รูปแบบการกำหนดราคาของ Deepseek-R1 บน AWS ส่งผลกระทบต่อการปรับใช้ AI ขนาดใหญ่อย่างมีนัยสำคัญโดยนำเสนอโซลูชันที่ประหยัดต้นทุนเมื่อเทียบกับโมเดล AI ที่เป็นกรรมสิทธิ์แบบดั้งเดิม นี่คือวิธีที่มีผลต่อการปรับใช้เหล่านี้:
โครงสร้างต้นทุน
-การกำหนดราคาตามโครงสร้างพื้นฐาน: บน AWS ผู้ใช้ Deepseek-R1 จะถูกเรียกเก็บเงินตามโครงสร้างพื้นฐานที่ใช้โดยเฉพาะอินสแตนซ์ EC2 ที่จำเป็นในการเรียกใช้โมเดล ซึ่งหมายความว่าค่าใช้จ่ายจะเชื่อมโยงโดยตรงกับทรัพยากรการคำนวณที่ใช้มากกว่าจำนวนข้อมูลที่ประมวลผลหรือสร้างโดยรุ่น [2] [3] ตัวอย่างเช่นค่าใช้จ่ายสำหรับการใช้งาน Deepseek-R1 ในอินสแตนซ์ AWS EC2 สามารถอยู่ในช่วงตั้งแต่ประมาณ $ 2.67 ถึง $ 3.50 ต่อชั่วโมงขึ้นอยู่กับประเภทอินสแตนซ์ [1]
- ความสามารถในการปรับขนาดและความยืดหยุ่น: ความสามารถของโมเดลในการปรับขนาดด้วยความต้องการของการปรับใช้ช่วยให้ธุรกิจสามารถจัดการต้นทุนได้อย่างมีประสิทธิภาพ ด้วยการใช้ประโยชน์จากอินสแตนซ์ AWS EC2 บริษัท สามารถปรับการใช้โครงสร้างพื้นฐานของพวกเขาเพื่อให้ตรงกับความต้องการปริมาณงาน AI ของพวกเขาเพื่อให้แน่ใจว่าพวกเขาจ่ายเฉพาะสิ่งที่พวกเขาใช้ [1] [3]
ประสิทธิภาพด้านต้นทุน
-การเปรียบเทียบกับโมเดลที่เป็นกรรมสิทธิ์: Deepseek-R1 อยู่ในตำแหน่งที่เป็นทางเลือกที่คุ้มค่ากว่าสำหรับแบบจำลองที่เป็นกรรมสิทธิ์เช่นจาก OpenAI ในขณะที่แบบจำลองที่เป็นกรรมสิทธิ์มักจะคิดค่าใช้จ่ายต่อโทเค็นประมวลผลการกำหนดราคาตามโครงสร้างพื้นฐานของ Deepseek-R1 สามารถประหยัดได้มากขึ้นสำหรับการปรับใช้ขนาดใหญ่ที่ปริมาณข้อมูลที่ประมวลผลสูง [2] [5]
-สถาปัตยกรรมที่เป็นนวัตกรรม: สถาปัตยกรรมผสมของ Experts (MOE) และการใช้การคำนวณแบบผสมผสานลดค่าใช้จ่ายในการคำนวณทำให้ประหยัดทรัพยากรได้มากกว่ารุ่น AI ขนาดใหญ่อื่น ๆ ประสิทธิภาพนี้มีส่วนช่วยลดต้นทุนการดำเนินงานสำหรับผู้ใช้ [6]
ตัวเลือกการปรับใช้
- บริการ AWS: Deepseek-R1 สามารถนำไปใช้กับบริการ AWS ต่างๆรวมถึง Amazon Bedrock และ Amazon Sagemaker แพลตฟอร์มเหล่านี้มีระดับการปรับแต่งที่แตกต่างกันและใช้งานง่ายทำให้ธุรกิจสามารถเลือกวิธีการปรับใช้ที่เหมาะกับความต้องการและงบประมาณของพวกเขามากที่สุด [3] [7]
- การปรับแต่งและการควบคุม: สำหรับองค์กรที่ต้องการการควบคุมการปรับใช้ AI ของพวกเขามากขึ้นตัวเลือกเช่น Amazon Sagemaker ให้ความสามารถในการปรับแต่งขั้นสูง ความยืดหยุ่นนี้มีความสำคัญสำหรับการปรับใช้ขนาดใหญ่ซึ่งอาจต้องปฏิบัติตามข้อกำหนดเฉพาะเฉพาะ [3] [7]
ความท้าทายและการพิจารณา
-การปรับใช้ในสถานที่: ในขณะที่การปรับใช้บนคลาวด์ให้ความยืดหยุ่นการปรับใช้ในสถานที่ของ Deepseek-R1 อาจเป็นเรื่องที่ท้าทายเนื่องจากค่าใช้จ่ายสูงของฮาร์ดแวร์ AI เร่งความเร็วสูงซึ่งอาจอยู่ที่ประมาณ $ 250,000 [8]
- ความเป็นส่วนตัวของข้อมูลและความปลอดภัย: สำหรับธุรกิจที่ใช้ Deepseek-R1 ผ่าน APIs จาก บริษัท แม่มีข้อกังวลเกี่ยวกับความเป็นส่วนตัวของข้อมูลและความปลอดภัยโดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อกำหนดเส้นทางข้อมูลผ่านเซิร์ฟเวอร์ในภูมิภาคที่มีการป้องกันความเป็นส่วนตัวที่เข้มงวดน้อยกว่า [2]
โดยสรุปรูปแบบการกำหนดราคาของ Deepseek-R1 บน AWS เป็นโซลูชั่นที่ประหยัดต้นทุนสำหรับการปรับใช้ AI ขนาดใหญ่โดยใช้ประโยชน์จากค่าใช้จ่ายโครงสร้างพื้นฐานมากกว่าการกำหนดราคาต่อการตั้งราคา วิธีการนี้รวมกับสถาปัตยกรรมที่มีประสิทธิภาพของโมเดลทำให้เป็นตัวเลือกที่น่าสนใจสำหรับธุรกิจที่ต้องการรวมความสามารถของ AI ขั้นสูงโดยไม่ต้องเสียค่าใช้จ่ายสูง อย่างไรก็ตามการพิจารณาเกี่ยวกับความเป็นส่วนตัวของข้อมูลและค่าใช้จ่ายในการปรับใช้ในสถานที่จะต้องได้รับการประเมินอย่างรอบคอบ
การอ้างอิง:
[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-poring-ptions-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-deployments
[9] https://www.popai.pro/templatesasset/resources/everything-about-deepseek/