Όταν εξετάζουμε το μακροπρόθεσμο κόστος συντήρησης για τη λειτουργία του Deepseek on-premise έναντι του σύννεφου, έρχονται στο παιχνίδι διάφοροι παράγοντες. Ακολουθεί μια λεπτομερής κατανομή του κόστους που συνδέεται με κάθε προσέγγιση:
on-premise ανάπτυξη
** Αρχική επένδυση: Οι εγκαταστάσεις επί τόπου απαιτούν σημαντικές εκ των προτέρων κεφαλαιουχικές δαπάνες για υπολογιστικές υποδομές υψηλής απόδοσης, συμπεριλαμβανομένων ισχυρών GPU, αποθήκευσης υψηλής ταχύτητας και ισχυρής δικτύωσης. Αυτή η αρχική επένδυση μπορεί να είναι σημαντική, καθώς το μοντέλο R1 της Deepseek απαιτεί υλικό υψηλής ποιότητας, ενδεχομένως να περιλαμβάνει κόστος παρόμοιο με εκείνο που συνδέεται με την εκπαίδευση μοντέλων AI μεγάλης κλίμακας, η οποία μπορεί να φτάσει σε δισεκατομμύρια δολάρια [4].
** Συνεχιζόμενα έξοδα:
- Συντήρηση υλικού: Η τακτική συντήρηση του υλικού είναι ζωτικής σημασίας για να εξασφαλιστεί η βέλτιστη απόδοση και η μακροζωία. Αυτό περιλαμβάνει την αντικατάσταση εξαρτημάτων, τα συστήματα αναβάθμισης και τη διάγνωση διαγνωστικών, τα οποία μπορεί να είναι δαπανηρά και χρονοβόρα [2].
- Κατανάλωση ενέργειας: Η εκτέλεση υλικού υψηλής απόδοσης οδηγεί συνεχώς σε σημαντικό ενεργειακό κόστος. Ωστόσο, η εστίαση της Deepseek στην ενεργειακή απόδοση μπορεί να βοηθήσει στην άμβλυνση αυτών των εξόδων, με συστήματα να καταναλώνουν έως και 30% λιγότερη ηλεκτρική ενέργεια από τις συγκρίσιμες ρυθμίσεις [5].
- Υποστήριξη: Η κατοχή μιας αφοσιωμένης ομάδας πληροφορικής είναι απαραίτητη για τη διαχείριση και τη διατήρηση της υποδομής στην περιοχή, προσθέτοντας στο κόστος του προσωπικού [3].
** Μακροπρόθεσμη εξοικονόμηση: Παρά τις αρχικές και συνεχιζόμενες δαπάνες, οι εγκαταστάσεις επί τόπου μπορούν να προσφέρουν μακροπρόθεσμη εξοικονόμηση κόστους εάν χρησιμοποιηθεί αποτελεσματικά η υποδομή. Για παράδειγμα, η αποφυγή επαναλαμβανόμενων αμοιβών σύννεφων μπορεί να είναι επωφελής για τους οργανισμούς με συνεπείς φόρτους εργασίας υψηλού όγκου [3].
Cloud Deployment
** Αρχική επένδυση: Οι αναπτύξεις σύννεφων συνήθως δεν απαιτούν αγορές υλικού εκ των προτέρων, καθιστώντας τις πιο προσιτές για επιχειρήσεις με περιορισμένο αρχικό κεφάλαιο. Αντ 'αυτού, το κόστος βασίζεται στη χρήση, παρέχοντας ευελιξία και επεκτασιμότητα [3].
** Συνεχιζόμενα έξοδα:
- Τέλη σύννεφων: Το πρωταρχικό συνεχιζόμενο κόστος είναι το κόστος των υπηρεσιών cloud, το οποίο μπορεί να ποικίλει ανάλογα με τη χρήση. Ενώ αυτό το μοντέλο προσφέρει ευελιξία, μπορεί να γίνει ακριβό για τους χρήστες μεγάλου όγκου με την πάροδο του χρόνου [3].
- Διαχειριζόμενη υποδομή: Οι πάροχοι σύννεφων συχνά χειρίζονται τη συντήρηση και τις ενημερώσεις, μειώνοντας την ανάγκη για υποστήριξη στο σπίτι. Ωστόσο, αυτή η ευκολία έρχεται με κόστος, καθώς οι χρήστες πληρώνουν για τη διαχειριζόμενη υποδομή [3].
** Μακροπρόθεσμες εκτιμήσεις: Οι αναπτύξεις σύννεφων είναι γενικά πιο κατάλληλες για επιχειρήσεις με κυμαινόμενο φόρτο εργασίας ή εκείνες που προτιμούν ένα μοντέλο pay-as-you-go. Ωστόσο, για τους οργανισμούς με συνεπή χρήση μεγάλου όγκου, οι εγκαταστάσεις εντός του χώρου ενδέχεται να είναι πιο οικονομικά αποδοτικές μακροπρόθεσμα εάν μπορούν να διαχειριστούν και να χρησιμοποιήσουν αποτελεσματικά και να χρησιμοποιήσουν την υποδομή τους [9].
Εν ολίγοις, οι αναπτύξεις επί τόπου προσφέρουν πιθανή μακροπρόθεσμη εξοικονόμηση κόστους, αλλά απαιτούν σημαντικές επενδύσεις εκ των προτέρων και συνεχιζόμενα έξοδα συντήρησης. Οι αναπτύξεις σύννεφων παρέχουν ευελιξία και επεκτασιμότητα, αλλά μπορούν να είναι πιο ακριβές για τους χρήστες μεγάλου όγκου με την πάροδο του χρόνου. Η επιλογή μεταξύ προσώπου και σύννεφο εξαρτάται από τις συγκεκριμένες ανάγκες του οργανισμού, τη συνέπεια του φόρτου εργασίας και τους διαθέσιμους πόρους.
Αναφορές:
[1] https://www.bardeen.ai/answers/how-much-does-deepseek-cost
[2] https://toolhunt.io/deepseek-r1-budgeting-challenges-for-on-premise-deployments/
[3] https://www.oneclickitsolution.com/centerofexcellence/aiml/on-premises-vs-cloud-sosting-llms-deepseek-r1-comparison
[4] https://9meters.com/technology/ai/deepseeks-6-million-cost-debunked-as-real-cost-coser-no-to-1-billion-and-astimated-50000-gpus-us
[5] https://redresscompliance.com/10-reasons-why-deepseek-hardware-and-technology-is-lower-cost-than-other-ai-providers/
[6] https://e42.ai/deepseek-efficiency/
[7] https://www.reddit.com/r/wallstreetbets/comments/1icdu1d/deepseeek_training_cost_the_95_mil_difered/
[8] https://www.gptbots.ai/blog/deepseek-enterprise-on-premise
[9] https://www.linkedin.com/pulse/next-stage-gen-ai-lmms-emerging-cloud-vs-on-premise-chakravarthy-fz9qc