Bei der Betrachtung der langfristigen Wartungskosten für die Bearbeitung von Deepseek On-Premise im Vergleich zu in der Cloud kommen mehrere Faktoren ins Spiel. Hier ist eine detaillierte Aufschlüsselung der mit jedem Ansatz verbundenen Kosten:
On-Premise-Bereitstellung
** Erste Investition: On-Premise-Bereitstellungen erfordern erhebliche Ausgaben für Hochleistungs-Computing-Infrastrukturen im Voraus, einschließlich leistungsstarker GPUs, Hochgeschwindigkeitsspeicher und robuster Netzwerke. Diese anfängliche Investition kann erheblich sein, da das R1-Modell von Deepseek High-End-Hardware verlangt, was möglicherweise Kosten wie das im Zusammenhang mit großem Maßstab im Zusammenhang mit einem großflächigen KI-Modell-Training beinhaltet, die in Milliarden von Dollar reichen können [4].
** laufende Ausgaben:
- Hardware -Wartung: Die regelmäßige Wartung der Hardware ist entscheidend, um eine optimale Leistung und Langlebigkeit zu gewährleisten. Dies beinhaltet das Ersetzen von Teilen, das Aufrüsten von Systemen und die Durchführung von Diagnostika, die kostspielig und zeitaufwändig sein können [2].
- Energieverbrauch: Das Durchführen von Hardware mit Hochleistungs-Hardware führt zu erheblichen Energiekosten. Der Fokus von Deepseek auf die Energieeffizienz kann jedoch dazu beitragen, diese Kosten zu mildern, wobei Systeme bis zu 30% weniger Strom verbrauchen als vergleichbare Setups [5].
- IT-Unterstützung: Ein dediziertes IT-Team ist für die Verwaltung und Aufrechterhaltung einer lokalen Infrastruktur unerlässlich und erhöht die Personalkosten [3].
** Langfristige Einsparungen: Trotz der anfänglichen und laufenden Ausgaben können lokale Bereitstellungen langfristige Kosteneinsparungen bieten, wenn die Infrastruktur effizient genutzt wird. Beispielsweise kann die Vermeidung wiederkehrender Cloud-Gebühren für Unternehmen mit konsistenten, hochvolumigen Workloads von Vorteil sein [3].
Cloud -Bereitstellung
** Erste Investition: Cloud -Bereitstellungen erfordern in der Regel keine Vorab -Hardware -Einkäufe, sodass sie für Unternehmen mit begrenztem Anfangskapital besser zugänglich sind. Stattdessen basieren die Kosten auf der Nutzung und bieten Flexibilität und Skalierbarkeit [3].
** laufende Ausgaben:
- Cloud -Gebühren: Die wichtigsten laufenden Kosten sind die Kosten für Cloud -Dienste, die je nach Nutzung variieren können. Obwohl dieses Modell Flexibilität bietet, kann es im Laufe der Zeit für Benutzer mit hohem Volumen teuer werden [3].
- Managed Infrastructure: Cloud-Anbieter kümmern sich häufig um Wartung und Aktualisierungen, wodurch die Notwendigkeit einer internen IT-Unterstützung verringert wird. Diese Komfort ist jedoch mit Kosten verbunden, da Benutzer die verwaltete Infrastruktur bezahlen [3].
** Langfristige Überlegungen: Cloud-Bereitstellungen eignen sich im Allgemeinen besser für Unternehmen mit schwankenden Workloads oder solchen, die ein Pay-as-you-go-Modell bevorzugen. Für Organisationen mit konsequenter Nutzung mit hoher Volumen sind jedoch auf lange Sicht eine kostengünstigere Bereitstellung, wenn sie ihre Infrastruktur effizient verwalten und nutzen können [9].
Zusammenfassend bieten On-Premise-Bereitstellungen potenzielle langfristige Kosteneinsparungen, erfordern jedoch erhebliche Vorabinvestitionen und laufende Wartungskosten. Cloud-Bereitstellungen bieten Flexibilität und Skalierbarkeit, können jedoch im Laufe der Zeit für Benutzer mit hohem Volumen teurer sein. Die Auswahl zwischen On-Premise und Cloud hängt von den spezifischen Bedürfnissen, der Arbeitsbelastung und den verfügbaren Ressourcen des Unternehmens ab.
Zitate:
[1] https://www.bardeen.ai/answers/how-much-does-teepseek-cost
[2] https://toolhunt.io/deepseek-r1-budgeting-chalenges-for-premise-ployments/
[3] https://www.oneclickitolution.com/centerofexcellence/aiml/on-premises-vs-cloud-hosting-lms-yepseek-r1-comparison
[4] https://9meters.com/technology/ai/deepseeks-6-million-cost-debunked-as-real-cost-closer-to-6-billion-and-an-te-50000-gpus-used
[5] https://recresscompliance.com/10-reasons-why-peepseek-hardware-and-technology-is-sower-cost-than-other-ai-providers/
[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-erprise-on-premise
[9] https://www.linkedin.com/pulse/next-stage-gen-ai-lms-emerging-cloud-vs-on-premise-chakravarthy-fz9qc