Når man overvejer de langsigtede vedligeholdelsesomkostninger ved at køre dybseek på stedet mod i skyen, kommer flere faktorer i spil. Her er en detaljeret oversigt over omkostningerne forbundet med hver tilgang:
On-Premise-implementering
** Indledende investering: On-Premise-implementeringer kræver betydelige forhåndsudgifter til højprestationsberegningsinfrastruktur, herunder kraftfulde GPU'er, højhastighedsopbevaring og robust netværk. Denne oprindelige investering kan være betydelig, da Deepseeks R1-model kræver avanceret hardware, der potentielt involverer omkostninger, der ligner dem, der er forbundet med storskala AI-modeltræning, som kan nå ud til milliarder af dollars [4].
** Løbende udgifter:
- Hardwarevedligeholdelse: Regelmæssig vedligeholdelse af hardware er afgørende for at sikre optimal ydelse og levetid. Dette inkluderer udskiftning af dele, opgradering af systemer og udførelse af diagnostik, som kan være dyre og tidskrævende [2].
- Energiforbrug: At køre højtydende hardware resulterer kontinuerligt i betydelige energiomkostninger. Imidlertid kan Deepseeks fokus på energieffektivitet hjælpe med at afbøde disse udgifter, med systemer, der forbruger op til 30% mindre elektricitet end sammenlignelige opsætninger [5].
- Det support: At have et dedikeret IT-team er vigtigt for at styre og vedligeholde infrastruktur på stedet, hvilket tilføjer personaleomkostninger [3].
** Langsigtede besparelser: På trods af de indledende og igangværende udgifter kan de lokale implementeringer tilbyde langsigtede omkostningsbesparelser, hvis infrastrukturen bruges effektivt. For eksempel kan det være fordelagtigt for organisationer med ensartede, højvolumen-arbejdsbelastninger at undgå tilbagevendende skyafgifter.
Cloud -implementering
** Indledende investering: Cloud -implementeringer kræver typisk ingen forhåndshardware -køb, hvilket gør dem mere tilgængelige for virksomheder med begrænset initial kapital. I stedet er omkostningerne baseret på brug, hvilket giver fleksibilitet og skalerbarhed [3].
** Løbende udgifter:
- Skygebyrer: Den primære løbende udgift er omkostningerne ved skytjenester, der kan variere baseret på brug. Mens denne model tilbyder fleksibilitet, kan den blive dyrt for brugere med høj volumen over tid [3].
- Administreret infrastruktur: Cloud-udbydere håndterer ofte vedligeholdelse og opdateringer, hvilket reducerer behovet for intern it-support. Imidlertid kommer denne bekvemmelighed til en pris, da brugerne betaler for den administrerede infrastruktur [3].
** Langsigtede overvejelser: Cloud-implementeringer er generelt mere egnede til virksomheder med svingende arbejdsbelastning eller dem, der foretrækker en pay-as-you-go-model. For organisationer med ensartet brug af høj volumen kan implementeringer på stedet imidlertid være mere omkostningseffektive på lang sigt, hvis de effektivt kan styre og udnytte deres infrastruktur [9].
Sammenfattende tilbyder de lokale implementeringer potentielle langsigtede omkostningsbesparelser, men kræver betydelige forhåndsinvesteringer og løbende vedligeholdelsesomkostninger. Cloud-implementeringer giver fleksibilitet og skalerbarhed, men kan være dyrere for brugere med høj volumen over tid. Valget mellem lokalt og sky afhænger af organisationens specifikke behov, arbejdsbelastningskonsistens og tilgængelige ressourcer.
Citater:
[1] https://www.bardeen.ai/answers/how-much-does-deepseek-cost
[2] https://toolhunt.io/deepseek-r1-budgeting-challenges-for-on-premise-delmendments/
)
[4] https://9meters.com/technology/ai/deepseeks-6-million-cost-debunked-as-real-cost-closer-to-1-6-lmillion-and-an-estimeret-50000-gpus-brugte
)
[6] https://e42.ai/deepseek-efficiency/
[7] https://www.reddit.com/r/wallstreetbets/comments/1icdu1d/deepseek_training_cost_the_95_mil_difference/
[8] https://www.gptbots.ai/blog/deepseek-interprise-on-premise
)