A DeepSeek a polcon kívüli (COTS) hardverek használata számos kulcsfontosságú módon jelentősen növeli költséghatékonyságát:
1. csökkentett infrastrukturális költségek: A COTS hardverének kihasználásával a DeepSeek elkerüli a drága, speciális rendszerek szükségességét, amelyek általában szükségesek a nagy teljesítményű AI fejlesztéshez. Ez a megközelítés csökkenti az infrastrukturális költségeket, így a fejlett AI képességek jobban elérhetőek a kisebb vállalkozások számára, és csökkentik az AI -piacon való belépés pénzügyi akadályait [1] [3].
2. Optimalizált erőforrás -felhasználás: A DeepSeek stratégiája magában foglalja a szoftver optimalizálását a maximális érték kinyerésére a meglévő forrásokból. Az olyan technikák, mint a szakértők keveréke (MOE) architektúra, lehetővé teszik a modellnek, hogy csak az egyes feladatokhoz szükséges paraméterek aktiválását, minimalizálva a számítási hulladékot és csökkentve a csúcskategóriás GPU-k szükségességét [3] [10]. Ez a megcélzott megközelítés nemcsak csökkenti a költségeket, hanem meghosszabbítja a hardver élettartamát és csökkenti az energiafogyasztást.
3. ésszerűsített edzési folyamat: A DeepSeek megkerüli a hagyományos edzési szakaszokat, például a felügyelt finom lövés (SFS) szakaszot, egy közvetlen csővezeték bevezetésével az előzetes beépítésig az emberi visszacsatolásból származó megerősítés tanulásáig. Ez az egyszerűsített folyamat csökkenti a modellek fejlesztéséhez szükséges edzési időt és számítási erőforrásokat, tovább hozzájárulva a költséghatékonysághoz [1] [3].
4. Tudás desztilláció: A DeepSeek sikeresen desztillálja az ismereteket a nagyobb modellektől a kisebbekig, jelentős teljesítmény lebomlása nélkül. Például egy 671b paramétermodellt 70B-re tömörített, fenntartva a szinte azonos teljesítményt. A modell méretének ez a hatékonysága lehetővé teszi a kevésbé hatékony hardverek telepítését, összehangolva a COTS stratégiát és csökkentve a működési költségeket [1] [3].
Vannak olyan jelentések is, amelyek azt sugallják, hogy a DeepSeek tényleges hardverbefektetése lényeges lehet, mint az eredetileg állították, a becslések szerint a GPU -k jelentős kiadásait mutatják [4]. Ennek ellenére a vállalat megközelítése a költséghatékony hardverek kiaknázására és a szoftver hatékonyságának optimalizálására továbbra is kulcsfontosságú tényező a költséghatékonyság szempontjából, mint az olyan versenytársak, mint az Openai [2] [3].
Összességében a DeepSeek COTS hardverének használata, az innovatív szoftver optimalizálással kombinálva, vezető szerepet játszik a költséghatékony AI-fejlesztésben, amely mind pénzügyi, mind stratégiai előnyöket kínál az AI-tájban [2] [3].
Idézetek:
[1] https://fabrix.ai/blog/deepseek-revolutionizing-ai-development-through-cost-effective-inovation/
[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----by-the-chinese-startup-industry-analyst-says-deepseek-incurred-1-6-billio--fleware-costs-and-has-A-fleet--50000-nvidia-hopper-gpus/articlehow/11789464640.cms
[5] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1hp6ejz/seeking_advice_on_costeffect_hardware_for/for/
[6] https://cloudfabrix.com/blog/deepseek-revolutionizing-aidevelopment-through-cost-effective-innovation/
[7] https://www.capacymedia.com/article/behind-theepseek-hype-costs-safety-d-d-censorship-plained
[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-reepseek