DeepSeekオンプレミスの実行には、エネルギー消費コストに影響を与えるいくつかの要因が含まれます。これらの要因の詳細な内訳と、それらが全体的なエネルギー費用にどのように貢献するかは次のとおりです。
1. DeepSeekハードウェアのエネルギー効率：DeepSeekは、他のAIプロバイダーと比較して大幅に少ない電力を消費するエネルギー効率の高いシステムで知られています。たとえば、DeepSeekサーバーは集中的なワークロードに約1.2 kWhを使用しますが、同様のシステムは最大1.8 kWhを使用する可能性があります[1]。この効率は、特に継続的に動作するデータセンターでは、エネルギーコストの大幅な節約につながる可能性があります。
2。スケーラビリティとモジュラー設計：DeepSeekのスケーラブルなインフラストラクチャにより、企業はより小さなセットアップから始めて、必要に応じて拡張できます。このモジュール式アプローチは、ハードウェアへの不必要な前払い投資を回避するのに役立ちます。これにより、必要なコンポーネントのみが駆動されることを保証することで、全体的なエネルギー消費を減らすことができます[1]。さらに、システム全体を交換する代わりにGPUのような個々のコンポーネントをアップグレードする機能は、エネルギーの使用とコストをさらに削減できます。
3。最適化された推論とトレーニング：Deepseekのアーキテクチャ。これには、専門家(MOE)フレームワークと多目的潜在的注意(MLA)の混合物を含む、電力消費を削減しながら計算パフォーマンスを最適化します[6]。この最適化は、トレーニングフェーズと推論段階の両方でエネルギー使用を最小限に抑えながら、高性能を維持するために重要です。
4。ハードウェア要件：DeepSeekモデルの実行には、ハイエンドGPUや実質的なRAMなどの重要な計算リソースが必要です。たとえば、デュアルEPYC CPUと384GBのRAMを使用したセットアップでは、GPUなしでDeepSeekの特定のバージョンを実行できますが、DeepSeek-R1のようなより強力なモデルにはかなりのGPUパワーが必要です[8] [9]。 DeepSeek-R1のAI加速ハードウェアのコストは約250,000ドルになる可能性があり、そのようなモデルをオンプレミスで実行すると、かなりのエネルギーが消費されます[9]。
5。クラウドサービスとの比較：DeepSeekオンプレミスを実行することで、データを完全に制御でき、長期的には費用対効果が高い場合があります。Azureのようなクラウドサービスを使用すると、潜在的に低い前払いコストを伴う代替手段が提供される場合があります。ただし、クラウドサービスには、サービス料を通じて間接的に渡されたエネルギーコストを含む継続的な運用費用が発生します[9]。
6.エネルギー消費の削減：DeepSeekのエネルギー効率は、競合他社と比較して消費電力を50％から75％削減できます。これは、大規模な展開に特に有益です[4]。この効率は、運用コストを削減するだけでなく、より持続可能なAIソリューションにも貢献します。
要約すると、エネルギー効率の高い設計とスケーラブルなインフラストラクチャのために、DeepSeekオンプレミスを実行することは費用対効果が高い場合がありますが、ハードウェアと継続的なエネルギーコストへの初期投資は依然として重要です。オンプレミスの展開とクラウドサービスの選択は、データセキュリティ、スケーラビリティ要件、予算の制約など、特定の組織ニーズに依存します。
引用：
[1] https://redresscompliance.com/10-reasons-why-deepseek-hardware-and-technology-is-lower-cost-than-other-ai-providers/
[2] https://www.oneclickitsolution.com/centerofexcellence/aiml/deepseek-models-minimum-system-requirements
[3] https://www.reddit.com/r//ollama/comments/1i9zv0u/deepseek_r1_webui_energy_costs/
[4] https://www.rinnovabili.net/business/markets/deepseeks-energy-consumption-ais-75-power-cut/
[5] https://www.reddit.com/r/localllm/comments/1i6j3ih/how_to_install_deepseek_what_models_and/
[6] https://www.n-ix.com/deepseek-explained/
[7] https://www.gptbots.ai/blog/deepseek-enterprise-on-premise
[8] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1/discussions/19
[9] https://www.computerweekly.com/news/366619398/deepseek-r1-budgeting-challenges-for-on-premise-deployments