Prismodellen til DeepSeek-R1 på AWS påvirker storskala AI-distribusjoner betydelig ved å tilby en kostnadseffektiv løsning sammenlignet med tradisjonelle proprietære AI-modeller. Slik påvirker det disse distribusjonene:
Kostnadsstruktur
-Infrastrukturbasert priser: På AWS belastes brukere av DeepSeek-R1 basert på infrastrukturen de bruker, spesielt EC2-forekomstene som kreves for å kjøre modellen. Dette betyr at kostnadene er direkte knyttet til databehandlingsressursene som konsumeres, snarere enn mengden data som er behandlet eller generert av modellen [2] [3]. For eksempel kan kostnadene for å kjøre DeepSeek-R1 på en AWS EC2-forekomst variere fra omtrent $ 2,67 til $ 3,50 per time, avhengig av forekomsttype [1].
- Skalerbarhet og fleksibilitet: Modellens evne til å skalere med distribusjonens behov gjør at bedrifter kan administrere kostnader effektivt. Ved å utnytte AWS EC2 -forekomster, kan selskaper enkelt justere infrastrukturbruken for å matche deres AI -krav til arbeidsmengde, og sikre at de bare betaler for det de bruker [1] [3].
Kostnadseffektivitet
-Sammenligning med proprietære modeller: DeepSeek-R1 er posisjonert som et mer kostnadseffektivt alternativ til proprietære modeller som de fra Openai. Mens proprietære modeller ofte lades per token behandlet, kan DeepSeek-R1s infrastrukturbaserte priser være mer økonomisk for store distribusjoner der volumet av databehandlet er høyt [2] [5].
-Innovativ arkitektur: Modellens arkitektur for blanding av ekspert (MOE) og bruk av beregning av blandet precision reduserer beregningsoverhead, noe som gjør den mer ressurseffektiv enn mange andre store AI-modeller. Denne effektiviteten bidrar til lavere driftskostnader for brukere [6].
distribusjonsalternativer
- AWS-tjenester: DeepSeek-R1 kan distribueres gjennom forskjellige AWS-tjenester, inkludert Amazon Bedrock og Amazon Sagemaker. Disse plattformene tilbyr forskjellige nivåer av tilpasning og brukervennlighet, slik at bedrifter kan velge distribusjonsmetoden som best passer deres behov og budsjett [3] [7].
- Tilpasning og kontroll: For organisasjoner som krever mer kontroll over AI -distribusjoner, gir alternativer som Amazon Sagemaker avanserte tilpasningsfunksjoner. Denne fleksibiliteten er avgjørende for storskala distribusjoner der spesifikke krav kan være oppfylt [3] [7].
Utfordringer og hensyn
-Distribusjoner på stedet: Mens skybaserte distribusjoner gir fleksibilitet, kan de lokale distribusjonene på DeepSeek-R1 være utfordrende på grunn av den høye forhåndskostnaden for AI Acceleration-maskinvare, som kan være rundt $ 250 000 [8].
- Data Personvern og sikkerhet: For bedrifter som bruker DeepSeek-R1 via API-er fra morselskapet, er det bekymring for datapersonvern og sikkerhet, spesielt når du dirigerer data gjennom servere i regioner med mindre strenge personvernbeskyttelse [2].
Oppsummert gir prisemodellen til DeepSeek-R1 på AWS en kostnadseffektiv løsning for storskala AI-distribusjoner ved å utnytte infrastrukturkostnader i stedet for per-Token-priser. Denne tilnærmingen, kombinert med modellens effektive arkitektur, gjør den til et attraktivt alternativ for bedrifter som søker å integrere avanserte AI -evner uten å pådra seg høye kostnader. Imidlertid må hensyn rundt personvern og distribusjonskostnader på stedet evalueres nøye.
Sitasjoner:
[1] https://aws.amazon.com/marketplace/pp/prodview-kcvgioe2gj33s
[2] https://pureai.com/articles/2025/02/04/leading-cloud-providers-offer-depseekr1.aspx
[3] https://repost.aws/questions/quzc1_jmmesbmpauozqh5jca/guidance-on-aws-peepseek-ai-pricing-and-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-available-on-aws/
[8] https://www.computerweekly.com/news/366619398/deepseek-r1-budgeting-challenges-for-on-pmise-deployments
[9] https://www.popai.pro/templatesasset/resources/everything-about-depseek/