كيف يؤثر نموذج التسعير لـ Deepseek-R1 على AWS على عمليات نشر الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع

هيكل التكلفة

-التسعير القائم على البنية التحتية: على AWS ، يتم فرض رسوم على مستخدمي Deepseek-R1 بناءً على البنية التحتية التي يستخدمونها ، وتحديداً مثيلات EC2 المطلوبة لتشغيل النموذج. هذا يعني أن التكاليف مرتبطة مباشرة بموارد الحوسبة المستهلكة ، بدلاً من كمية البيانات التي تمت معالجتها أو إنشاءها بواسطة النموذج [2] [3]. على سبيل المثال ، يمكن أن تتراوح تكلفة تشغيل DeepSeek-R1 على مثيل AWS EC2 من حوالي 2.67 دولار إلى 3.50 دولار في الساعة ، اعتمادًا على نوع المثيل [1].

- قابلية التوسع والمرونة: تتيح قدرة النموذج على التوسع مع احتياجات النشر للشركات إدارة التكاليف بفعالية. من خلال الاستفادة من مثيلات AWS EC2 ، يمكن للشركات بسهولة ضبط استخدام البنية التحتية لمطابقة متطلبات عبء العمل من الذكاء الاصطناعي ، مما يضمن أن تدفع فقط مقابل ما يستخدمونه [1] [3].

كفاءة التكلفة

-مقارنة مع نماذج الملكية: يتم وضع DeepSeek-R1 كبديل أكثر كفاءة من حيث التكلفة لنماذج الملكية مثل تلك الموجودة في Openai. في حين أن نماذج الملكية غالباً ما تتقاضى كل رمز يتم معالجتها ، إلا أن التسعير القائم على البنية التحتية في DeepSeek-R1 يمكن أن يكون أكثر اقتصادا بالنسبة للعمليات النشر على نطاق واسع حيث يكون حجم البيانات المعالجة مرتفعًا [2] [5].

-بنية مبتكرة: بنية خليط النموذج (MOE) (MOE) واستخدام الحساب المختلط تقلل من النفقات العامة الحسابية ، مما يجعلها أكثر فعالية من الموارد من العديد من نماذج الذكاء الاصطناعى الكبيرة الأخرى. تساهم هذه الكفاءة في انخفاض التكاليف التشغيلية للمستخدمين [6].

خيارات النشر

- خدمات AWS: يمكن نشر Deepseek-R1 من خلال خدمات AWS المختلفة ، بما في ذلك Amazon Bedrock و Amazon Sagemaker. توفر هذه المنصات مستويات مختلفة من التخصيص وسهولة الاستخدام ، مما يسمح للشركات باختيار طريقة النشر التي تناسب احتياجاتهم وميزانيتها [3] [7].

- التخصيص والتحكم: بالنسبة للمؤسسات التي تتطلب المزيد من التحكم في عمليات نشر الذكاء الاصطناعي ، توفر خيارات مثل Amazon Sagemaker إمكانيات تخصيص متقدمة. هذه المرونة مهمة للنشر على نطاق واسع حيث قد يلزم تلبية متطلبات محددة [3] [7].

التحديات والاعتبارات

-عمليات النشر المحلية: في حين أن عمليات النشر المستندة إلى مجموعة النظراء توفر المرونة ، فإن عمليات النشر المحلية لـ Deepseek-R1 يمكن أن تكون تحديًا بسبب التكلفة المرتفعة لأجهزة تسارع الذكاء الاصطناعى ، والتي يمكن أن تكون حوالي 250،000 دولار [8].

- خصوصية البيانات والأمان: بالنسبة للشركات التي تستخدم DeepSeek-R1 عبر واجهات برمجة التطبيقات من شركتها الأم ، هناك مخاوف بشأن خصوصية البيانات والأمان ، خاصة عند توجيه البيانات من خلال الخوادم في المناطق ذات الحماية الخصوصية الأقل صرامة [2].

باختصار ، يوفر نموذج التسعير لـ Deepseek-R1 على AWS حلاً فعالًا من حيث التكلفة لنشر AI على نطاق واسع من خلال الاستفادة من تكاليف البنية التحتية بدلاً من التسعير لكل شيء. هذا النهج ، إلى جانب بنية النموذج الفعالة ، يجعله خيارًا جذابًا للشركات التي تسعى إلى دمج إمكانيات الذكاء الاصطناعى المتقدمة دون تكبد تكاليف عالية. ومع ذلك ، يجب تقييم الاعتبارات حول خصوصية البيانات وتكاليف النشر المحلية بعناية.

الاستشهادات:
[1] https://aws.amazon.com/marketplace/pp/prodview-kcvgioe2gj33s
[2] https://pureai.com/articles/2025/02/04/leading-cloud-providers-offer-deepseekr1.aspx
[3] https://repost.aws/questions/quzc1_jmmesbmpauozqh5jca/guidance-on-aws-deepseek-ai-pring-and-deployment-options
[4] https://aws.amazon.com/bedrock/pring/
[5] https://fireworks.ai/blog/deepeek-r1-deepdive
[6]
[7]
[8] https://www.computerweekly.com/news/366619398/deepeek-r1-budgeting-challenges-for-on-premise-deployments
[9]