يشتمل تشغيل Deepseek المحلي على العديد من العوامل التي تؤثر على تكاليف استهلاك الطاقة. فيما يلي انهيار مفصل لهذه العوامل وكيف تساهم في نفقات الطاقة الإجمالية:
1. كفاءة الطاقة في أجهزة Deepseek: تشتهر Deepseek بأنظمةها الموفرة للطاقة ، والتي تستهلك قوة أقل بكثير مقارنة بمقدمي الذكاء الاصطناعي الآخرين. على سبيل المثال ، تستخدم خوادم Deepseek حوالي 1.2 كيلو واط في الساعة لأعباء العمل المكثفة ، في حين أن أنظمة مماثلة قد تستخدم ما يصل إلى 1.8 كيلو وات ساعة [1]. يمكن أن تؤدي هذه الكفاءة إلى توفير كبير في تكاليف الطاقة ، خاصة بالنسبة لمراكز البيانات التي تعمل بشكل مستمر.
2. قابلية التوسع والتصميم المعياري: تتيح البنية التحتية القابلة للتطوير في Deepseek للشركات أن تبدأ بإعدادات أصغر والتوسع حسب الحاجة. يساعد هذا النهج المعياري على تجنب الاستثمارات غير الضرورية في الأجهزة ، والتي يمكن أن تقلل أيضًا من استهلاك الطاقة الإجمالي من خلال ضمان تشغيل المكونات الضرورية فقط [1]. بالإضافة إلى ذلك ، فإن القدرة على ترقية المكونات الفردية مثل وحدات معالجة الرسومات بدلاً من استبدال الأنظمة بأكملها يمكن أن تقلل من استخدام الطاقة والتكاليف.
3. الاستدلال المحسّن والتدريب: بنية Deepseek ، والتي تشمل مزيجًا من إطار الخبراء (MOE) والاهتمام الكامن متعدد الرأس (MLA) ، يعمل على تحسين الأداء الحسابي مع تقليل استهلاك الطاقة [6]. يعد هذا التحسين أمرًا بالغ الأهمية للحفاظ على الأداء العالي مع تقليل استخدام الطاقة خلال كل من مرحلتي التدريب والاستدلال.
4. متطلبات الأجهزة: يتطلب تشغيل نماذج Deepseek موارد حسابية كبيرة ، بما في ذلك وحدات معالجة الرسومات الراقية وذاكرة الوصول العشوائي الكبيرة. على سبيل المثال ، يمكن لإعداد مع وحدة المعالجة المركزية EPYC المزدوجة و RAM 384 جيجابايت من ذاكرة الوصول العشوائي تشغيل بعض إصدارات معينة من Deepseek دون وحدة معالجة الرسومات ، ولكن نماذج أكثر قوة مثل Deepseek-R1 تتطلب قوة GPU كبيرة [8] [9]. يمكن أن تكون تكلفة أجهزة تسريع الذكاء الاصطناعى لـ Deepseek-R1 حوالي 250،000 دولار ، وسيستهلك تشغيل هذه النماذج بشكل محلي طاقة كبيرة [9].
5. مقارنة مع الخدمات السحابية: أثناء تشغيل DeepSeek المحلي يوفر التحكم الكامل على البيانات ويمكن أن يكون فعالًا من حيث التكلفة على المدى الطويل ، فإن استخدام الخدمات السحابية مثل Azure قد يوفر بديلاً بتكاليف محتملة. ومع ذلك ، فإن الخدمات السحابية تتكبد نفقات التشغيل المستمرة ، بما في ذلك تكاليف الطاقة التي تم تمريرها بشكل غير مباشر من خلال رسوم الخدمة [9].
6. الحد من استهلاك الطاقة: يمكن أن تقلل كفاءة الطاقة في Deepseek من استهلاك الطاقة بنسبة 50 ٪ إلى 75 ٪ مقارنة بالمنافسين ، وهو أمر مفيد بشكل خاص للنشر على نطاق واسع [4]. هذه الكفاءة لا تخفض فقط التكاليف التشغيلية ولكنها تساهم أيضًا في حل الذكاء الاصطناعي الأكثر استدامة.
باختصار ، أثناء تشغيل Deepseek المحلي يمكن أن يكون فعالًا من حيث التكلفة بسبب تصميمه الموفرة للطاقة والبنية التحتية القابلة للتطوير ، لا يزال الاستثمار الأولي في الأجهزة وتكاليف الطاقة المستمرة مهمًا. يعتمد الاختيار بين النشر المحلي والخدمات السحابية على الاحتياجات التنظيمية المحددة ، بما في ذلك أمان البيانات ومتطلبات قابلية التوسع وقيود الميزانية.
الاستشهادات:
[1] https://redresscompliance.com/10-reasons-why-deepeek-hardware-and-technology-is-lower-than-eolh-ai-providers/
[2] https://www.oneclickitsolution.com/centerofexcellence/aiml/deepseek-models-minimum-system-requirements
[3]
[4 "
[5]
[6] https://www.n-ix.com/deepseek-explied/
[7] https://www.gptbots.ai/blog/deepseek-enterprise-on-premise
[8] https://huggingface.co/Deepseek-ai/deepeek-r1/discussions/19
[9)