AWSのDeepSeek-R1の価格設定モデルは、従来の独自のAIモデルと比較して費用対効果の高いソリューションを提供することにより、大規模なAI展開に大きな影響を与えます。これらの展開にどのように影響するかは次のとおりです。
##コスト構造
- インフラストラクチャベースの価格設定：AWSでは、DeepSeek-R1のユーザーは、使用するインフラストラクチャ、特にモデルの実行に必要なEC2インスタンスに基づいて充電されます。これは、モデル[2] [3]によって処理または生成されるデータの量ではなく、コストが消費されるコンピューティングリソースに直接結びついていることを意味します。たとえば、AWS EC2インスタンスでDeepSeek-R1を実行するコストは、インスタンスタイプ[1]に応じて、1時間あたり約2.67ドルから3.50ドルの範囲です。
- スケーラビリティと柔軟性：展開のニーズに合わせてスケーリングするモデルの能力により、企業はコストを効果的に管理できます。 AWS EC2インスタンスを活用することにより、企業はインフラストラクチャの使用量を簡単に調整してAIワークロードの要求に合わせて、使用しているもののみを支払うことを保証できます[1] [3]。
##コスト効率
- 独自のモデルとの比較：DeepSeek-R1は、OpenAIのような独自モデルのより費用効率の高い代替品として位置付けられています。独自のモデルは、トークン処理ごとに充電されることがよくありますが、DeepSeek-R1のインフラストラクチャベースの価格設定は、処理されたデータの量が高い大規模な展開でより経済的になります[2] [5]。
- 革新的なアーキテクチャ：モデルの混合物(MOE)アーキテクチャと混合精度計算の使用は、計算オーバーヘッドを削減し、他の多くの大型AIモデルよりもリソース効率が高くなります。この効率は、ユーザーの運用コストの削減に貢献します[6]。
##展開オプション
-AWSサービス：Deepseek-R1は、Amazon BedrockやAmazon Sagemakerなど、さまざまなAWSサービスを通じて展開できます。これらのプラットフォームは、さまざまなレベルのカスタマイズと使いやすさを提供するため、企業はニーズと予算に最適な展開方法を選択できます[3] [7]。
- カスタマイズと制御：AIの展開をより多くの制御を必要とする組織のために、Amazon Sagemakerなどのオプションは高度なカスタマイズ機能を提供します。この柔軟性は、特定の要件を満たす必要がある大規模な展開には重要です[3] [7]。
##課題と考慮事項
- オンプレミスの展開：クラウドベースの展開は柔軟性を提供しますが、DeepSeek-R1のオンプレミス展開は、AI加速ハードウェアの前払いコストが高いため、困難な場合があります。これは約250,000ドルです[8]。
- データプライバシーとセキュリティ：親会社のAPIを介してDeepSeek-R1を使用する企業の場合、特に厳しいプライバシー保護がない地域のサーバーを介してデータをルーティングする場合、データのプライバシーとセキュリティに懸念があります[2]。
要約すると、AWS上のDeepSeek-R1の価格設定モデルは、トークンあたりの価格設定ではなくインフラストラクチャコストを活用することにより、大規模なAI展開に費用対効果の高いソリューションを提供します。このアプローチは、モデルの効率的なアーキテクチャと組み合わさって、高コストをかけることなく高度なAI機能を統合しようとする企業にとって魅力的な選択肢となります。ただし、データのプライバシーとオンプレミスの展開コストに関する考慮事項は、慎重に評価する必要があります。
引用：
[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-deployment-options
[4] https://aws.amazon.com/bedrock/pricing/
[5] https://fireworks.ai/blog/deepseek-r1-deepdive
[6] https://inclusioncloud.com/insights/blog/deepseek-r1-industry-impact/
[7] https://aws.amazon.com/blogs/aws/deepseek-r1-models-now-abailable-on-aws/
[8] https://www.computerweekly.com/news/366619398/deepseek-r1-budgeting-challenges-for-on-premise-deployments
[9] https://www.popai.pro/templatesasset/resources/everything-about-deepseek/