Modelul de prețuri al Deepseek-R1 pe AWS are impact semnificativ asupra implementărilor AI la scară largă, oferind o soluție rentabilă în comparație cu modelele AI tradiționale proprii. Iată cum afectează aceste implementări:
Structura costurilor
-Prețuri bazate pe infrastructură: Pe AWS, utilizatorii DeepSeek-R1 sunt încărcați pe baza infrastructurii pe care o folosesc, în special instanțele EC2 necesare pentru a rula modelul. Aceasta înseamnă că costurile sunt direct legate de resursele de calcul consumate, mai degrabă decât de cantitatea de date procesate sau generate de model [2] [3]. De exemplu, costul pentru rularea DeepSeek-R1 pe o instanță AWS EC2 poate varia de la aproximativ 2,67 USD la 3,50 USD pe oră, în funcție de tipul de instanță [1].
- Scalabilitate și flexibilitate: Capacitatea modelului de a se extinde cu nevoile implementării permite întreprinderilor să gestioneze costurile în mod eficient. Utilizând instanțele AWS EC2, companiile își pot ajusta cu ușurință utilizarea infrastructurii pentru a se potrivi cu cerințele lor de volum de muncă AI, asigurându -se că plătesc doar pentru ceea ce folosesc [1] [3].
Eficiența costurilor
-Comparație cu modelele proprii: Deepseek-R1 este poziționat ca o alternativă mai eficientă din punct de vedere al costurilor la modelele proprii precum cele de la OpenAI. În timp ce modelele proprii se încarcă adesea pe jeton prelucrat, prețurile bazate pe infrastructură Deepseek-R1 pot fi mai economice pentru implementările la scară largă, unde volumul de date prelucrate este ridicat [2] [5].
-Arhitectură inovatoare: Arhitectura Modelului de Experts (MOE) și utilizarea calculului cu precizie mixtă reduc cheltuielile generale de calcul, ceea ce o face mai eficientă în resurse decât multe alte modele mari de AI. Această eficiență contribuie la reducerea costurilor operaționale pentru utilizatori [6].
Opțiuni de implementare
- Servicii AWS: Deepseek-R1 poate fi implementat prin diferite servicii AWS, inclusiv Amazon Bedrock și Amazon Sagemaker. Aceste platforme oferă diferite niveluri de personalizare și ușurință de utilizare, permițând întreprinderilor să aleagă metoda de implementare care se potrivește cel mai bine nevoilor și bugetului lor [3] [7].
- Personalizare și control: pentru organizațiile care necesită mai mult control asupra implementărilor lor AI, opțiuni precum Amazon Sagemaker oferă capacități avansate de personalizare. Această flexibilitate este crucială pentru implementările la scară largă, unde ar putea fi necesară îndeplinirea cerințelor specifice [3] [7].
provocări și considerații
-Implementări la fața locului: în timp ce implementările bazate pe cloud oferă flexibilitate, implementările pe premisă ale DeepSeek-R1 pot fi dificile din cauza costurilor ridicate în avans a hardware-ului de accelerație AI, care poate fi în jur de 250.000 USD [8].
- Confidențialitate și securitate a datelor: Pentru întreprinderile care utilizează DeepSeek-R1 prin API-uri de la compania sa mamă, există îngrijorări cu privire la confidențialitatea și securitatea datelor, în special atunci când dirijați datele prin servere din regiuni cu protecții de confidențialitate mai puțin stricte [2].
În rezumat, modelul de prețuri al DeepSeek-R1 pe AWS oferă o soluție rentabilă pentru implementările AI pe scară largă, prin utilizarea costurilor de infrastructură, mai degrabă decât a prețurilor per-token. Această abordare, combinată cu arhitectura eficientă a modelului, o face o opțiune atractivă pentru întreprinderile care doresc să integreze capacități avansate de AI, fără a suporta costuri mari. Cu toate acestea, trebuie evaluate cu atenție considerente privind confidențialitatea datelor și costurile de implementare la premisă.
Citări:
[1] https://aws.amazon.com/marketplace/pp/prodview-kcvgioe2gj33s
[2] https://pureai.com/articles/2025/02/04/leading-cloud-poviders-offer-eepseekr1.aspx
[3] https://repost.aws/questions/quzc1_jmmesbmpauozqh5jca/guidance-on-aws-eepseek-AI-preput-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-premise-poyments
[9] https://www.popai.pro/templatesasset/resources/everything-about-deepseek/