클라우드에서 DeepSeek 온 프레미스를 실행하는 장기 유지 보수 비용을 고려할 때 몇 가지 요소가 작용합니다. 다음은 각 접근 방식과 관련된 비용에 대한 자세한 내용입니다.
온 프레미스 배포
** 초기 투자 : 온 프레미스 배포에는 강력한 GPU, 고속 스토리지 및 강력한 네트워킹을 포함한 고성능 컴퓨팅 인프라를위한 상당한 선불 자본 지출이 필요합니다. DeepSeek의 R1 모델은 고급 하드웨어를 요구하기 때문에이 초기 투자는 상당 할 수 있으며, 잠재적으로 대규모 AI 모델 교육과 유사한 비용이 수십억 달러에이를 수 있습니다 [4].
** 진행중인 비용 :
- 하드웨어 유지 보수 : 최적의 성능과 수명을 보장하기 위해 하드웨어의 정기 유지 보수가 중요합니다. 여기에는 부품 교체, 업그레이드 시스템 및 비용이 많이 들고 시간이 많이 걸리는 진단 수행이 포함됩니다 [2].
- 에너지 소비 : 고성능 하드웨어를 실행하면 지속적으로 에너지 비용이 발생합니다. 그러나 DeepSeek의 에너지 효율에 대한 초점은 이러한 비용을 완화하는 데 도움이 될 수 있으며, 시스템은 비슷한 설정보다 최대 30% 적은 전기를 소비합니다 [5].
- IT 지원 : 전용 IT 팀을 보유하는 것은 온 프레미스 인프라를 관리하고 유지하는 데 필수적이며 인사 비용을 추가합니다 [3].
** 장기 절약 : 초기 및 지속적인 비용에도 불구하고 온 프레미스 배포는 인프라가 효율적으로 활용되면 장기 비용 절감을 제공 할 수 있습니다. 예를 들어, 반복적 인 클라우드 요금을 피하는 것은 일관되고 대량의 워크로드가있는 조직에 도움이 될 수 있습니다 [3].
클라우드 배포
** 초기 투자 : 클라우드 배포는 일반적으로 선행 하드웨어 구매가 필요하지 않으므로 초기 자본이 제한된 비즈니스에 더 쉽게 액세스 할 수 있습니다. 대신 비용은 사용을 기반으로하여 유연성과 확장 성을 제공합니다 [3].
** 진행중인 비용 :
- 클라우드 요금 : 주요 지속 비용은 클라우드 서비스 비용으로 사용량에 따라 다를 수 있습니다. 이 모델은 유연성을 제공하지만 시간이 지남에 따라 대량 사용자에게는 비용이 많이들 수 있습니다 [3].
- 관리 인프라 : 클라우드 제공 업체는 종종 유지 보수 및 업데이트를 처리하여 사내 IT 지원의 필요성을 줄입니다. 그러나이 편의성은 사용자가 관리 인프라에 대한 비용을 지불함에 따라 비용이 발생합니다 [3].
** 장기 고려 사항 : 클라우드 배포는 일반적으로 워크로드가 변동하는 비즈니스 또는 유료 모델을 선호하는 비즈니스에 더 적합합니다. 그러나 일관된 대용량 사용이있는 조직의 경우 온 프레미스 배포는 인프라를 효율적으로 관리하고 활용할 수 있다면 장기적으로 더 비용 효율적일 수 있습니다 [9].
요약하면, 온 프레미스 배포는 잠재적 인 장기 비용 절감을 제공하지만 상당한 선행 투자와 지속적인 유지 보수 비용이 필요합니다. 클라우드 배포는 유연성과 확장 성을 제공하지만 시간이 지남에 따라 대량 사용자에게는 더 비쌀 수 있습니다. 온-프레미스와 클라우드 사이의 선택은 조직의 특정 요구, 워크로드 일관성 및 사용 가능한 리소스에 따라 다릅니다.
인용 :
[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-cost-cost-cost-cost-closer-closer-closer-co-1-1-1-an-estimated-gpus-used
[5] https://redresscompliance.com/10-20-20-2-hy-deepseek-hardware-and-technology-is-lower-cost-han-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-enterprise-on-premise
[9] https://www.linkedin.com/pulse/next-stage-gen-ai-llms-emerging-cloud-vs-on-premise-premise-premise-pz9qc