Las principales diferencias en la infraestructura proporcionadas por AWS y Azure para Deepseek-R1 se encuentran en sus modelos de implementación, estrategias de precios y consideraciones de seguridad.
Infraestructura de AWS para Deepseek-R1
AWS ofrece Deepseek-R1 como un modelo sin servidor totalmente administrado a través de Amazon Bedrock, lo que permite a los desarrolladores construir e implementar el modelo sin administrar la infraestructura subyacente [7]. Esta configuración simplifica el proceso de implementación y reduce la necesidad de amplios recursos de hardware. AWS también proporciona herramientas como Sagemaker y Bedrock para soportar la integración y el ajuste de la modelo. Sin embargo, AWS cobra por servidores de nubes optimizados AI-AI, que pueden ser costosos si no se usan de manera eficiente, con precios que alcanzan hasta $ 124 por hora para ciertas configuraciones [3].
El enfoque de AWS se centra en proporcionar un entorno flexible y escalable para las aplicaciones de IA, lo que permite a los usuarios aprovechar las capacidades de Deepseek-R1 sin preocuparse por las complejidades de la infraestructura. Sin embargo, los usuarios deben considerar la privacidad y la seguridad de los datos, especialmente cuando se usan modelos de nuevas empresas chinas, y AWS recomienda usar barandillas de roca madre de Amazon para mayor protección [7].
Infraestructura Azure para Deepseek-R1
Azure proporciona Deepseek-R1 a través de Azure Ai Foundry, que ofrece una plataforma de confianza y escalable para usuarios empresariales [9]. A diferencia del enfoque sin servidor totalmente administrado de AWS, Azure requiere que los usuarios administren la potencia informática subyacente, lo que puede conducir a precios variables dependiendo de cuán eficientemente se ejecute el modelo [3]. Azure no requiere servidores dedicados para Deepseek-R1, pero los usuarios aún pagan por los recursos informáticos utilizados.
La integración de Azure incluye amplias evaluaciones de seguridad y evaluaciones de seguridad automatizadas para garantizar la confiabilidad y seguridad del modelo [4]. Además, Azure planea introducir versiones destiladas de Deepseek-R1 para la implementación local en Copilot+ PC, ampliando sus capacidades de IA en diferentes dispositivos [4]. Este enfoque permite un mayor control sobre la configuración de infraestructura y seguridad, lo que es beneficioso para organizaciones con estrictos requisitos de cumplimiento.
Diferencias clave
- Modelo de implementación: AWS ofrece una implementación sin servidor totalmente administrada, mientras que Azure requiere que los usuarios administren recursos informáticos.
- Precios: AWS cobra por uso de infraestructura, mientras que los costos de Azure varían según la eficiencia informática.
- Seguridad y cumplimiento: ambas plataformas enfatizan la seguridad, pero Azure proporciona más control sobre la configuración de infraestructura, lo que puede ser ventajoso para las empresas con estrictas necesidades de cumplimiento.
- Integración y herramientas: AWS integra Deepseek-R1 con herramientas como Sagemaker y Bedrock, mientras que Azure usa AI Foundry para la implementación y gestión.
Citas:
[1] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-google-oters-make-deepseek-r1-ai-model-available-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-others-make-deepseek-r1-ai-model-available-on-their-platforms.aspx?admgarea=news
[4] https://www.ctol.digital/news/microsoft-aws-idopt-deepseek-r1-eficiency-vs-openai-claude-inversiones/
[5] https://apxml.com/posts/gpu-requirements-deepseek-r1
[6] https://www.popai.pro/resources/how-to-use-deepseeks-r1-model-with-third-party-platforms-like-azure-and-aws/
[7] https://virtualizationReview.com/articles/2025/03/11/aws-first-cloud-giant-to-offer-epseek-r1-as-fly-maned-serverless-model.aspx
[8] https://jan.ai/post/deepseek-r1-locally
[9] https://azure.microsoft.com/en-us/blog/deepseek-r1-is-now-available-on-azure-ai-foundry-and-github/