Apsverot ilgtermiņa uzturēšanas izmaksas, kas saistītas ar DeepSeek uz vietas, salīdzinot ar mākoni, tiek izmantoti vairāki faktori. Šeit ir detalizēts izmaksu sadalījums, kas saistīts ar katru pieeju:
uz vietas izvietošana
** Sākotnējie ieguldījumi: uz vietas izvietošanai ir nepieciešami ievērojami sākotnējie kapitāla izdevumi augstas veiktspējas skaitļošanas infrastruktūrai, ieskaitot jaudīgus GPU, ātrgaitas uzglabāšanu un stabilu tīkla izveidošanu. Šis sākotnējais ieguldījums var būt ievērojams, jo DeepSeek R1 modelim ir nepieciešama augstas klases aparatūra, potenciāli saistot izmaksas, kas līdzīgas tām, kas saistītas ar liela mēroga AI modeļa apmācību, kas var sasniegt miljardiem dolāru [4].
** Pastāvīgie izdevumi:
- Aparatūras apkope: Lai nodrošinātu optimālu veiktspēju un ilgmūžību, aparatūras regulāra apkope ir būtiska. Tas ietver detaļu nomaiņu, sistēmu modernizēšanu un diagnostikas veikšanu, kas var būt dārga un laikietilpīga [2].
- Enerģijas patēriņš: augstas veiktspējas aparatūras vadīšana nepārtraukti rada ievērojamas enerģijas izmaksas. Tomēr DeepSeek koncentrēšanās uz energoefektivitāti var palīdzēt mazināt šos izdevumus, jo sistēmas patērē līdz pat 30% mazāk elektrības nekā salīdzināmas iestatīšanas [5].
- Tas atbalsta: speciāla IT komanda ir būtiska, lai pārvaldītu un uzturētu laukuma infrastruktūru, pievienojot personāla izmaksas [3].
** Ilgtermiņa uzkrājumi: Neskatoties uz sākotnējiem un pastāvīgajiem izdevumiem, uz vietas izvietošana var piedāvāt ilgtermiņa izmaksu ietaupījumus, ja infrastruktūra tiek izmantota efektīvi. Piemēram, izvairīšanās no atkārtotām mākoņu maksām var būt noderīga organizācijām ar konsekventu, liela apjoma darba slodzi [3].
mākoņu izvietošana
** Sākotnējie ieguldījumi: mākoņa izvietošanai parasti nav nepieciešami iepriekšēji aparatūras pirkumi, padarot tos pieejamākus uzņēmumiem ar ierobežotu sākotnējo kapitālu. Tā vietā izmaksu pamatā ir izmantošana, nodrošinot elastību un mērogojamību [3].
** Pastāvīgie izdevumi:
- Mākoņu maksa: galvenie pašreizējie izdevumi ir mākoņa pakalpojumu izmaksas, kas var mainīties atkarībā no lietošanas. Lai gan šis modelis piedāvā elastību, laika gaitā tas var kļūt dārgs lietotājiem ar lielu apjomu [3].
- Pārvaldīta infrastruktūra: mākoņu pakalpojumu sniedzēji bieži apstrādā apkopi un atjauninājumus, samazinot nepieciešamību pēc iekšēja IT atbalsta. Tomēr šīs ērtības maksā, jo lietotāji maksā par pārvaldīto infrastruktūru [3].
** Ilgtermiņa apsvērumi: mākoņu izvietošana parasti ir piemērotāka uzņēmumiem ar svārstīgu darba slodzi vai tiem, kas dod priekšroku maksimālajam modelim. Tomēr organizācijām, kurām ir konsekventa liela apjoma lietošana, uz vietas izvietošana ilgtermiņā varētu būt rentablāka, ja tās var efektīvi pārvaldīt un izmantot savu infrastruktūru [9].
Rezumējot, uz vietas izvietošana piedāvā potenciālus ilgtermiņa izmaksu ietaupījumus, taču tiem ir nepieciešami ievērojamas sākotnējās investīcijas un pastāvīgās uzturēšanas izmaksas. Mākoņu izvietošana nodrošina elastību un mērogojamību, bet laika gaitā var būt dārgāks lietotājiem ar lielu apjomu. Izvēle starp uz vietas un mākoni ir atkarīga no organizācijas īpašajām vajadzībām, darba slodzes konsekvences un pieejamajiem resursiem.
Atsauces:
[1] https://www.bardeen.ai/answers/how-much-does-depseek-cost
[2] https://toolhunt.io/deepseek-r1-budgeting-challenges-for-on-premise-doplityments/
[3.]
.
[5] https://redresscompliance.com/10-reions-why-depseek-hardware-and-technology-is-lower-cost-than-other-ai-providers/
[6] https://e42.ai/deepseek-efficience/
[7] https://www.reddit.com/r/wallstreetbets/comments/1icdu1d/deepseek_training_cost_the_95_mil_diference/
[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-pemise-chakravarthy-fz9qc