Анализ затрат на запуск моделей DeepSeek показал, что использование облачных API обходится пользователю в $1,14 в день. В то же время покупка собственного оборудования, например, двух систем NVIDIA DGX, окупается лишь через 24 года эксплуатации. Это подчеркивает текущий разрыв между стоимостью аренды вычислительных мощностей и капитальными затратами на создание собственной инфраструктуры для инференса.
Расчеты демонстрируют, что для большинства сценариев использования современных LLM аренда API остается экономически более эффективной стратегией, чем попытка развернуть аналогичные мощности локально. Высокая стоимость серверного оборудования и его быстрая амортизация делают владение «железом» невыгодным для задач, не требующих экстремально низких задержек или специфических требований к безопасности данных.
Данная модель сравнения помогает компаниям принимать решения о выборе между облачными решениями и собственными дата-центрами. При текущих темпах развития моделей и снижении цен на инференс, порог окупаемости собственного оборудования продолжает расти, что делает облачную инфраструктуру предпочтительным выбором для масштабируемых ИИ-проектов.
Ключевые факты
- Стоимость ежедневного использования DeepSeek для пользователя составила $1,14.
- Срок окупаемости двух систем NVIDIA DGX при текущих затратах на API оценивается в 24 года.
- Основным фактором нерентабельности собственного оборудования является высокая стоимость капитальных вложений и амортизации.
- Облачные API обеспечивают значительное преимущество в операционных расходах по сравнению с владением серверным парком.