6 Minuten Lesezeit Mit Insights von Tim Herfurth Lead Data Scientist tim.herfurth@zuehlke.com Was ist DeepSeek? DeepSeek ist ein aufstrebendes KI-Unternehmen, das aktuell die Welt der generativen KI durcheinanderwirbelt. Seit Dezember 2024 hat es zwei leistungsstarke Sprachmodelle (LLMs) vorgestellt, die für große Aufmerksamkeit sorgen.DeepSeek-V3 ist ein leistungsfähiges Sprachmodell, das auch die Generierung komplexer Text erlaubt – ähnlich wie ChatGPT. Einen Monat später folgte DeepSeek-R1, das seine Stärken im logischen Denkvermögen hat – insbesondere in Mathematik und Programmierung. Diese Modelle überzeugen durch eine starke Performance, hohe Effizienz und dadurch, dass sie Open-Source sind. Wie schneidet DeepSeek im Vergleich zu anderen GenAI-Modellen ab? Die neuesten DeepSeek-Modelle erreichen in Benchmark-Tests ein Niveau, das mit führenden Alternativen wie GPT-4o, Claude-3.5 und Llama-3.1 vergleichbar ist. Sie überzeugen in der Textgenerierung, im logischen Schlussfolgern und bei komplexen Argumentationsaufgaben.Ein entscheidender Vorteil von DeepSeek ist die hohe Effizienz. Die Modelle liefern starke Ergebnisse bei geringeren Rechenanforderungen. Zudem erlaubt das Open-Source-Modell es Unternehmen, die Modelle selbst zu hosten und kommerziell zu nutzen – eine attraktive Alternative zu proprietären Lösungen wie GPT, Claude oder Gemini. Sind meine Daten mit DeepSeek sicher? DeepSeek bietet sowohl eine App mit Benutzeroberfläche als auch eine Entwickler-API. Daten, die über diese Dienste eingegeben werden, werden extern verarbeitet. Das ist vom Datenschutz her bedenklich. Der größte Vorteil von DeepSeek liegt jedoch im Self-Hosting: Unternehmen können die Modelle intern betreiben und behalten so die volle Kontrolle über ihre Daten. Sensible Informationen verbleiben innerhalb der eigenen Infrastruktur. DeepSeek: Welche Chancen ergeben sich für Unternehmen? Mit der rasanten Entwicklung generativer KI stehen Unternehmen jetzt leistungsfähige Open-Source-Lösungen Verfügung, die mit den kommerziellen Modellen konkurrieren. Das schafft neue strategische Optionen, um KI-Performance, Kosten und Kontrolle optimal auszubalancieren.Open-Source-Modelle mit freigiebigen Lizenzen wie DeepSeek ermöglichen es Unternehmen, LLMs auf eigener Hardware zu betreiben – unabhängig von externen Cloud-Anbietern. Dabei müssen Unternehmen bei diesen Modelle kaum Leistungsabstriche in Kauf nehmen. Die Modelle sind dabei insbesondere interessant für Branchen mit hohen Sicherheits-, Compliance- oder Betriebsanforderungen. Vorteile und Chancen Mehr Kontrolle, weniger Risiko Mehr Kontrolle, weniger Risiko Die lokale Bereitstellung von Open-Source-Modellen ermöglicht Unternehmen die volle Kontrolle über ihre KI-Systeme. Im Gegensatz zu proprietären APIs, bei denen Updates unvorhersehbare Auswirkungen haben können, sorgen selbst gehostete Modelle für Stabilität und Planbarkeit. Unternehmen entscheiden eigenständig, wann und wie Updates erfolgen. Ein weiterer Vorteil ist der Datenschutz – besonders relevant für regulierte Branchen wie den Bankensektor oder das Gesundheitswesen. Self-Hosting bedeutet, dass sensible Daten die Unternehmensinfrastruktur nicht verlassen und strenge Datenschutzvorgaben eingehalten werden können. Betriebskosten Betriebskosten Der Betrieb von KI-Modellen auf eigener Infrastruktur kann eine kosteneffiziente Alternative zu kommerziellen Diensten sein. Effiziente Modelle wie DeepSeek haben geringe Infrastruktur- und Betriebskosten, wodurch sie für viele Unternehmen attraktiv sind.Unternehmen, die bereits eine GenAI-Plattform nutzen, können durch den Wechsel zu Open-Source-LLMs langfristig Kosten senken und gleichzeitig die Kontrolle über ihre Infrastruktur und Datensicherheit behalten. Für frühe Entwicklungsphasen sind cloudbasierte Lösungen jedoch oft praktischer. Die einfache Integration und geringen Einstiegskosten machen sie zur idealen Wahl für Proof-of-Concept-Projekte vor der Skalierung auf eigene Systeme. Neue Geschäftsmodelle prüfen Neue Geschäftsmodelle prüfen GenAI und LLMs bieten spannende neue Geschäftsmodelle für viele verschiedene Branchen, wie beispielsweise den Banken-Sektor. Mit sinkenden Betriebskosten für LLMs können Unternehmen dabei Use Cases für KI neu bewerten. Was früher wirtschaftlich nicht tragfähig war, kann mit Open-Source-Modellen eventuell sehr interessant werden. Unternehmen sollten diesen Faktor in ihre KI-Strategie einbeziehen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Vendor Lock-in vermeiden Vendor Lock-in vermeiden Open Source LLMs ermöglichen es Unternehmen, sich unabhängig von bestimmten Anbietern zu positionieren. Eine flexible KI-Architektur erlaubt den einfachen Wechsel zwischen Modellen, sobald sich neue Technologien etablieren. Wir haben solche Möglichkeiten beispielsweise in unserem Zühlke Augmented Generation (ZAG) Accelerator vorgesehen.Darüber hinaus unterstützt Open-Source-KI Unternehmen dabei, eine breitere Strategie bezüglich ihrer KI-Infrastruktur zu verfolgen. Unternehmen können interne Plattformen entwickeln, die zentrale Überwachung, Governance und Compliance ermöglichen. So bleibt die KI-Bereitstellung standardisiert, sicher und geschäftsorientiert. Risiken und Herausforderungen Technische Expertise und Wartung Technische Expertise und Wartung Der Betrieb von Open-Source-LLMs erfordert internes Know-how. Anders als Managed Services bieten DeepSeek & Co. keine Enterprise-Support- oder Compliance-Tools. Unternehmen müssen in Infrastruktur- und KI-Expertise investieren, um eine reibungslose Implementierungen sicherzustellen.Zusätzlich benötigen viele KI-Lösungen neben LLMs noch weitere KI-gestützte Tools zur Datenverarbeitung. Für Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Anwendungen bedeutet dies beispielsweise die Integration von KI-gestützter Suche und Dokumentenanalyse. Der Ersatz von cloudbasierten Diensten für diese Aufgaben erhöht die technische Komplexität. Allerdings bieten neue On-Premise-Lösungen, beispielsweise von NVIDIA, effiziente Möglichkeiten, um Bereitstellung und Verwaltung zu optimieren. Zuverlässigkeit und Performance-Tests Zuverlässigkeit und Performance-Tests Trotz starker Benchmark-Ergebnisse hängt auch bei DeepSeek die Performance im Alltag von umfassenden Tests ab. Unternehmen müssen die Leistung, Fairness und Robustheit der Modelle kontinuierlich überwachen, um eine zuverlässige Integration sicherzustellen. Dafür sind qualitativ hochwertige Testdaten, eine klar definierte „Ground Truth“ und Experten erforderlich, die die Ergebnisse bewerten können. Ein strukturiertes Evaluationsverfahren gewährleistet nicht nur eine stabile KI-Performance, sondern erleichtert auch den Vergleich verschiedener Modelle, um die beste Lösung für den jeweiligen Anwendungsfall zu identifizieren. Sicherheit und Compliance Sicherheit und Compliance Self-Hosting stärkt die Datensicherheit, erfordert aber auch Eigenverantwortung bei Updates, Zugangskontrolle und regulatorischen Anforderungen. Im Gegensatz zu API-Diensten gibt es keine automatische Sicherheitsupdates.Ein durchdachtes AI-Governance-Framework hilft, Sicherheitsrisiken zu minimieren und Compliance-Anforderungen zu erfüllen. Fazit DeepSeek und andere Open-Source-KI-Modelle bieten Unternehmen eine leistungsstarke, kostengünstige Alternative zu proprietären Lösungen. Mit der richtigen Strategie lassen sich Kosten senken, Flexibilität erhöhen und Abhängigkeiten vermeiden.Nächste Schritte:KI-Use-Cases neu bewerten: Wo können Open-Source-Modelle bestehende Lösungen ersetzen oder ergänzen? Flexibilität aufbauen: Eine GenAI-Plattform unterstützt beim Management und dem Monitoring von KI-Lösungen und verhindert gleichzeitig einen Vendor Lock-in. Kosten planen: Open-Source-Modelle benötigen Ressourcen für ihre Einführung, senken aber langfristig die Betriebskosten. Compliance sicherstellen: Governance- und Sicherheitsstrukturen für Self-Hosted KI etablieren. Informiert bleiben: AI-Entwicklungen kontinuierlich beobachten, um wettbewerbsfähig zu bleiben. „Der Trend zu Open-Source-KI wird sich fortsetzen. Für Unternehmen bedeutet das mehr Kontrolle, niedrigere Kosten und flexibel anpassbare Lösungen. Unternehmen, die strategisch handeln, können sich nicht nur anpassen, sondern die Entwicklung aktiv mitgestalten.“Zühlke unterstützt Unternehmen dabei, KI-Chancen in praxisnahe, skalierbare Lösungen zu verwandeln. Von der Strategie bis zur Umsetzung begleiten wir Unternehmen in regulierten und komplexen Umfeldern. Erfahren Sie mehr über unsere Expertise im Bereich Data & AI.
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