Rozważając długoterminowe koszty konserwacji prowadzenia głębokiego osób w porównaniu z chmurą, wchodzi kilka czynników. Oto szczegółowy podział kosztów związanych z każdym podejściem:
lokalne wdrożenie
** Inwestycja początkowa: Wdrożenia lokalne wymagają znacznych wydatków kapitałowych z góry na wysokowydajne infrastrukturę obliczeniową, w tym potężne GPU, pamięć o dużej prędkości i solidne sieci. Ta początkowa inwestycja może być znaczna, ponieważ model R1 Deepseek wymaga wysokiej klasy sprzętu, potencjalnie obejmując koszty podobne do tych związanych z treningiem modelu AI na dużą skalę, które mogą osiągnąć miliardy dolarów [4].
** Ciągły wydatki:
- Konserwacja sprzętu: Regularna konserwacja sprzętu ma kluczowe znaczenie dla zapewnienia optymalnej wydajności i długowieczności. Obejmuje to wymianę części, uaktualnienie systemów i wykonywanie diagnostyki, które mogą być kosztowne i czasochłonne [2].
- Zużycie energii: ciągłe uruchamianie sprzętu o wysokiej wydajności powoduje znaczne koszty energii. Jednak skupienie się Deepseek na efektywności energetycznej może pomóc w zmniejszeniu tych wydatków, przy czym systemy zużywają do 30% mniej energii elektrycznej niż porównywalne konfiguracje [5].
- Wsparcie IT: Posiadanie dedykowanego zespołu IT jest niezbędne do zarządzania i utrzymywania lokalnej infrastruktury, zwiększając koszty personelu [3].
** Oszczędności długoterminowe: Pomimo początkowych i bieżących wydatków, wdrożenia lokalne mogą oferować długoterminowe oszczędności kosztów, jeśli infrastruktura jest wykorzystywana wydajnie. Na przykład unikanie powtarzających się opłat za chmurę może być korzystne dla organizacji o spójnych, dużych obciążeniach [3].
wdrożenie w chmurze
** Inwestycja początkowa: Wdrożenia w chmurze zazwyczaj nie wymagają zakupów sprzętowych z góry, co czyni je bardziej dostępnymi dla firm o ograniczonym kapitanie początkowym. Zamiast tego koszty opierają się na wykorzystaniu, zapewniając elastyczność i skalowalność [3].
** Ciągły wydatki:
- Opłaty w chmurze: Głównym bieżącym kosztem jest koszt usług w chmurze, które mogą się różnić w zależności od użycia. Chociaż ten model oferuje elastyczność, z czasem może stać się drogi dla użytkowników o dużej objętości [3].
- Zarządzana infrastruktura: dostawcy chmur często obsługują konserwację i aktualizacje, zmniejszając potrzebę wewnętrznego obsługi informatycznego. Ta wygoda ma jednak koszt, ponieważ użytkownicy płacą za zarządzaną infrastrukturę [3].
** Długoterminowe rozważania: Wdrożenia w chmurze są na ogół bardziej odpowiednie dla firm z wahaniami lub tych, którzy preferują model pay-as-you-go. Jednak w przypadku organizacji o konsekwentnym użyciu o dużej objętości, wdrażania lokalne mogą być bardziej opłacalne w perspektywie długoterminowej, jeśli mogą skutecznie zarządzać i wykorzystać swoją infrastrukturę [9].
Podsumowując, lokalne wdrożenia oferują potencjalne długoterminowe oszczędności kosztów, ale wymagają znacznych inwestycji z góry i bieżących kosztów utrzymania. Wdrożenia w chmurze zapewniają elastyczność i skalowalność, ale z czasem mogą być droższe dla użytkowników o dużej objętości. Wybór między lokalnym a chmurą zależy od specyficznych potrzeb organizacji, spójności obciążenia i dostępnych zasobów.
Cytaty:
[1] https://www.bardeen.ai/answers/how-much-does-deepseek-cost
[2] https://toolhunt.io/deepseek-r1-budgeting-challenges-for-on-premise-deploys/
[3] https://www.oneclickitsolution.com/centerofexcellence/aiml/on-premises-vs-bloud-hosting-llms-deepseek-r1-comparison
[4] https://9meters.com/technology/ai/deepseeks-6million-cost-debunked-as-real-cost-closer-to-1-6-billion-and-an-estimated-50000-gpus-ed
[5] https://redresscompliance.com/10-rasone-why-deepseek-hardware-andechnology-is-lower-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-enterprise-on-premise
[9] https://www.linkedin.com/pulse/next-stage-gen-ai-llms-emerging-bloud-vs-onpremise-chakravarthy-fz9qc