Model cen Deepseek-R1 na AWS znatno vpliva na obsežne uvajanje AI, saj ponuja stroškovno učinkovito rešitev v primerjavi s tradicionalnimi lastniškimi modeli AI. Tukaj je, kako vpliva na te uvajanja:
Struktura stroškov
-Cene, ki temeljijo na infrastrukturi: Na AWS se uporabniki Deepseek-R1 zaračunajo na podlagi infrastrukture, ki jo uporabljajo, zlasti na primerki EC2, potrebnih za zagon modela. To pomeni, da so stroški neposredno vezani na porabljene računalniške vire, ne pa na količino podatkov, ki jih obdela ali ustvari model [2] [3]. Na primer, stroški teka Deepseek-R1 na primerku AWS EC2 se lahko gibljejo od približno 2,67 do 3,50 dolarja na uro, odvisno od vrste primerka [1].
- razširljivost in prilagodljivost: Sposobnost modela, da se poveča s potrebami uvajanja, podjetjem omogoča učinkovito upravljanje stroškov. Z uporabo primerov AWS EC2 lahko podjetja zlahka prilagodijo svojo infrastrukturno uporabo, da ustrezajo njihovim zahtevam za delovno obremenitev AI in zagotovijo, da plačujejo le za tisto, kar uporabljajo [1] [3].
STROŠKA Učinkovitost
-Primerjava z lastniškimi modeli: Deepseek-R1 je postavljena kot stroškovno učinkovitejša alternativa lastniškim modelom, kot so tisti iz OpenAI. Medtem ko so lastniški modeli pogosto zaračunani na žeton, ki se predela, so lahko cene, ki temeljijo na infrastrukturi Deepseek-R1, bolj ekonomične za obsežne namestitve, kjer je obseg predelanih podatkov visok [2] [5].
-Inovativna arhitektura: arhitektura mešanice modelov (MOE) in uporaba izračuna mešanega natančnosti zmanjšuje računalniške režijske stroške, zaradi česar je bolj učinkovit z viri kot mnogi drugi veliki modeli AI. Ta učinkovitost prispeva k nižjim operativnim stroškom za uporabnike [6].
Možnosti uvajanja
- STORITVE AWS: Deepseek-R1 je mogoče namestiti prek različnih storitev AWS, vključno z Amazon Bedrock in Amazon SageMaker. Te platforme ponujajo različne stopnje prilagajanja in enostavne uporabe, kar podjetjem omogoča, da izberejo način uvajanja, ki najbolje ustreza njihovim potrebam in proračunu [3] [7].
- Prilagoditev in nadzor: Za organizacije, ki zahtevajo več nadzora nad svojimi uvajanji AI, možnosti, kot je Amazon SageMaker, zagotavljajo napredne zmogljivosti prilagajanja. Ta prilagodljivost je ključnega pomena za obsežne uvajanja, kadar bo morda treba izpolniti posebne zahteve [3] [7].
Izzivi in premisleki
-Namestitev na prostorih: Medtem ko uvajanja v oblaku ponujajo fleksibilnost, so lahko namestitve v podjetju Deepseek-R1 zahtevne zaradi visokih vnaprejšnjih stroškov strojne opreme AI za pospeševanje, ki lahko znašajo približno 250.000 dolarjev [8].
- Zasebnost in varnost podatkov: Za podjetja, ki uporabljajo Deepseek-R1 prek API-jev svojega matičnega podjetja, obstajajo zaskrbljenost glede zasebnosti in varnosti podatkov, zlasti pri usmerjanju podatkov prek strežnikov v regijah z manj strogimi zaščito zasebnosti [2].
Če povzamemo, model cen Deepseek-R1 na AWS ponuja stroškovno učinkovito rešitev za obsežne AI z uporabo stroškov infrastrukture, ne pa na cenah. Ta pristop v kombinaciji z učinkovito arhitekturo modela je privlačna možnost za podjetja, ki želijo vključiti napredne zmogljivosti AI, ne da bi pri tem povzročila visoke stroške. Vendar je treba natančno oceniti premisleke glede zasebnosti podatkov in stroškov uporabe.
Navedbe:
[1] https://aws.amazon.com/marketplace/pp/prodview-kcvgioe2gj33s
[2] https://pureai.com/articles/2025/02/04/leading-coloud-providers-affer-deepseekr1.aspx
[3] https://repost.aws/questions/Quzc1_JMMESBMPAUOZQH5JCA/Guidance-on-aws-deepseek-ai-pring-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-Demetuments
[9] https://www.popai.pro/templatesAsset/resources/everything-about-deepseek/