国際的なデータ企業であるIDCの最近の記事「DeepSeekの爆発的な人気の背後には、大規模モデル/生成AI市場のエコシステムへの潜在的な影響が注目されている」には、次のように記されている。

大規模モデルの展開には、高い同時実行性と低レイテンシという厳しい要件を満たす必要があり、データセキュリティ、プライバシー保護、リソースの柔軟なスケーリング、システムメンテナンスといった複数の要素を総合的に考慮する必要があります。DeepSeekは、様々な展開モードライセンスを提供しており、グローバルな大規模モデル技術プロバイダーの主な商用化手法にも挑戦しています。現在の手法には、クラウド展開、ローカル/イントラネット展開、エッジ展開、ハイブリッド展開、コンテナ化/マイクロサービス展開、フェデレーション展開モードなどがあります。

そのため、エンタープライズユーザーにとって、DeepSeekの大規模モデルを展開する方法は主に6つあります。では、これらの6つのモードはそれぞれどのような特徴があり、どのようなシナリオに適しているのでしょうか。

1. クラウド導入：DeepSeekの大規模モデルは、クラウドベンダーのインフラストラクチャとリソースを活用し、パブリッククラウドまたはプライベートクラウドに導入されます。適用可能なシナリオ：

弾力的な需要: 負荷に応じてリソースを動的に調整する必要があります。

急速な拡張: ビジネスが急速に成長しているため、システムを迅速に拡張する必要があります。

コストの最適化: 目標は、従量課金モデルを通じて IT コストを削減することです。

2. ローカル/イントラネット展開：DeepSeekの大規模モデルは、企業内のサーバーまたはデータセンターに展開され、データとアプリケーションは完全に企業イントラネット内で実行されます。適用可能なシナリオ：

データ機密性: データ セキュリティに対する要件が高く、データに対する完全な制御が必要です。

コンプライアンス要件: 特定の業界または地域のコンプライアンス要件を満たす必要があります。

ネットワーク制限: イントラネット環境は外部ネットワークに接続できません。

3. エッジデプロイメント：データソースに近いエッジノードに大規模なDeepSeekモデルをデプロイすることで、データ転送のレイテンシを削減します。適用可能なシナリオ：

低レイテンシ要件: IoT、リアルタイム監視、迅速な応答が必要なその他のシナリオなど。

帯域幅の制限: データ転送コストが高い場合や帯域幅が制限されている場合、エッジ コンピューティングによってデータのアップロードを削減できます。

オフライン操作: ネットワークが不安定またはオフラインの場合でも正常に実行できる必要があります。

4. ハイブリッド展開：クラウドとオンプレミスの展開を組み合わせたDeepSeekの大規模モデルでは、システムの一部をクラウドに、一部をオンプレミスに配置できます。適用可能なシナリオ：

柔軟な要件: 一部のデータはローカルで処理する必要があり、一部のデータはクラウドで処理する必要があります。

移行フェーズ: ハイブリッド展開は、オンプレミスからクラウドに徐々に移行する際の移行ソリューションとして機能します。

災害復旧の要件: システムの信頼性を向上させるには、ローカル バックアップとクラウド バックアップを使用する必要があります。

5. コンテナ化/マイクロサービス展開：大規模なDeepSeekモデルシステムを複数のマイクロサービスに分割し、コンテナ技術（Dockerなど）を使用して展開および管理します。適用可能なシナリオ：

アジャイル開発: 迅速な反復と新機能のリリースが必要です。

リソースの分離: 相互干渉を避けるために、異なるサービスには独立した動作環境が必要です。

弾性スケーリング: 需要に応じて特定のサービスを個別にスケールアップします。

6. フェデレーション展開：DeepSeekの大規模モデルでは、複数の独立したシステムがフェデレーションプロトコルを介して連携し、独立性を維持しながらデータとリソースを共有します。適用可能なシナリオ：

組織間のコラボレーション: 複数の組織がデータを共有しながらも独立した管理を維持する必要があります。

データのプライバシー: データの共有は、データのプライバシーを保護するという前提で実施する必要があります。

分散コンピューティング: フェデレーテッド ラーニングなど、複数のノードにわたってデータを分散的に処理する必要があります。

したがって、一般的な意味では、

クラウドの導入により、クラウドベンダーを通じて柔軟なスケーリングとコストの最適化が可能になります。

ローカル/イントラネット展開により、ローカル データ センターを介した完全なデータ制御が可能になります。

エッジ展開により、エッジ ノードを介した低レイテンシとリアルタイム処理が可能になります。

ハイブリッド展開では、オンプレミス環境とクラウド環境を組み合わせて、柔軟性と災害復旧のニーズを実現します。

コンテナ化/マイクロサービスのデプロイメントにより、コンテナ テクノロジーとマイクロサービス アーキテクチャを通じてアジャイル開発とリソースの分離が可能になります。

連邦展開により、連邦プロトコルと分散アーキテクチャを通じて、組織間のコラボレーションとデータ プライバシー保護が可能になります。

企業ユーザーは、特定のニーズに応じて適切な展開モードを選択できるため、システムのパフォーマンスとコストを最適化できます。

ZStackは2月2日、同社のAIインフラプラットフォーム「Zhita」がDeepSeek V3/R1/Janus Proの3つのモデルの企業プライベート展開を全面的にサポートし、Hygon、Ascend、NVIDIA、Intelなど国内外のさまざまなCPU/GPUと互換性があると発表した。

DeepSeek のエンタープライズ レベルの専門家として、ZStack は上記の 6 つの DeepSeek エンタープライズ デプロイメント モードを完全にサポートするだけでなく、コンテナー化/マイクロサービスのデプロイメント、および 5 番目のモードでの仮想マシンとベアメタルのデプロイメントもサポートします。

ZStackスマートタワー機能アーキテクチャ図

次世代AIインフラプラットフォームであるZStackは、コンピューティングパワーのスケジューリング、DeepSeekなどの様々な大規模モデルのトレーニングとプッシュ、AIアプリケーションサービスの開発など、オールインワンプラットフォームの優位性により、本レポートに選出されました。企業ユーザーは、異機種ハードウェアの利用率向上、AIコストの削減、マルチモデル連携の加速、AIパフォーマンスの最適化、そしてフルドメインメータリングと課金によるAIセルフサービスを実現し、AIのプライベートエンタープライズレベルの応用を加速することができます。