Модель ціноутворення DeepSeek-R1 на AWS суттєво впливає на масштабні розгортання AI, пропонуючи економічно вигідне рішення порівняно з традиційними фірмовими моделями AI. Ось як це впливає на ці розгортання:
Структура витрат
-Ціноутворення на основі інфраструктури: На AWS користувачі DeepSeek-R1 стягуються на основі інфраструктури, яку вони використовують, зокрема, екземпляри EC2, необхідні для запуску моделі. Це означає, що витрати безпосередньо пов'язані з споживаними обчислювальними ресурсами, а не обсягом даних, оброблених або генеруються моделлю [2] [3]. Наприклад, вартість запуску DeepSeek-R1 на екземплярі AWS EC2 може становити приблизно від 2,67 до 3,50 долара на годину, залежно від типу екземпляра [1].
- Масштабованість та гнучкість: здатність моделі масштабувати потреби розгортання дозволяє бізнесу ефективно керувати витратами. Використовуючи екземпляри AWS EC2, компанії можуть легко коригувати своє використання інфраструктури, щоб відповідати їхнім вимогам робочого навантаження AI, гарантуючи, що вони платять лише за те, що вони використовують [1] [3].
Ефективність витрат
-Порівняння з власними моделями: DeepSeek-R1 розміщується як більш економічна альтернатива власним моделям, як ті, що стосуються OpenAI. Незважаючи на те, що власні моделі часто стягують за обробку токенів, ціноутворення на основі інфраструктури DeepSeek-R1 може бути більш економічним для масштабних розгортань, де обсяг оброблених даних високий [2] [5].
-Інноваційна архітектура: архітектура суміші моделі (МОЕ) та використання обчислень змішаної точної точності зменшують обчислювальні накладні витрати, що робить її більш ефективною ресурсами, ніж багато інших великих моделей AI. Ця ефективність сприяє зниженню експлуатаційних витрат для користувачів [6].
Параметри розгортання
- Послуги AWS: DeepSeek-R1 можна розгорнути через різні послуги AWS, включаючи Amazon Bedrock та Amazon Sagemaker. Ці платформи пропонують різні рівні налаштування та простоту використання, що дозволяє підприємствам вибирати метод розгортання, який найкраще відповідає їх потребам та бюджету [3] [7].
- Налаштування та контроль: Для організацій, які потребують більшого контролю над їх розгортанням AI, такі варіанти, як Amazon SageMaker, забезпечують розширені можливості налаштування. Ця гнучкість має вирішальне значення для масштабних розгортань, де можуть бути виконані конкретні вимоги [3] [7].
виклики та міркування
-Розгортання в приміщенні: Хоча хмарні розгортання пропонують гнучкість, локальні розгортання DeepSeek-R1 можуть бути складними через високу вартість апаратного забезпечення прискорення ШІ, що може становити близько 250 000 доларів [8].
- Конфіденційність та безпека даних: Для підприємств, які використовують DeepSeek-R1 через API від його материнської компанії, існують занепокоєння щодо конфіденційності та безпеки даних, особливо при маршрутизації даних через сервери в регіонах з менш суворим захистом конфіденційності [2].
Підсумовуючи це, модель ціноутворення DeepSeek-R1 на AWS забезпечує економічно вигідне рішення для масштабних розгортань AI, використовуючи витрати на інфраструктуру, а не за подруковане ціноутворення. Цей підхід у поєднанні з ефективною архітектурою моделі робить його привабливим варіантом для підприємств, які прагнуть інтегрувати передові можливості AI, не несучи високих витрат. Однак, слід ретельно оцінити міркування щодо конфіденційності даних та витрат на розгортання даних.
Цитати:
[1] https://aws.amazon.com/marketplace/pp/prodview-kcvgioe2gj33s
[2] https://pureai.com/articles/2025/02/04/leading-cloud-providers-pfer-deepseekr1.aspx
[3] https://repost.aws/questions/quzc1_jmmesbmpauozqh5jca/guidance-on-aws-deepseek-ai-prising-and-deploy-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-now-available-on-aws/
[8] https://www.computerweekly.com/news/366619398/deepseek-r1-budgeting-challenges-for-premise-deployments
[9] https://www.popai.pro/templatesasset/resources/everything-about-deepseek/