Model wyceny DeepSeek-R1 na AWS znacząco wpływa na duże wdrożenia AI na dużą skalę, oferując opłacalne rozwiązanie w porównaniu z tradycyjnymi zastrzeżonymi modelami AI. Oto jak wpływa to na te wdrożenia:
Struktura kosztów
-Ceny oparte na infrastrukturze: W przypadku AWS użytkownicy DeepSeek-R1 są obciążani na podstawie infrastruktury, której używają, w szczególności instancje EC2 wymagane do uruchomienia modelu. Oznacza to, że koszty są bezpośrednio powiązane z spożywanymi zasobami obliczeniowymi, a nie z ilością danych przetwarzanych lub generowanych przez model [2] [3]. Na przykład koszt uruchomienia DeepSeek-R1 w instancji AWS EC2 może wynosić od około 2,67 do 3,50 USD za godzinę, w zależności od rodzaju instancji [1].
- Skalowalność i elastyczność: Zdolność modelu do skalowania z potrzebami wdrożenia pozwala firmom skuteczne zarządzanie kosztami. Wykorzystując instancje AWS EC2, firmy mogą łatwo dostosować swoje zużycie infrastruktury, aby dopasować je do swoich wymagań dotyczących obciążenia AI, zapewniając, że płacą tylko za to, czego używają [1] [3].
Wydajność kosztowa
-Porównanie z zastrzeżonymi modelami: DeepSeek-R1 jest ustawiony jako bardziej opłacalna alternatywa dla zastrzeżonych modeli, takich jak te z Openai. Podczas gdy zastrzeżone modele często opłaty za przetwarzane token, ceny oparte na infrastrukturze DeepseEK-R1 mogą być bardziej ekonomiczne w przypadku wdrożeń na dużą skalę, w których ilość przetwarzanych danych jest wysoka [2] [5].
-Innowacyjna architektura: architektura mieszanki ekspertów (MOE) i wykorzystanie obliczeń mieszanych zmniejszają koszty obliczeniowe, czyniąc go bardziej efektywnym niż wiele innych dużych modeli AI. Wydajność ta przyczynia się do niższych kosztów operacyjnych dla użytkowników [6].
Opcje wdrażania
- Usługi AWS: Deepseek-R1 można wdrożyć za pośrednictwem różnych usług AWS, w tym Amazon Bedrock i Amazon Sagemaker. Platformy te oferują różne poziomy dostosowywania i łatwości użytkowania, umożliwiając firmom wybrać metodę wdrażania, która najlepiej pasuje do ich potrzeb i budżetu [3] [7].
- Dostosowywanie i kontrola: Dla organizacji wymagających większej kontroli nad ich wdrożeniami AI opcje takie jak Amazon Sagemaker zapewniają zaawansowane możliwości dostosowywania. Ta elastyczność ma kluczowe znaczenie dla wdrożeń na dużą skalę, w których można spełnić określone wymagania [3] [7].
Wyzwania i rozważania
-Wdrożenia lokalne: Podczas gdy wdrożenia w chmurze oferują elastyczność, wdrożenia głębokiego R1 mogą stanowić wyzwanie ze względu na wysokie z góry koszty sprzętu do przyspieszenia sztucznej inteligencji, który może wynosić około 250 000 USD [8].
- Prywatność i bezpieczeństwo danych: W przypadku firm korzystających z DeepSeek-R1 za pośrednictwem API od spółki macierzystej istnieją obawy dotyczące prywatności i bezpieczeństwa danych, zwłaszcza podczas rootowania danych za pośrednictwem serwerów w regionach o mniej surowej ochronie prywatności [2].
Podsumowując, model wyceny DeepSeek-R1 na AWS zapewnia opłacalne rozwiązanie dla wdrożeń na dużą skalę AI poprzez wykorzystanie kosztów infrastruktury, a nie wyceny na toke. Takie podejście, w połączeniu z wydajną architekturą modelu, sprawia, że jest to atrakcyjna opcja dla firm starających się zintegrować zaawansowane możliwości AI bez ponoszenia wysokich kosztów. Jednak rozważania dotyczące prywatności danych i lokalnych kosztów wdrażania muszą zostać dokładnie ocenione.
Cytaty:
[1] https://aws.amazon.com/marketplace/pp/prodview-kcvgioe2gj33s
[2] https://pureai.com/articles/2025/02/04/leading-bloud-providers-offer-deepseekr1.aspx
[3] https://repost.aws/questions/quzc1_jmmesbmpaozqh5jca/guidance-on-aws-deepseek-ai-pling-and-deployment-options
[4] https://aws.amazon.com/bedrock/pring/
[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-row-available-on-aws/
[8] https://www.computerweekly.com/news/366619398/deepseek-r1-budgeting-challenges-for-on-premise-deploy
[9] https://www.popai.pro/templatesasset/resources/everinging-about-deepseek/