko obniża koszty, ale także przedłuża żywotność sprzętu i zmniejsza zużycie energii.
3. Usprawniony proces treningowy: Deepseek omija tradycyjne etapy szkolenia, takie jak etap nadzorowanego strzału (SFS), poprzez wdrożenie bezpośredniego rurociągu od wstępnego uczenia się wzmocnienia z ludzkich informacji zwrotnych (RLHF). Ten usprawniony proces skraca zarówno czas szkolenia, jak i zasoby obliczeniowe wymagane do rozwoju modelu, co dodatkowo przyczynia się do wydajności kosztowej [1] [3].
4. Destylacja wiedzy: Deepseek z powodzeniem destyluje wiedzę od większych modeli do mniejszych bez znaczącej degradacji wydajności. Na przykład sprężył model parametrów 671B w 70B, utrzymując prawie identyczną wydajność. Ta wydajność wielkości modelu pozwala na wdrożenie mniej mocnego sprzętu, dostosowanie się do strategii COTS i zmniejszenie kosztów operacyjnych [1] [3].
Istnieją jednak również doniesienia sugerujące, że faktyczne inwestycje sprzętowe Deepseek mogą być bardziej znaczące niż początkowo twierdzili, a szacunki wskazują na znaczne wydatki na GPU [4]. Mimo to podejście firmy do wykorzystania opłacalnego sprzętu i optymalizacji wydajności oprogramowania pozostaje kluczowym czynnikiem jego opłacalności w porównaniu z konkurentami takimi jak OpenAI [2] [3].
Ogólnie rzecz biorąc, wykorzystanie sprzętu COTS Deepseek, w połączeniu z innowacyjnymi optymalizacjami oprogramowania, pozycjonuje go jako lidera w zakresie opłacalnego rozwoju sztucznej inteligencji, oferując zarówno finansowe, jak i strategiczne korzyści w krajobrazie AI [2] [3].
Cytaty:
[1] https://fabrix.ai/blog/deepseek-revolutionizing-ai-development-through-cost-effective-innovation/
[2] https://www.linkedin.com/pulse/deepseek-vs-openai-comparison-ai-strategies-hardware-costs-george-l5n3e
[3] https://www.chitika.com/deepseek-enterprise-implations/
[4] https://economictimes.com/news/international/us/was-it-a-li-pa-the-chinese-startup-industry-analyst-says-deepseek-incurred-1-6-billion-in-hardware-costs-and-has-a-fleet-of-50000-nvidia-hopper-gpus/articles/117894640.cms
[5] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1hp6ejz/seeeking_advice_on_costeffective_hardware_for/
[6] https://cloudfabrix.com/blog/deepseek-revolutioning-ai-development-hrough-cost-effective-innovation/
[7] https://www.capacitmedia.com/article/behind-the-deepseek-hype-costs-safety-risks-and-censorship-ppp
[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-efficien-1arbdoshtq8/p.html