Le modèle de tarification de Deepseek-R1 sur AWS a un impact significatif sur les déploiements d'IA à grande échelle en offrant une solution rentable par rapport aux modèles d'IA propriétaires traditionnels. Voici comment cela affecte ces déploiements:
Structure des coûts
- Tarification basée sur les infrastructures: sur AWS, les utilisateurs de Deepseek-R1 sont chargés en fonction de l'infrastructure qu'ils utilisent, en particulier les instances EC2 nécessaires pour exécuter le modèle. Cela signifie que les coûts sont directement liés aux ressources informatiques consommées, plutôt qu'à la quantité de données traitées ou générées par le modèle [2] [3]. Par exemple, le coût de l'exécution de Deepseek-R1 sur une instance AWS EC2 peut aller d'environ 2,67 $ à 3,50 $ de l'heure, selon le type d'instance [1].
- Évolutivité et flexibilité: la capacité du modèle à évoluer avec les besoins du déploiement permet aux entreprises de gérer efficacement les coûts. En tirant parti des instances AWS EC2, les entreprises peuvent facilement ajuster leur utilisation de leur infrastructure pour répondre à leurs demandes de charge de travail en IA, en veillant à ne payer que ce qu'elles utilisent [1] [3].
rentable
- Comparaison avec les modèles propriétaires: Deepseek-R1 est positionné comme une alternative plus rentable aux modèles propriétaires comme ceux d'OpenAI. Alors que les modèles propriétaires facturent souvent par jeton traité, les prix basés sur les infrastructures de Deepseek-R1 peuvent être plus économiques pour les déploiements à grande échelle où le volume de données traités est élevé [2] [5].
- Architecture innovante: l'architecture du mélange des experts du modèle (MOE) et l'utilisation de calculs de précision mixte réduisent les frais généraux de calcul, ce qui le rend plus économe en ressources que de nombreux autres modèles d'IA importants. Cette efficacité contribue à réduire les coûts opérationnels pour les utilisateurs [6].
Options de déploiement
- Services AWS: Deepseek-R1 peut être déployé via divers services AWS, notamment le fondement d'Amazon et le SageMaker Amazon. Ces plateformes offrent différents niveaux de personnalisation et de facilité d'utilisation, permettant aux entreprises de choisir la méthode de déploiement qui correspond le mieux à leurs besoins et à leurs budgets [3] [7].
- Personnalisation et contrôle: pour les organisations nécessitant plus de contrôle sur leurs déploiements d'IA, des options comme Amazon Sagemaker offrent des capacités de personnalisation avancées. Cette flexibilité est cruciale pour les déploiements à grande échelle où des exigences spécifiques peuvent devoir être satisfaites [3] [7].
défis et considérations
- Déploiements sur site: Bien que les déploiements basés sur le cloud offrent une flexibilité, les déploiements sur site de Deepseek-R1 peuvent être difficiles en raison du coût initial élevé du matériel d'accélération de l'IA, qui peut être d'environ 250 000 $ [8].
- Confidentialité et sécurité des données: Pour les entreprises utilisant Deepseek-R1 via des API de sa société mère, il y a des préoccupations concernant la confidentialité et la sécurité des données, en particulier lorsque vous acheminez les données via des serveurs dans des régions avec des protections de confidentialité moins strictes [2].
En résumé, le modèle de tarification de Deepseek-R1 sur AWS fournit une solution rentable pour les déploiements d'IA à grande échelle en tirant parti des coûts d'infrastructure plutôt que des prix par tank. Cette approche, combinée à l'architecture efficace du modèle, en fait une option attrayante pour les entreprises qui cherchent à intégrer des capacités d'IA avancées sans encourir de coûts élevés. Cependant, les considérations concernant la confidentialité des données et les coûts de déploiement sur site doivent être soigneusement évaluées.
Citations:
[1] https://aws.amazon.com/marketplace/pp/prodview-kcvgioe2gj33s
[2] https://pureai.com/articles/2025/02/04/leading-cloud-providers-ofer-deepseekr1.aspx
[3] https://repost.aws/questions/quzc1_jmmesbmpauozqh5jca/guidance-on-aws-deepseek-ai-pricing-and-deployment-options-options
[4] https://aws.amazon.com/bedrock/pricing/
[5] https://fireworks.ai/blog/deepseek-r1-epdive
[6] https://inclusioncloud.com/insights/blog/deepseek-r1-industry-impact/
[7] https://aws.amazon.com/blogs/aws/deepseek-r1-models-now-available-on-aws/
[8] https://www.computerweekly.com/news/366619398/deepseek-r1-budgeting-challenge-for-on-premis-deployments
[9] https://www.popai.pro/templateasset/resources/Everything-about-deepseek/