Quando si considerano i costi di manutenzione a lungo termine della gestione di DeepSeek on-premise rispetto al cloud, si presentano diversi fattori. Ecco una ripartizione dettagliata dei costi associati a ciascun approccio:
distribuzione on-premise
** Investimento iniziale: le implementazioni on-premise richiedono significative spese in conto capitale per l'infrastruttura di elaborazione ad alte prestazioni, tra cui GPU potenti, archiviazione ad alta velocità e robusta rete. Questo investimento iniziale può essere sostanziale, poiché il modello R1 di DeepSeek richiede hardware di fascia alta, coinvolgendo potenzialmente costi simili a quelli associati alla formazione del modello AI su larga scala, che può raggiungere miliardi di dollari [4].
** Spese in corso:
- Manutenzione hardware: la manutenzione regolare dell'hardware è fondamentale per garantire prestazioni e longevità ottimali. Ciò include la sostituzione di parti, i sistemi di aggiornamento e l'esecuzione della diagnostica, che può essere costosa e dispendiosa in termini di tempo [2].
- Consumo di energia: l'esecuzione di hardware ad alte prestazioni si traduce continuamente in costi energetici significativi. Tuttavia, l'attenzione di DeepSeek sull'efficienza energetica può aiutare a mitigare queste spese, con sistemi che consumano fino al 30% in meno di elettricità rispetto alle configurazioni comparabili [5].
- Supporto IT: avere un team IT dedicato è essenziale per la gestione e la manutenzione di infrastrutture locali, aggiungendo ai costi del personale [3].
** Risparmio a lungo termine: nonostante le spese iniziali e in corso, le distribuzioni on-premise possono offrire risparmi sui costi a lungo termine se l'infrastruttura viene utilizzata in modo efficiente. Ad esempio, evitare commissioni cloud ricorrenti può essere utile per le organizzazioni con carichi di lavoro coerenti e ad alto volume [3].
Distribuzione del cloud ###
** Investimento iniziale: le distribuzioni cloud in genere non richiedono acquisti hardware iniziale, rendendoli più accessibili per le aziende con capitale iniziale limitato. Invece, i costi si basano sull'utilizzo, fornendo flessibilità e scalabilità [3].
** Spese in corso:
- Commissioni cloud: la spesa in corso primaria è il costo dei servizi cloud, che può variare in base all'utilizzo. Mentre questo modello offre flessibilità, può diventare costoso per gli utenti ad alto volume nel tempo [3].
- Infrastruttura gestita: i fornitori di cloud gestiscono spesso la manutenzione e gli aggiornamenti, riducendo la necessità di supporto IT interno. Tuttavia, questa comodità ha un costo, poiché gli utenti pagano per l'infrastruttura gestita [3].
** Considerazioni a lungo termine: le implementazioni cloud sono generalmente più adatte alle aziende con carichi di lavoro fluttuanti o a quelli che preferiscono un modello pay-as-you-go. Tuttavia, per le organizzazioni con un consumo costante di utilizzo ad alto volume, le distribuzioni on-premise potrebbero essere più convenienti a lungo termine se possono gestire e utilizzare in modo efficiente la loro infrastruttura [9].
In sintesi, le distribuzioni on-premise offrono potenziali risparmi sui costi a lungo termine ma richiedono investimenti anticipati significativi e costi di manutenzione in corso. Le distribuzioni cloud forniscono flessibilità e scalabilità, ma possono essere più costose per gli utenti ad alto volume nel tempo. La scelta tra locale e cloud dipende dalle esigenze specifiche dell'organizzazione, dalla coerenza del carico di lavoro e dalle risorse disponibili.
Citazioni:
[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-hosting-llms-deepseek-r1-comparison
[4] https://9meters.com/technology/ai/deepseeks-6-million-cost-debunked-as-real-cost-closer-to-1-6-billion-and-an-estimated-50000-gpus-use-use
[5] https://redresscompliance.com/10-reasons-why-deepseek-hardware-and-technology-is-lower-cost-than-other-ai-providers/
[6] https://e42.ai/deepseek-efficienza
[7] https://www.reddit.com/r/wallstreetbets/comments/1icdu1d/deepseek_training_cost_the_95_mil_diffferenza/
[8] https://www.gptbots.ai/blog/deepseek-enterprise-on-premise
[9] https://www.linkedin.com/pulse/next-stage-gen-llms-llms-emerging-cloud-vs-on-preme-chakravarthy-fz9qc