The Economic Mirage of Local LLMs
a day ago
- 认为自托管大语言模型能节省成本的观点，在考虑到效用和硬件开支时并不准确，除非将数据安全作为首要考量。
- 在高性能GPU（如RTX 4090）上进行本地推理，生成18K tokens消耗0.025千瓦时电能，电力成本约为0.0095美元，比中心化API（如DeepSeek V4 Flash，约0.0038美元）的成本高出2.5到3.5倍。
- 本地系统的待机功耗会增加显著成本：一台双GPU英伟达台式机待机功率90W，三年电费达898美元，使得每日处理100万tokens的总拥有成本比API高出26倍。
- 本地硬件在推理时会因内存瓶颈而受阻，例如GPU显存限制（如RTX 5090的32GB）以及统一内存带宽限制（如M4 Max的546 GB/s），这会拖慢大型模型的tokens生成速度。
- 需要的关键进展包括：硬件原生支持三元量化以降低能耗，以及运行时智能休眠管理以最小化待机能耗。