Atunci când se ia în considerare costurile de întreținere pe termen lung ale rulării profunzimii pe premise versus în cloud, intră în joc mai mulți factori. Iată o defalcare detaliată a costurilor asociate fiecărei abordări:
Implementare la premisă
** Investiții inițiale: implementările la premise necesită cheltuieli de capital în avans semnificative pentru infrastructura de calcul de înaltă performanță, inclusiv GPU-uri puternice, stocare de mare viteză și rețele robuste. Această investiție inițială poate fi substanțială, întrucât modelul R1 Deepseek cere hardware de înaltă calitate, care ar putea implica costuri similare cu cele asociate cu formarea modelului AI pe scară largă, care poate atinge miliarde de dolari [4].
** Cheltuieli în curs:
- Întreținere hardware: Întreținerea regulată a hardware -ului este crucială pentru a asigura performanțe optime și longevitate. Aceasta include înlocuirea pieselor, modernizarea sistemelor și efectuarea diagnosticelor, care pot fi costisitoare și consumatoare de timp [2].
- Consumul de energie: rularea hardware-ului de înaltă performanță are ca rezultat continuu costuri de energie semnificative. Cu toate acestea, concentrarea Deepseek asupra eficienței energetice poate ajuta la atenuarea acestor cheltuieli, sistemele consumând cu până la 30% mai puțină energie electrică decât setările comparabile [5].
- Suport IT: A avea o echipă IT dedicată este esențială pentru gestionarea și menținerea infrastructurii la premise, adăugând la costurile personalului [3].
** Economii pe termen lung: În ciuda cheltuielilor inițiale și continue, implementările la premise pot oferi economii de costuri pe termen lung dacă infrastructura este utilizată eficient. De exemplu, evitarea taxelor de cloud recurente poate fi benefică pentru organizațiile cu sarcini de muncă consistente, cu volum mare [3].
Implementarea în cloud
** Investiții inițiale: implementările în cloud nu necesită de obicei cumpărături hardware avansate, ceea ce le face mai accesibile pentru întreprinderile cu un capital inițial limitat. În schimb, costurile se bazează pe utilizare, oferind flexibilitate și scalabilitate [3].
** Cheltuieli în curs:
- Taxe de cloud: cheltuiala principală principală este costul serviciilor cloud, care pot varia în funcție de utilizare. În timp ce acest model oferă flexibilitate, acesta poate deveni costisitor pentru utilizatorii cu volum mare în timp [3].
- Infrastructură gestionată: furnizorii de cloud se ocupă adesea de întreținere și actualizări, reducând nevoia de suport IT intern. Cu toate acestea, această comoditate costă, deoarece utilizatorii plătesc pentru infrastructura gestionată [3].
** Considerații pe termen lung: implementările în cloud sunt, în general, mai potrivite pentru întreprinderile cu sarcini de muncă fluctuante sau cele care preferă un model de plată. Cu toate acestea, pentru organizațiile cu o utilizare constantă a volumului ridicat, implementările la premise ar putea fi mai rentabile pe termen lung dacă pot gestiona și utiliza eficient infrastructura lor [9].
În rezumat, implementările la premise oferă economii potențiale pe termen lung, dar necesită investiții semnificative și costuri de întreținere în curs de desfășurare. Implementările în cloud oferă flexibilitate și scalabilitate, dar pot fi mai scumpe pentru utilizatorii cu volum mare în timp. Alegerea dintre premise și cloud depinde de nevoile specifice ale organizației, de consistența volumului de muncă și de resursele disponibile.
Citări:
[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-premiss-vs-cloud-hosting-llms-eepseek-parison
[4] https://9meters.com/technology/ai/deepseeks-6-million-cost-debunked-as-real-cost-closer-to-1-6-miliarde-și-an-estimat-50000-gpus-folosit
]
[6] https://e42.ai/deepseek-eficiency/
[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-tage-gen-ai-llms-emerging-coloud-vs-on-premise-chakravarthy-fz9qc