由于多种因素，包括硬件需求，可扩展性和维护需求，运行DeepSeek本地级与云托管的初始设置成本与云托管的成本有很大不同。
###本地设置
- 硬件成本：运行DeepSeek本地级需要对硬件进行大量预投资。 AI加速硬件的成本可能约为25万美元，尽管可以通过使用较低强大的GPU来降低这个数字[3]。能够运行完整的DeepSeek-R1内存中的服务器的成本超过100,000美元[3]。此外，还有与购买操作系统，数据库和其他应用程序购买软件许可有关的成本，这可以添加到初始费用[2]。
- 安装和基础架构成本：实施本地解决方案涉及安装费用，包括物理设置，配置和测试。建立必要的物理基础设施(例如冷却系统，电源和物理安全措施)也有成本[2]。这些成本可能会取决于基础设施的大小和复杂性。
- 维护和控制：本地解决方案提供对数据，硬件和软件的完全控制，但需要持续的维护成本，包括硬件维护和IT员工薪水[6]。随着时间的推移，这可能会导致更高的运营费用。
###云托管
- 初始设置成本：云解决方案通常在订阅模型上运行时的初始设置成本最少。主要费用包括配置，与现有系统的集成以及数据迁移，通常低于本地设置成本[2]。但是，这些成本可能会加起来，具体取决于迁移的复杂性。
- 可伸缩性和灵活性：云托管提供了简单的可扩展性，可以根据需要调整资源。这种灵活性对动态工作负载或初创企业特别有益[2]。云服务还为托管基础架构提供了安全更新，从而减少了对维护的专用IT团队的需求[8]。
- 成本结构：云解决方案遵循付款方式，这意味着成本是运营支出(OPEX)，而不是资本支出(CAPEX)。这种方法可以进行更可预测和灵活的成本管理，因为成本与使用直接相关[2]。例如，根据使用模式，在Azure上运行DeepSeek-R1每年的费用约为46,000美元，并且可以通过长期承诺来减少这个数字[3]。
总而言之，本地设置需要在硬件和基础架构上进行大量预先投资，但可以节省长期成本以及对数据和系统的完全控制。另一方面，云托管提供了灵活性，可扩展性和降低的初始成本，但涉及基于使用的持续运营费用。这些选项之间的选择取决于有关可伸缩性，控制和预算限制的特定需求。
引用：
[1] https://www.reddit.com/r/selfhosted/comments/1ibl5wr/how_much_much_money_would_would_i_need_to_to_run_run_r1_deepseek/
[2] https://forgeahead.io/2024/06/28/cost-comparison-cloud-vs-on-premise/
[3] https://www.computerweekly.com/news/366619398/deepseek-r1-budgeting-challenges-for-for-for-for-on-on-premise-deployments
[4] https://s-pro.io/blog/cloud-computing-vs-on-premises-premises-premises-vantages-disadvantages-and-cost-comparporison
[5] https://appinventiv.com/blog/cost-to-build-an-ai-app-like-deepseek/
[6] https://www.avahitech.com/blog/cloud-vs-on-premise-cost-comparison-guide
[7] https://play.ht/blog/deepseek-pricing/
[8] https://www.oneclickitsolution.com/centerofexcellence/aiml/on-premises-vs-cloud-hosting-hosting-llms-deepseek-r1-comporparison