Які довгострокові витрати на технічне обслуговування для запуску DeepSeek на місцях проти хмари

розгортання в приміщенні

** Початкові інвестиції: Розгортання в приміщенні вимагають значних передових капітальних витрат на високоефективну обчислювальну інфраструктуру, включаючи потужні графічні процесори, високошвидкісне зберігання та надійну мережу. Ця початкова інвестиція може бути суттєвою, оскільки модель R1 DeepSeek вимагає високого обладнання для високого класу, що потенційно передбачає витрати, подібні до масштабних моделей AI, які можуть складати мільярди доларів [4].

** Поточні витрати:
- Обслуговування обладнання: Регулярне обслуговування обладнання має вирішальне значення для забезпечення оптимальної продуктивності та довговічності. Сюди входить заміна деталей, оновлення систем та проведення діагностики, що може бути дорогим та трудомістким [2].
- Споживання енергії: Запуск високоефективного обладнання постійно призводить до значних витрат на енергію. Однак фокус DeepSeek на енергоефективності може допомогти пом'якшити ці витрати, при цьому системи споживають до 30% менше електроенергії, ніж порівнянні установки [5].
- ІТ-підтримка: наявність відданої ІТ-команди є важливим для управління та підтримки локальної інфраструктури, додаючи до витрат на персонал [3].

** Довгострокові заощадження: Незважаючи на початкові та постійні витрати, розгортання в приміщенні може запропонувати довгострокову економію витрат, якщо інфраструктура буде ефективно використана. Наприклад, уникнення повторних хмарних зборів може бути корисним для організацій з послідовними, великими навантаженнями [3].

Хмарне розгортання

** Початкові інвестиції: хмарні розгортання зазвичай не потребують попередніх закупівель апаратних засобів, що робить їх більш доступними для підприємств з обмеженим початковим капіталом. Натомість витрати ґрунтуються на використанні, забезпеченні гнучкості та масштабованості [3].

** Поточні витрати:
- Хмарні збори: Основна поточна витрата - це вартість хмарних послуг, які можуть змінюватися залежно від використання. Хоча ця модель пропонує гнучкість, вона може стати дорогою для користувачів з великим обсягом [3].
- Керована інфраструктура: хмарні постачальники часто обробляють технічне обслуговування та оновлення, зменшуючи потребу в власній ІТ-підтримці. Однак ця зручність припадає на ціну, оскільки користувачі платять за керовану інфраструктуру [3].

** Довгострокові міркування: Розгортання хмар, як правило, більше підходить для підприємств з коливанням навантажень або тим, хто віддає перевагу моделі оплати. Однак для організацій, що мають постійне використання великого обсягу, розгортання в приміщенні може бути більш економічним у довгостроковій перспективі, якщо вони зможуть ефективно керувати та використовувати свою інфраструктуру [9].

Підсумовуючи це, розгортання в приміщенні пропонує потенційну довгострокову економію витрат, але потребують значних інвестицій та постійних витрат на обслуговування. Хмарні розгортання забезпечують гнучкість та масштабованість, але можуть бути дорожчими для користувачів з великим обсягом з часом. Вибір між локальною та хмарною залежить від конкретних потреб організації, послідовності навантаження та наявних ресурсів.

Цитати:
[1] https://www.bardeen.ai/answers/how-much-does-deepeek-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-deepkeek-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-selod
[5] https://redresscompliance.com/10-reasons-why-deepseek-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_traint_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-chakravarthy-fz9qc