DeepSeek-R1をホストするためのAWSとGoogle Cloudのスケーラビリティを比較すると、いくつかの重要な違いが現れます。
###スケーラビリティフレームワーク
** AWSは、大規模なAIモデルを効率的に処理するように設計されたAmazon Sagemaker JumpstartやAmazon Bedrockなどのサービスを通じて、スケーラビリティの堅牢なフレームワークを提供します。また、AWSはAmazon Elastic Kubernetesサービス(EKS)を提供し、ユーザーが需要に基づいてコンテナ化されたアプリケーションを動的にスケーリングできるようにします。これは、バーストトラフィックを管理し、ピーク期間中にリソースを効率的に利用できるようにするのに特に役立ちます[8]。さらに、AWSのAPIゲートウェイは、API呼び出しのエントリポイントとして機能し、トラフィックを管理し、レートの制限やセキュリティなどの機能を提供します。これは、大量のリクエストを処理するために重要です[8]。
** Google Cloudは、Google Kubernetes Engine(GKE)を介してスケーラビリティを提供します。これにより、ユーザーはDeepSeek-R1などの大規模な言語モデルを効率的に提供できます。 GKEは、コンテナ化されたアプリケーションを展開、管理、およびスケーリングするための管理された環境を提供し、リソースがパフォーマンスに最適化されるようにします[7]。 Google CloudのVertex AI Managed Serviceは、DeepSeek-R1の展開もサポートしており、AIモデルの実験と生産のためのスケーラブルなプラットフォームを提供します[6]。
###リソース利用
DeepSeek-R1には、重要な計算リソース、特にメモリが必要です。 AWSとGoogle Cloudはどちらも、モデルの要求を処理できる高メモリインスタンスをサポートしています。ただし、AWSのSagemaker JumpstartとBedrock Marketplaceは、大規模なAIモデルを展開するために最適化された特定のツールと環境を提供し、効率的なリソース利用を確保します[6]。 Google CloudのVertex AIは、このようなモデルの展開もサポートしていますが、最適なリソース割り当てのために、より多くの手動構成が必要になる場合があります[3]。
###コストと価格モデル
AWSとGoogleクラウドの両方は、トークンあたりの価格設定ではなく、DeepSeek-R1を実行するときに消費されるコンピューティングリソースに基づいています。このモデルは、大規模な展開には費用対効果が高い場合がありますが、使用パターンによって大きく異なる場合があります。 AWSは、AWS価格計算機などのツールを提供して、予想される使用法に基づいてコストを見積もるのに役立ちます。これは、計画と予算に有益です[8]。 Google Cloudは、長期的なコミットメントを必要とせずに自動割引を提供しています。これは、コストを効果的に管理するのにも役立ちます[9]。
###統合とセキュリティ
AWSは、DeepSeek-R1をApplyGuardrail APIと統合してセキュリティを強化し、ユーザーの入力とモデルの応答がカスタムモデルとサードパーティモデルについて評価されるようにします[6]。 Google Cloudは、堅牢なセキュリティ機能を提供しますが、AWSの階層化されたセキュリティアプローチに合わせて追加のセットアップが必要になる場合があります。両方のプラットフォームは、データ保護とプライバシーを確保するために、セキュリティプロトコルを継続的に更新します[1]。
要約すると、AWSとGoogle Cloudの両方がDeepSeek-R1のスケーラブルなソリューションを提供しますが、AWSは、大規模なAIモデルの展開に特化したツールを備えたより統合された環境を提供します。 Google CloudはAIおよびML機能に優れていますが、最適なスケーラビリティとリソース利用のために、より多くの手動セットアップが必要になる場合があります。
引用：
[1] https://www.forbes.com/councils/forbestechcouncil/2024/03/13/does-aws-or-google-cloud-offer-options-for-your-business/
[2] https://www.ciobulletin.com/managed-services/aws-launch-deepseek-r1-managed-services
[3] https://www.byteplus.com/en/topic/406120
[4] https://www.n-ix.com/deepseek-explained/
[5] https://cloudvisor.co/aws-guides/aws-vs-google-comparison/
[6] https://www.thestack.technology/handwringers-deepseek-is-evil-aws-azure-gcp-use-it-here-2/
[7] https://cloud.google.com/kubernetes-engine/docs/tutorials/serve-multihost-gpu
[8] https://www.reddit.com/r//aws/comments/1i8v9w5/scalable_deepseek_r1/
[9] https://www.linkedin.com/pulse/aws-vs-google-cloud-key-differences-benefits-2024-oaktreesoft-zrhvc
[10] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-google-others-make-deepseek-r1-ai-model-abailable-on-their-platforms.aspx
[11] https://utho.com/blog/aws-vs-google-cloud/
[12] https://www.aboutamazon.com/news/aws/aws-deepseek-r1-fuly-managed-generally-abaible
[13] https://cloud.google.com/blog/products/application-modernization/differences-between-aws-to-google-cloud
[14] https://www.byteplus.com/en/topic/406118