Ένα ακόμη βήμα προς τη μείωση του κόστους της τεχνητής νοημοσύνης πραγματοποιεί η κινεζική DeepSeek, διαθέτοντας ελεύθερα το λογισμικό που χρησιμοποιεί για τη λειτουργία των προηγμένων μοντέλων της σε μεγάλη κλίμακα. Η κίνηση αυτή θα μπορούσε να διευκολύνει τις επιχειρήσεις να αξιοποιήσουν την τεχνολογία της, περιορίζοντας παράλληλα τις απαιτήσεις σε υπολογιστική ισχύ και ενέργεια.
Το νέο σύστημα ονομάζεται DeepInfer και αποτελεί την υποδομή λογισμικού που έχει αναπτύξει η ίδια η DeepSeek, προκειμένου τα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης της να εκτελούν εργασίες ταχύτερα και να χρησιμοποιούν αποτελεσματικότερα τους διαθέσιμους υπολογιστικούς πόρους.
Η εταιρεία, με έδρα τη Χανγκζού της Κίνας, ανακοίνωσε την Τρίτη ότι διαθέτει πλέον το DeepInfer ως λογισμικό ανοιχτού κώδικα (open source), δίνοντας τη δυνατότητα σε άλλους προγραμματιστές και παρόχους υπηρεσιών AI να αξιοποιήσουν την τεχνολογία της.
«Μοιραζόμαστε την τεχνολογική υποδομή που χρησιμοποιούμε στην παραγωγή, προκειμένου να βοηθήσουμε την κοινότητα να μειώσει το υπολογιστικό κόστος, να περιορίσει την κατανάλωση ενέργειας και να καταστήσει την τεχνητή νοημοσύνη πιο προσιτή», ανέφερε η DeepSeek σε ανάρτησή της στην πλατφόρμα X στις 20 Οκτωβρίου 2026.
Σε αυτή τη φάση, το DeepInfer υποστηρίζει το μοντέλο DeepSeek-V4.1-Flash, ενώ η εταιρεία σχεδιάζει να επεκτείνει τη συμβατότητά του και σε μελλοντικά συστήματα.
Η τεχνολογία που μειώνει το κόστος λειτουργίας της AI
Η δημοσιοποίηση του DeepInfer προσφέρει μια σπάνια εικόνα των τεχνικών που χρησιμοποιεί η DeepSeek για να περιορίζει το κόστος λειτουργίας προηγμένων μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης.
Πρόκειται για τη διαδικασία που είναι γνωστή ως inference, δηλαδή την εκτέλεση ενός ήδη εκπαιδευμένου μοντέλου AI για την παραγωγή απαντήσεων, προβλέψεων ή άλλων αποτελεσμάτων.
Σε αντίθεση με την εκπαίδευση ενός μοντέλου, η οποία πραγματοποιείται πριν από την εμπορική αξιοποίησή του, το inference αφορά τη συνεχή λειτουργία του κατά την εξυπηρέτηση των χρηστών.
Η συγκεκριμένη διαδικασία μπορεί να απαιτεί σημαντική υπολογιστική ισχύ, ιδιαίτερα όταν ένα σύστημα εξυπηρετεί ταυτόχρονα μεγάλο αριθμό αιτημάτων.
Οι τεχνικές που χρησιμοποιούνται για τη βελτιστοποίησή της αποτελούν συχνά ανταγωνιστικό πλεονέκτημα των εταιρειών τεχνητής νοημοσύνης και συνήθως δεν δημοσιοποιούνται πλήρως.
Με το DeepInfer, η κινεζική εταιρεία ανοίγει ένα μέρος αυτής της τεχνογνωσίας, επιτρέποντας σε τρίτους να εφαρμόσουν τις ίδιες μεθόδους περιορισμού του κόστους.
Η εξέλιξη παρουσιάζει ιδιαίτερο ενδιαφέρον για παρόχους υπηρεσιών cloud και εταιρείες φιλοξενίας μοντέλων AI, οι οποίες μπορούν πλέον να αξιοποιήσουν τις τεχνικές της DeepSeek στις δικές τους υποδομές.
🚀 Introducing DeepInfer, our in-house inference framework, now fully open source!
Powering DeepSeek-V4.1-Flash at scale with high throughput and low latency. We’re sharing our production stack to help the community lower compute costs, reduce energy use, and make AI more affordable.
🔗 https://t.co/JGAik1kgk0
1/4
— DeepSeek (@deepseek_ai) October 20, 2026
Τι σημαίνει για τις επιχειρήσεις και τους παρόχους cloud
Η διάθεση του DeepInfer μπορεί να περιορίσει τα τεχνολογικά εμπόδια που αντιμετωπίζουν οι επιχειρήσεις όταν επιθυμούν να εγκαταστήσουν και να λειτουργήσουν μοντέλα της DeepSeek στα δικά τους συστήματα.
Αυτό δεν σημαίνει, ωστόσο, ότι η φιλοξενία προηγμένων μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης γίνεται χωρίς κόστος.
Εξακολουθούν να απαιτούνται υπολογιστική ισχύς, κατάλληλες υποδομές και εξειδικευμένες τεχνικές γνώσεις.
Όπως εξηγεί ο Τιμπό Ζεγκί (Thibault Jaigu), διευθύνων σύμβουλος της Requesty, νεοφυούς επιχείρησης που αναπτύσσει εργαλεία δρομολόγησης αιτημάτων και παρακολούθησης μετρήσεων για συστήματα AI, η κίνηση της DeepSeek διευκολύνει τη λειτουργία των μοντέλων της από τρίτους.
«Ουσιαστικά, η DeepSeek λέει ότι οποιοσδήποτε μπορεί να φιλοξενήσει τα μοντέλα μας μόνος του και του δείχνουμε πώς να το κάνει αποτελεσματικά», σημείωσε.
Η σημασία του λογισμικού που χρησιμοποιείται για την εκτέλεση των μοντέλων είναι καθοριστική για το τελικό λειτουργικό κόστος.
Το ίδιο ακριβώς μοντέλο AI μπορεί να απαιτεί σημαντικά διαφορετικές δαπάνες, ανάλογα με τον τρόπο με τον οποίο οργανώνεται η επεξεργασία των αιτημάτων και αξιοποιείται το διαθέσιμο υλικό.
Ένα αποδοτικότερο σύστημα μπορεί να μειώσει το κόστος ανά αίτημα, να αυξήσει τον αριθμό των χρηστών που εξυπηρετούνται και δυνητικά να περιορίσει την κατανάλωση ηλεκτρικής ενέργειας.
Πώς λειτουργεί το DeepInfer
Το DeepInfer συνδυάζει διαφορετικές τεχνικές βελτιστοποίησης, με στόχο την ταχύτερη λειτουργία των μοντέλων και την αποδοτικότερη αξιοποίηση των επεξεργαστών.
Μεταξύ αυτών περιλαμβάνεται το distributed inference, δηλαδή η κατανεμημένη εκτέλεση εργασιών τεχνητής νοημοσύνης σε διαφορετικές υπολογιστικές μονάδες.
Με αυτή τη μέθοδο, ο φόρτος εργασίας κατανέμεται σε περισσότερα συστήματα ή επεξεργαστές, επιτρέποντας στα μοντέλα να παράγουν μεγαλύτερο όγκο αποτελεσμάτων σε λιγότερο χρόνο.
Παράλληλα, οι τεχνικές αυτές συμβάλλουν στην καλύτερη αξιοποίηση της διαθέσιμης υπολογιστικής ισχύος, ώστε να επιτυγχάνεται υψηλότερη απόδοση από τα ίδια μικροκυκλώματα.
Πολλές από τις επιμέρους τεχνολογίες που ενσωματώνει το DeepInfer χρησιμοποιούνται ήδη ευρέως στον κλάδο.
Η διαφοροποίηση της DeepSeek βρίσκεται στον τρόπο με τον οποίο τις έχει προσαρμόσει και συνδυάσει ειδικά για τα δικά της μοντέλα, επιδιώκοντας υψηλή ταχύτητα επεξεργασίας και χαμηλό χρόνο απόκρισης.
Χαμηλότερες δαπάνες και πιθανώς φθηνότερες υπηρεσίες AI
Η μείωση του κόστους εκτέλεσης μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης θα μπορούσε να έχει σημαντικές επιπτώσεις στην ευρύτερη αγορά.
Για τις εταιρείες που προσφέρουν υπηρεσίες φιλοξενίας AI, οι αποδοτικότερες υποδομές μπορούν να οδηγήσουν σε βελτίωση των περιθωρίων κέρδους, καθώς περιορίζεται η δαπάνη που απαιτείται για την εξυπηρέτηση των πελατών.
Μέρος αυτής της εξοικονόμησης θα μπορούσε επίσης να μεταφερθεί στους τελικούς χρήστες, με τη μορφή χαμηλότερων τιμών για υπηρεσίες τεχνητής νοημοσύνης.
Αντίστοιχα, οι μεγάλες επιχειρήσεις που επιλέγουν να λειτουργούν τα μοντέλα της DeepSeek στις δικές τους υποδομές ενδέχεται να περιορίσουν τις σχετικές δαπάνες.
Ωστόσο, παραμένει μια σημαντική επιφύλαξη: δεν υπάρχουν ακόμη ανεξάρτητες συγκριτικές δοκιμές που να επιβεβαιώνουν το μέγεθος της βελτίωσης στην αποδοτικότητα του DeepInfer.
Επομένως, τα πραγματικά οικονομικά και τεχνικά οφέλη θα πρέπει να αξιολογηθούν στην πράξη, υπό διαφορετικές συνθήκες λειτουργίας και υπολογιστικού φόρτου.
Παρότι το νέο λογισμικό απευθύνεται κυρίως στα μοντέλα της ίδιας της DeepSeek, η σημασία του ενδέχεται να ξεπεράσει το οικοσύστημα της κινεζικής εταιρείας.
Η διάθεσή του ως ανοιχτού κώδικα επιτρέπει σε άλλους προγραμματιστές να μελετήσουν τις τεχνικές που χρησιμοποιεί και να προσαρμόσουν αντίστοιχες μεθόδους στα δικά τους συστήματα AI.
Με αυτόν τον τρόπο, η DeepSeek δεν προσφέρει μόνο ένα εργαλείο για την αποτελεσματικότερη λειτουργία των μοντέλων της, αλλά συμβάλλει και στη διάδοση τεχνογνωσίας που θα μπορούσε να επηρεάσει τον ανταγωνισμό στο κόστος των υπηρεσιών τεχνητής νοημοσύνης.
Σχολίασε εδώ
Για να σχολιάσεις, χρησιμοποίησε ένα ψευδώνυμο.