运行DeepSeek本地级涉及影响能源消耗成本的几个因素。这是这些因素及其对整体能源支出的贡献的详细细分：
1。DeepSeek硬件的能源效率：DeepSeek以其节能系统而闻名，与其他AI提供商相比，其功率大大减少。例如，DeepSeek服务器用于大量工作负载，使用约1.2 kWh，而类似的系统可能会使用高达1.8 kWh [1]。这种效率可以导致能源成本大量节省，尤其是对于不断运行的数据中心。
2。可扩展性和模块化设计：DeepSeek的可扩展基础架构允许企业从较小的设置开始并根据需要扩展。这种模块化方法有助于避免对硬件的不必要的前期投资，这也可以通过确保只有必要的组件得到供电来减少整体能源消耗[1]。此外，升级单个组件(例如GPU)而不是更换整个系统的能力可以进一步降低能源的使用和成本。
3。优化的推理和培训：DeepSeek的体系结构，其中包括专家(MOE)框架和多头潜在注意力(MLA)的混合，可在减少功耗的同时优化计算性能[6]。这种优化对于维持高性能的同时最大程度地减少训练和推理阶段的能源利用至关重要。
4。硬件要求：运行DeepSeek模型需要大量的计算资源，包括高端GPU和大量RAM。例如，具有双EPYC CPU和384GB RAM的设置可以在没有GPU的情况下运行某些DeepSeek的设置，但是像DeepSeek-R1这样的更强大的模型需要大量的GPU功率[8] [9]。 DeepSeek-R1的AI加速硬件的成本约为25万美元，并且在本质上运行此类型号将消耗相当大的能量[9]。
5。与云服务进行比较：在运行DeepSeek本地店时，可以完全控制数据，并且从长远来看可以具有成本效益，但使用诸如Azure之类的云服务可能会提供替代方案，并具有潜在的前期成本。但是，云服务会产生正在进行的运营费用，包括通过服务费间接通过的能源成本[9]。
6.减少能源消耗：与竞争对手相比，DeepSeek的能源效率可以将功耗降低50％至75％，这对大规模部署尤其有益[4]。这种效率不仅降低了运营成本，而且有助于更可持续的AI解决方案。
总而言之，由于其能源有效的设计和可扩展的基础架构，虽然运行DeepSeek的本地化可能具有成本效益，但对硬件和持续的能源成本的初始投资仍然很大。本地部署和云服务之间的选择取决于特定的组织需求，包括数据安全性，可伸缩性需求和预算约束。
引用：
[1] https://redresscompliance.com/10-reasons-why-deepseek-hardware-and-technology-is-lower-cost-cost-than-other-other-ai-providers/
[2] https://www.oneclickitsolution.com/centerofexcellence/aiml/deepseek-models-minimin-system-system-quirqurements
[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_to_install_deepsel_deepseek_what_models_and/
[6] https://www.n-ix.com/deepseek-explaining/
[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-for-for-on-on-premise-deployments