Модель ценообразования DeepSeek-R1 на AWS значительно влияет на крупномасштабные развертывания ИИ, предлагая экономически эффективное решение по сравнению с традиционными запатентованными моделями ИИ. Вот как это влияет на эти развертывания:
Структура стоимости
-Цена на основе инфраструктуры: на AWS пользователи DeepSeek-R1 взимаются на основе инфраструктуры, которую они используют, в частности, экземпляры EC2, необходимые для запуска модели. Это означает, что затраты непосредственно связаны с потребляемыми вычислительными ресурсами, а не с объемом обработанных или генерируемых моделью [2] [3]. Например, стоимость запуска DeepSeek-R1 на экземпляре AWS EC2 может варьироваться от 2,67 до 3,50 долл. США в час, в зависимости от типа экземпляра [1].
- Масштабируемость и гибкость: способность модели масштабируется с потребностями развертывания, позволяет предприятиям эффективно управлять затратами. Используя экземпляры AWS EC2, компании могут легко скорректировать использование своей инфраструктуры, чтобы соответствовать требованиям рабочей нагрузки ИИ, гарантируя, что они платят только за то, что они используют [1] [3].
Эффективность затрат
-Сравнение с проприетарными моделями: DeepSeek-R1 позиционируется как более экономичная альтернатива проприетарным моделям, таким как модели OpenaI. В то время как запатентованные модели часто взимаются за обработанную токен, ценообразование на основе инфраструктуры DeepSeek-R1 может быть более экономичным для крупномасштабных развертываний, где объем обработанных данных высок [2] [5].
-Инновационная архитектура: архитектура смеси моделей-экспертов (MO) и использование вычислений смешанного назначения уменьшает вычислительные накладные расходы, что делает ее более эффективным, чем многие другие крупные модели ИИ. Эта эффективность способствует снижению эксплуатационных затрат для пользователей [6].
Параметры развертывания
- Услуги AWS: DeepSeek-R1 можно развернуть через различные услуги AWS, включая Amazon Bedrock и Amazon SageMaker. Эти платформы предлагают различные уровни настройки и простоты использования, позволяя предприятиям выбирать метод развертывания, который наилучшим образом соответствует их потребностям и бюджету [3] [7].
- Настройка и контроль: для организаций, требующих большего контроля над их развертыванием ИИ, такие варианты, как Amazon SageMaker, предоставляют расширенные возможности настройки. Эта гибкость имеет решающее значение для крупномасштабных развертываний, где могут потребоваться конкретные требования [3] [7].
проблемы и соображения
-локальные развертывания: хотя облачные развертывания предлагают гибкость, локальные развертывания Deepseek-R1 могут быть сложными из-за высокой первоначальной стоимости аппаратного обеспечения для ускорения искусственного интеллекта, которое может составлять около 250 000 долларов США [8].
- Конфиденциальность и безопасность данных: для предприятий, использующих DeepSeek-R1 через API от своей материнской компании, существуют опасения по поводу конфиденциальности данных и безопасности, особенно при маршрутизации данных через серверы в регионах с менее строгой защитой конфиденциальности [2].
Таким образом, модель ценообразования DeepSeek-R1 на AWS обеспечивает экономически эффективное решение для крупномасштабных развертываний ИИ, используя затраты на инфраструктуру, а не на ценообразование на ток. Этот подход в сочетании с эффективной архитектурой модели делает его привлекательным вариантом для предприятий, стремящихся интегрировать расширенные возможности ИИ без высоких затрат. Тем не менее, соображения о конфиденциальности данных и локальных затратах на развертывание должны быть тщательно оценены.
Цитаты:
[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-центр и деплумент-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.computterweekly.com/news/366619398/deepseek-r1-budgeting-challenges-for-on-premise-deployments
[9] https://www.popai.pro/templatesasset/resources/everything-about-deepseek/