在比较AWS和Google Cloud的可扩展性以托管DeepSeek-R1时，出现了几个关键差异：
###可伸缩性框架
** AWS通过Amazon Sagemaker Jumpstart和Amazon Bedrock等服务提供了一个强大的框架，旨在有效地处理大型AI模型。 AWS还提供Amazon Elastic Kubernetes服务(EKS)，使用户可以根据需求动态扩展容器化的应用程序。这对于管理爆发流量并确保在高峰期有效利用资源特别有用[8]。此外，AWS的API网关充当API呼叫的切入点，管理流量并提供诸如限制和安全性之类的功能，这对于处理大量请求至关重要[8]。
**另一方面，Google Cloud通过Google Kubernetes Engine(GKE)提供可扩展性，该引擎允许用户有效地提供大型语言模型，例如有效地使用DeepSeek-R1。 GKE提供了用于部署，管理和缩放容器化应用程序的托管环境，以确保对性能进行了优化的资源[7]。 Google Cloud的顶点AI托管服务还支持DeepSeek-R1的部署，为AI模型实验和生产提供了可扩展的平台[6]。
###资源利用率
DeepSeek-R1需要大量的计算资源，尤其是内存。 AWS和Google Cloud都支持可以满足模型需求的高内存实例。但是，AWS的SageMaker Jumpstart和Bedrock Marketplace提供了针对部署大型AI模型的优化的特定工具和环境，从而确保了有效的资源利用[6]。 Google Cloud的顶点AI还支持部署此类模型，但可能需要更多的手动配置才能进行最佳资源分配[3]。
###成本和定价模型
AWS和Google Cloud收费都基于运行DeepSeek-R1时消耗的计算资源，而不是均可定价。对于大规模部署，该模型可能具有成本效益，但根据使用模式可能有很大差异。 AWS提供诸如AWS定价计算器之类的工具，以根据预期使用来帮助估计成本，这可能对计划和预算有益[8]。 Google Cloud提供自动折扣而无需长期承诺，这也可以有效地管理成本[9]。
###集成和安全
AWS将DeepSeek-R1与其应用程序API集成在一起，以增强安全性，以确保对自定义和第三方模型评估用户输入和模型响应[6]。 Google Cloud虽然提供了强大的安全功能，但可能需要其他设置才能匹配AWS的分层安全方法。两个平台都不断更新其安全协议，以确保数据保护和隐私[1]。
总而言之，尽管AWS和Google Cloud都为DeepSeek-R1提供了可扩展的解决方案，但AWS提供了一个更集成的环境，其工具专门针对大型AI模型部署进行了优化。 Google Cloud在AI和ML功能方面表现出色，但可能需要更多的手动设置，以实现最佳的可扩展性和资源利用率。
引用：
[1] https://www.forbes.com/councils/forbestechcouncil/2024/03/03/does-aws-aws-or-google-cloud-cloud-cloud-cloud-ferfer-ferfer-better-better-options-for-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-explaining/
[5] https://cloudvisor.co/aws-guides/aws-vs-voogle-cloud-comparison/
[6] https://www.thestack.technology/handwringers-deepseek-is-is-evil-aws-azure-gcp-use-ist-rere-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-ves-google-cloud-key-differences-benefits-benefits-benefits-2024-oaktreesoft-zrhvc
[10] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-google-tohother-others-make-make-deepseek-deepseek-r1-ai-model-model-available-available-on-their-platforms.aspx
[11] https://utho.com/blog/aws-vs-google-cloud/
[12] https://www.aboutamazon.com/news/aws/aws/aws-deepseek-r1--man-man-maned-generally-abailable
[13] https://cloud.google.com/blog/products/application-modernization/differences-between-wheen-aws-to-google-cloud
[14] https://www.byteplus.com/en/topic/406118