Ejecutar Deepseek en las instalaciones implica varios factores que afectan los costos de consumo de energía. Aquí hay un desglose detallado de estos factores y cómo contribuyen a los gastos generales de energía:
1. Eficiencia energética del hardware Deepseek: Deepseek es conocido por sus sistemas de eficiencia energética, que consumen significativamente menos potencia en comparación con otros proveedores de IA. Por ejemplo, los servidores Deepseek usan aproximadamente 1.2 kWh para cargas de trabajo intensivas, mientras que sistemas similares podrían usar hasta 1.8 kWh [1]. Esta eficiencia puede conducir a ahorros sustanciales en los costos de energía, especialmente para los centros de datos que operan continuamente.
2. Escalabilidad y diseño modular: la infraestructura escalable de Deepseek permite a las empresas comenzar con configuraciones más pequeñas y expandirse según sea necesario. Este enfoque modular ayuda a evitar inversiones iniciales innecesarias en hardware, lo que también puede reducir el consumo general de energía al garantizar que solo los componentes necesarios se alimenten [1]. Además, la capacidad de actualizar componentes individuales como GPU en lugar de reemplazar sistemas completos puede reducir aún más el uso y los costos de la energía.
3. Inferencia y capacitación optimizada: Deepseek's Architecture, que incluye una mezcla de marco de expertos (MOE) y atención latente de múltiples cabezas (MLA), optimiza el rendimiento computacional al tiempo que reduce el consumo de energía [6]. Esta optimización es crucial para mantener un alto rendimiento al tiempo que minimiza el uso de energía durante las fases de entrenamiento e inferencia.
4. Requisitos de hardware: la ejecución de modelos Deepseek requiere recursos computacionales significativos, incluidas las GPU de alta gama y la RAM sustancial. Por ejemplo, una configuración con una CPU de EPYC dual y 384 GB de RAM puede ejecutar ciertas versiones de Deepseek sin una GPU, pero modelos más poderosos como Deepseek-R1 requieren una potencia sustancial de GPU [8] [9]. El costo del hardware de aceleración de IA para Deepseek-R1 puede ser de alrededor de $ 250,000, y ejecutar dichos modelos en el centro consumirá una energía considerable [9].
5. Comparación con los servicios en la nube: mientras se ejecuta Deepseek en las instalaciones ofrece un control total sobre los datos y puede ser rentable a largo plazo, el uso de servicios en la nube como Azure podría proporcionar una alternativa con costos iniciales potencialmente más bajos. Sin embargo, los servicios en la nube incurren en gastos operativos continuos, incluidos los costos de energía transmitidos indirectamente a través de las tarifas de servicio [9].
6. Reducción del consumo de energía: la eficiencia energética de Deepseek puede reducir el consumo de energía en un 50% a 75% en comparación con los competidores, lo cual es particularmente beneficioso para las implementaciones a gran escala [4]. Esta eficiencia no solo reduce los costos operativos, sino que también contribuye a una solución de IA más sostenible.
En resumen, si bien la ejecución de Deepseek en las instalaciones puede ser rentable debido a su diseño eficiente en energía e infraestructura escalable, la inversión inicial en hardware y costos de energía continuos siguen siendo significativas. La elección entre la implementación local y los servicios en la nube depende de necesidades organizativas específicas, incluida la seguridad de los datos, los requisitos de escalabilidad y las limitaciones presupuestarias.
Citas:
[1] https://redresscompliance.com/10-reasons-why-deepseek-hardware-and-technology-is-lower-cost-than-ther-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-consuming-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-explane/
[7] https://www.gptbots.ai/blog/deepseek-enterprise-on-premise
[8] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1/discussions/19
[9] https://www.comuterweekly.com/news/366619398/deepseek-r1-budgeting-challenges-for-on-premise-deployments