O uso da Deepseek do hardware comercial no meio-prateleira (COTS) aprimora significativamente sua eficiência de custos de várias maneiras importantes:
1. Custos de infraestrutura reduzidos: Ao alavancar o hardware do COTS, o DeepSeek evita a necessidade de sistemas caros e especializados normalmente necessários para o desenvolvimento de IA de alto desempenho. Essa abordagem reduz as despesas de infraestrutura, tornando os recursos avançados de IA mais acessíveis a empresas menores e reduzindo as barreiras financeiras à entrada no mercado de IA [1] [3].
2. Utilização otimizada de recursos: a estratégia da Deepseek envolve otimizar o software para extrair o valor máximo dos recursos existentes. Técnicas como a arquitetura da mistura de especialistas (MOE) permitem que o modelo ative apenas os parâmetros necessários para tarefas específicas, minimizando o desperdício computacional e reduzindo a necessidade de GPUs de ponta [3] [10]. Essa abordagem direcionada não apenas reduz os custos, mas também estende a vida útil do hardware e reduz o consumo de energia.
3. Processo de treinamento simplificado: A Deepseek ignora os estágios de treinamento tradicionais, como o estágio de tiro fina supervisionado (SFS), implementando um pipeline direto do pré-treinamento ao aprendizado de reforço com o feedback humano (RLHF). Esse processo simplificado reduz o tempo de treinamento e os recursos computacionais necessários para o desenvolvimento do modelo, contribuindo ainda mais para a eficiência de custos [1] [3].
4. Destilação do conhecimento: Deepseek destila com sucesso o conhecimento de modelos maiores para os menores sem degradação significativa do desempenho. Por exemplo, ele comprimiu um modelo de parâmetros 671B em um 70B, mantendo o desempenho quase idêntico. Essa eficiência no tamanho do modelo permite a implantação em hardware menos poderoso, alinhando -se com a estratégia do COTS e reduzindo os custos operacionais [1] [3].
No entanto, também existem relatos sugerindo que o investimento real de hardware da Deepseek pode ser mais substancial do que o reivindicado inicialmente, com estimativas indicando um gasto significativo em GPUs [4]. Apesar disso, a abordagem da empresa para alavancar hardware econômico e otimizar a eficiência do software continua sendo um fator-chave em sua relação custo-benefício em comparação com concorrentes como o OpenAI [2] [3].
No geral, o uso de hardware do COTS, combinado com otimizações inovadoras de software, posiciona-o como líder no desenvolvimento econômico de IA, oferecendo vantagens financeiras e estratégicas no cenário da IA [2] [3].
Citações:
[1] https://fabrix.ai/blog/deepseek-revolutioning-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-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_costerfection_hardware_for/
[6] https://cloudfabrix.com/blog/deepseek-revolutioning-ai-development-through-cost-efeffective-innovation/
[7] https://www.capacitymedia.com/article/behind-the-deepseek-hype-costs-afety-risks-and-concensorship-expliced
[8] https://www.byteplus.com/en/topic/382891
[9] https://www.reddit.com/r/singularity/comments/1id60qi/big_misconceptions_of_traning_costs_for_deepseek/
[10] https://news.cgtn.com/news/2025-02-09/catalyst-deepseek-the-innovation-behind-its-cost-eficiente-1arbdoshtq8/p.html