Il modello di prezzi di DeepSeek-R1 su AWS influisce significativamente sulle distribuzioni di intelligenza artificiale su larga scala offrendo una soluzione economica rispetto ai tradizionali modelli di AI proprietari. Ecco come influisce su queste distribuzioni:
Struttura dei costi
-Prezzi basati su infrastrutture: su AWS, gli utenti di DeepSeek-R1 vengono addebitati in base all'infrastruttura che utilizzano, in particolare le istanze EC2 necessarie per eseguire il modello. Ciò significa che i costi sono direttamente legati alle risorse di elaborazione consumate, piuttosto che alla quantità di dati elaborati o generati dal modello [2] [3]. Ad esempio, il costo per l'esecuzione di DeepSeek-R1 su un'istanza AWS EC2 può variare da circa $ 2,67 a $ 3,50 l'ora, a seconda del tipo di istanza [1].
- Scalabilità e flessibilità: la capacità del modello di scalare con le esigenze della distribuzione consente alle aziende di gestire i costi in modo efficace. Sfruttando le istanze di AWS EC2, le aziende possono facilmente adeguare il loro utilizzo delle infrastrutture per soddisfare le loro richieste di carico di lavoro AI, garantendo che paghino solo per ciò che usano [1] [3].
Efficienza dei costi
-Confronto con i modelli proprietari: DeepSeek-R1 è posizionato come un'alternativa più economica ai modelli proprietari come quelli di OpenAI. Mentre i modelli proprietari spesso caricano per token elaborato, i prezzi basati su infrastrutture di DeepSeek-R1 possono essere più economici per le distribuzioni su larga scala in cui il volume dei dati elaborati è elevato [2] [5].
-Architettura innovativa: l'architettura MOE di Experts (MOE) del modello e l'uso del calcolo a precisione misti riducono le spese generali computazionali, rendendola più efficiente in termini di risorse rispetto a molti altri grandi modelli di intelligenza artificiale. Questa efficienza contribuisce a ridurre i costi operativi per gli utenti [6].
Opzioni di distribuzione ##
- Servizi AWS: DeepSeek-R1 può essere distribuito attraverso vari servizi AWS, tra cui Amazon Bedrock e Amazon Sagemaker. Queste piattaforme offrono diversi livelli di personalizzazione e facilità d'uso, consentendo alle aziende di scegliere il metodo di distribuzione che si adatta meglio alle loro esigenze e budget [3] [7].
- Personalizzazione e controllo: per le organizzazioni che richiedono un maggiore controllo sulle loro distribuzioni di intelligenza artificiale, le opzioni come Amazon Sagemaker offrono capacità di personalizzazione avanzate. Questa flessibilità è cruciale per le distribuzioni su larga scala in cui potrebbe essere necessario soddisfare requisiti specifici [3] [7].
sfide e considerazioni
-Distribuzioni on-premise: mentre le distribuzioni basate su cloud offrono flessibilità, le distribuzioni on-premise di DeepSeek-R1 possono essere impegnative a causa dell'elevato costo iniziale dell'hardware di accelerazione di intelligenza artificiale, che può essere di circa $ 250.000 [8].
- Privacy e sicurezza dei dati: per le aziende che utilizzano DeepSeek-R1 tramite API della sua società madre, vi sono preoccupazioni per la privacy e la sicurezza dei dati, soprattutto quando si inseriscono i dati tramite server nelle regioni con protezioni per la privacy meno rigorose [2].
In sintesi, il modello di prezzi di DeepSeek-R1 su AWS fornisce una soluzione economica per le distribuzioni di intelligenza artificiale su larga scala sfruttando i costi di infrastruttura piuttosto che i prezzi per toto. Questo approccio, combinato con l'architettura efficiente del modello, lo rende un'opzione interessante per le aziende che cercano di integrare le capacità AI avanzate senza incorrere in costi elevati. Tuttavia, le considerazioni sulla privacy dei dati e sui costi di distribuzione on-premise devono essere attentamente valutate.
Citazioni:
[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-pricing-and-deployment-options
[4] https://aws.amazon.com/bedrock/pricing/
[5] https://fireworks.ai/blog/deepseek-r1-deepdive
[6] https://inclulusioncloud.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-challenges-for-premise-deployments
[9] https://www.popai.pro/templateSet/resources/everything-about-deepseek/