DeepSeek-R1のAWSとAzureが提供するインフラストラクチャの主な違いは、展開モデル、価格設定戦略、およびセキュリティ上の考慮事項にあります。
deepseek-r1のAWSインフラストラクチャ
AWSは、Amazon Bedrockを介した完全に管理されたサーバーレスモデルとしてDeepSeek-R1を提供し、開発者が基礎となるインフラストラクチャを管理せずにモデルを構築および展開できるようにします[7]。このセットアップにより、展開プロセスが簡素化され、広範なハードウェアリソースが必要になります。 AWSは、モデルの統合と微調整をサポートするために、SagemakerやBedrockなどのツールも提供しています。ただし、AI-Optimized CloudサーバーのAWS料金は、効率的に使用されないと費用がかかる場合があり、特定の構成では価格が1時間あたり最大124ドルに達します[3]。
AWSのアプローチは、AIアプリケーションに柔軟でスケーラブルな環境を提供することに焦点を当てており、ユーザーはインフラストラクチャの複雑さを心配することなくDeepSeek-R1の機能を活用できます。ただし、特に中国のスタートアップのモデルを使用する場合は、データのプライバシーとセキュリティを考慮する必要があり、AWSはAmazon Bedrock Guardrailsを使用して保護を追加することをお勧めします[7]。
deepseek-r1のazureインフラストラクチャ
AzureはAzure AI Foundryを介してDeepSeek-R1を提供し、エンタープライズユーザーに信頼できるスケーラブルなプラットフォームを提供します[9]。 AWSの完全に管理されたサーバーレスアプローチとは異なり、Azureはユーザーが基礎となるコンピューティングパワーを管理する必要があります。 Azureは、DeepSeek-R1に専用サーバーを必要としませんが、ユーザーはまだ使用されているコンピューティングリソースの代金を支払います。
Azureの統合には、モデルの信頼性とセキュリティを確保するための広範な安全評価と自動セキュリティ評価が含まれています[4]。さらに、Azureは、Copilot+ PCSでのローカル展開のためにDeepSeek-R1の蒸留バージョンを導入し、さまざまなデバイスでAI機能を拡大する予定です[4]。このアプローチにより、インフラストラクチャとセキュリティの設定をさらに制御できます。これは、厳格なコンプライアンス要件を持つ組織にとって有益です。
##キーの違い
- 展開モデル：AWSは完全に管理されたサーバーレスの展開を提供しますが、Azureはユーザーにコンピューティングリソースを管理する必要があります。
- 価格設定：インフラストラクチャの使用に対するAWS料金。Azureのコストは、コンピューティング効率によって異なります。
- セキュリティとコンプライアンス：両方のプラットフォームはセキュリティを強調していますが、Azureはインフラストラクチャの設定をより強く制御します。これは、厳格なコンプライアンスニーズを持つ企業にとって有利です。
- 統合とツール：AWSは、DeepSeek-R1をSagemakerやBedrockなどのツールと統合し、AzureはAI Foundryを展開と管理に使用します。
引用：
[1] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-google-others-make-deepseek-r1-ai-model-a-on-their-platforms.aspx
[2] https://dev.to/askyt/deepseek-r1-671b-complete-hardware-requirements-optimal-deployment-setup-2e48
[3] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-google-other-make-deepseek-r1-ai-model-abailable-on-their-platforms.aspx？admgarea = news
[4] https://www.ctol.digital/news/microsoft-aws-adopt-deepseek-r1-eficiency-vs-openai-claude-investments/
[5] https://apxml.com/posts/gpu-requirements-deepseek-r1
[6] https://www.popai.pro/resources/how-to-use-deepseeks-r1-model-with-party-platforms-like-azure-and-aws/
[7] https://virtualizationreview.com/articles/2025/03/11/aws-first-cloud-giant-to-of-deepseek-r1-as-fuly-managed-serverless-model.aspx
[8] https://jan.ai/post/deepseek-r1-locally
[9] https://azure.microsoft.com/en-us/blog/deepseek-r1-is-now-azure-ai-foundry-and-github/