DeepSeeks användning av kommersiell hårdvara utanför hyllan (COTS) förbättrar dess kostnadseffektivitet avsevärt på flera viktiga sätt:
1. Minskade infrastrukturkostnader: Genom att utnyttja COTS-hårdvara undviker DeepSeek behovet av dyra, specialiserade system som vanligtvis krävs för högpresterande AI-utveckling. Detta tillvägagångssätt slår infrastrukturutgifterna, vilket gör avancerade AI -kapaciteter mer tillgängliga för mindre företag och minskar de finansiella hinder för inträde på AI -marknaden [1] [3].
2. Optimerat resursutnyttjande: Deepseeks strategi innebär att optimera programvara för att extrahera maximalt värde från befintliga resurser. Tekniker som blandning av experter (MOE) arkitektur gör att modellen endast kan aktivera de nödvändiga parametrarna för specifika uppgifter, minimera beräkningsavfall och minska behovet av avancerade GPU: er [3] [10]. Detta riktade tillvägagångssätt sänker inte bara kostnaderna utan utvidgar också hårdvaruens livslängd och minskar energiförbrukningen.
3. Strömlinjeformad träningsprocess: Deepseek kringgår traditionella träningsstadier, såsom övervakad finskott (SFS), genom att implementera en direkt pipeline från pretering till förstärkningslärande från mänsklig feedback (RLHF). Denna strömlinjeformade process minskar både träningstid och beräkningsresurser som krävs för modellutveckling, vilket ytterligare bidrar till kostnadseffektivitet [1] [3].
4. Kunskapsdestillation: Deepseek destillerar framgångsrikt kunskap från större modeller till mindre utan betydande prestandaförstöring. Till exempel komprimerade den en 671B-parametermodell till en 70B en, som upprätthöll nästan identisk prestanda. Denna effektivitet i modellstorlek möjliggör distribution på mindre kraftfull hårdvara, anpassar sig till COTS -strategin och minskar driftskostnaderna [1] [3].
Det finns emellertid också rapporter som tyder på att Deepseeks faktiska hårdvaruinvesteringar kan vara mer betydande än initialt påstås, med uppskattningar som indikerar en betydande utgift för GPU: er [4]. Trots detta förblir företagets strategi för att utnyttja kostnadseffektiv hårdvara och optimera mjukvarueffektiviteten en nyckelfaktor i dess kostnadseffektivitet jämfört med konkurrenter som OpenAI [2] [3].
Sammantaget placerar Deepseeks användning av COTS-hårdvara, i kombination med innovativa mjukvaruoptimeringar, som ledande inom kostnadseffektiv AI-utveckling, vilket erbjuder både ekonomiska och strategiska fördelar i AI-landskapet [2] [3].
Citeringar:
]
[2] https://www.linkedin.com/pulse/deepseek-vs-openai-comparison-ai-strategier-hardware-costs-george-l5n3e
[3] https://www.chitika.com/deepseek-enterprise-implications/
]
[5] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1hp6ejz/seeking_advice_on_costeffective_hardware_for/
]
]
[8] https://www.byteplus.com/en/topic/382891
[9] https://www.reddit.com/r/singularity/comments/1id60qi/big_misconceptions_of_training_costs_for_deepseek/
]