Mô hình định giá của Deepseek-R1 trên AWS tác động đáng kể đến việc triển khai AI quy mô lớn bằng cách cung cấp một giải pháp hiệu quả về chi phí so với các mô hình AI độc quyền truyền thống. Đây là cách nó ảnh hưởng đến các triển khai này:
Cấu trúc chi phí
-Giá dựa trên cơ sở hạ tầng: Trên AWS, người dùng của DeepSeek-R1 được tính phí dựa trên cơ sở hạ tầng họ sử dụng, cụ thể là các trường hợp EC2 cần thiết để chạy mô hình. Điều này có nghĩa là chi phí được gắn trực tiếp với các tài nguyên điện toán được tiêu thụ, thay vì số lượng dữ liệu được xử lý hoặc tạo bởi mô hình [2] [3]. Ví dụ: chi phí cho việc chạy DeepSeek-R1 trên phiên bản AWS EC2 có thể dao động từ khoảng $ 2,67 đến $ 3,50 mỗi giờ, tùy thuộc vào loại thể hiện [1].
- Khả năng mở rộng và tính linh hoạt: Khả năng mở rộng của mô hình với nhu cầu triển khai cho phép các doanh nghiệp quản lý chi phí hiệu quả. Bằng cách tận dụng các trường hợp AWS EC2, các công ty có thể dễ dàng điều chỉnh việc sử dụng cơ sở hạ tầng của họ để phù hợp với nhu cầu khối lượng công việc AI của họ, đảm bảo rằng họ chỉ trả tiền cho những gì họ sử dụng [1] [3].
Hiệu quả chi phí
-So sánh với các mô hình độc quyền: Deepseek-R1 được định vị là một sự thay thế tiết kiệm chi phí hơn cho các mô hình độc quyền như các mô hình từ Openai. Mặc dù các mô hình độc quyền thường tính phí cho mỗi mã thông báo được xử lý, giá dựa trên cơ sở hạ tầng của Deepseek-R1 có thể tiết kiệm hơn cho các triển khai quy mô lớn trong đó khối lượng dữ liệu được xử lý cao [2] [5].
-Kiến trúc sáng tạo: Kiến trúc hỗn hợp (MOE) của mô hình và sử dụng tính toán chính xác hỗn hợp làm giảm chi phí tính toán, làm cho nó hiệu quả tài nguyên hơn nhiều mô hình AI lớn khác. Hiệu quả này đóng góp vào chi phí hoạt động thấp hơn cho người dùng [6].
Tùy chọn triển khai
- Dịch vụ AWS: Deepseek-R1 có thể được triển khai thông qua các dịch vụ AWS khác nhau, bao gồm Amazon Bedrock và Amazon Sagemaker. Các nền tảng này cung cấp các cấp độ tùy biến và dễ sử dụng khác nhau, cho phép các doanh nghiệp chọn phương pháp triển khai phù hợp nhất với nhu cầu và ngân sách của họ [3] [7].
- Tùy chỉnh và kiểm soát: Đối với các tổ chức yêu cầu kiểm soát nhiều hơn đối với việc triển khai AI của họ, các tùy chọn như Amazon Sagemaker cung cấp khả năng tùy chỉnh nâng cao. Tính linh hoạt này là rất quan trọng cho việc triển khai quy mô lớn trong đó các yêu cầu cụ thể có thể cần phải được đáp ứng [3] [7].
Những thách thức và cân nhắc
-Triển khai tại chỗ: Trong khi triển khai dựa trên đám mây mang lại sự linh hoạt, việc triển khai tại chỗ của DeepSeek-R1 có thể là một thách thức do chi phí trả trước cao của phần cứng tăng tốc AI, có thể vào khoảng 250.000 đô la [8].
- Quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu: Đối với các doanh nghiệp sử dụng DeepSeek-R1 thông qua API từ công ty mẹ của mình, có những lo ngại về quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu, đặc biệt là khi định tuyến dữ liệu qua các máy chủ ở các khu vực có bảo vệ quyền riêng tư ít nghiêm ngặt hơn [2].
Tóm lại, mô hình định giá của DeepSeek-R1 trên AWS cung cấp một giải pháp hiệu quả về chi phí cho việc triển khai AI quy mô lớn bằng cách tận dụng chi phí cơ sở hạ tầng thay vì giá cả nói. Cách tiếp cận này, kết hợp với kiến trúc hiệu quả của mô hình, làm cho nó trở thành một lựa chọn hấp dẫn cho các doanh nghiệp đang tìm cách tích hợp các khả năng AI tiên tiến mà không phải chịu chi phí cao. Tuy nhiên, các cân nhắc xung quanh quyền riêng tư dữ liệu và chi phí triển khai tại chỗ phải được đánh giá cẩn thận.
Trích dẫn:
[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-pricing-and-deployment-options
[4] https://aws.amazon.com/bedrock/pricing/
[5] https://fireworks.ai/blog/deepseek-r1-deepdive
.
.
[8] https://www.computerweekly.com/news/366619398/DeepSeek-R1-Budgeting-challenges-for-on-premise-deployments
.