Data indikerer at siden dens utgivelse har DeepSeek påløpt 22,15 millioner daglige aktive brukere (DAU) i løpet av bare 21 dager, og oppnådd 41,6% av ChatGPTs brukerbase og overgår 16,95 millioner daglige aktive brukere av Doubao, og dermed blir den raskest voksende applikasjonen globalt, toppet Apple App Store i 157 land/regioner. Mens brukere strømmet inn i hopetall, har cyberhackere imidlertid nådeløst angrepet DeepSeek -appen, noe som forårsaket betydelig belastning på serverne. Bransjeanalytikere mener dette delvis skyldes DeepSeek som distribuerer kort for trening mens de mangler tilstrekkelig beregningskraft for resonnement. En bransjeinnsider informerte AI -teknologigjennomgangen, "De hyppige serverproblemene kan lett løses ved å belaste gebyrer eller finansiering for å kjøpe flere maskiner; til slutt avhenger det av DeepSeek sine beslutninger." Dette presenterer en avveining med å fokusere på teknologi kontra produktisering. DeepSeek har i stor grad avhengig av kvantumkvantisering for selvopphold, etter å ha mottatt lite ekstern finansiering, noe som resulterte i relativt lavt kontantstrømstrykk og et renere teknologisk miljø. For øyeblikket, i lys av de nevnte problemene, oppfordrer noen brukere DeepSeek på sosiale medier til å heve bruksterskelene eller introdusere betalte funksjoner for å forbedre brukerkomforten. I tillegg har utviklere begynt å bruke den offisielle API eller tredjeparts API-er for optimalisering. Imidlertid kunngjorde DeepSeek sin åpne plattform nylig, "nåværende serverressurser er knappe, og API -tjenesteladene er suspendert."

Dette åpner utvilsomt flere muligheter for tredjepartsleverandører i AI-infrastruktursektoren. Nylig har mange innenlandske og internasjonale skylantiske giganter lansert DeepSeek -modell -API -er - Overseas Giants Microsoft og Amazon var blant de første som ble med i slutten av januar. Den innenlandske lederen, Huawei Cloud, gjorde det første trekket, og ga ut DeepSeek R1 og V3 Reasoning Services i samarbeid med Silicon-basert flyt 1. februar. Rapporter fra AI Technology Review indikerer at Silicon-baserte Flows tjenester har sett en tilstrømning av brukere, og effektivt "krasjet" plattformen. De store tre teknologiselskapene-Bat (Baidu, Alibaba, Tencent) og Bytedance-utstedte også lave kostnader, med begrenset tid med begrenset tid fra 3. februar, som minner om fjorårets skyleverandørpriskriger antent av DeepSeeks V2-modelllansering, der DeepSeek begynte å bli dubbet "Price Butcher." De hektiske handlingene til skyleverandører gjenspeiler de tidligere sterke båndene mellom Microsoft Azure og Openai, hvor Microsoft i 2019 foretok en betydelig investering på 1 milliard dollar i Openai og høstet fordeler etter Chatgpts lansering i 2023. Dette nære forholdet begynte imidlertid å frise etter meta-åpent lama, og tillot andre vendorer I dette tilfellet har DeepSeek ikke bare overgått ChatGPT når det gjelder produktvarme, men har også introdusert open source-modeller etter O1-utgivelsen, lik spenningen rundt Llamas vekkelse av GPT-3.

I virkeligheten posisjonerer skyleverandører seg også som trafikkportveier for AI -applikasjoner, noe som betyr at utdypende bånd med utviklere oversettes til forebyggende fordeler. Rapporter indikerer at Baidu Smart Cloud hadde over 15 000 kunder som brukte DeepSeek -modellen via Qianfan -plattformen på modellens lanseringsdag. I tillegg tilbyr flere mindre firmaer løsninger, inkludert silisiumbasert flyt, Luchen-teknologi, Chuanjing-teknologi og forskjellige AI-infra-leverandører som har lansert støtte for DeepSeek-modeller. AI Technology Review har lært at dagens optimaliseringsmuligheter for lokaliserte distribusjoner av DeepSeek først og fremst eksisterer på to områder: en er optimalisering for sparsitetskarakteristikkene til MOE -modellen ved bruk av en blandet resonnement tilnærming for å distribuere 671 milliarder parameter MOE -modellen lokalt mens du bruker hybrid GPU/CPU -inferens. I tillegg er optimaliseringen av MLA viktig. Imidlertid står DeepSeek sine to modeller fremdeles overfor noen utfordringer med optimalisering av distribusjon. "På grunn av modellens størrelse og mange parametere, er optimalisering faktisk kompleks, spesielt for lokale distribusjoner der å oppnå en optimal balanse mellom ytelse og kostnader vil være utfordrende," uttalte en forsker fra Chuanjing -teknologi. Det viktigste hinderet ligger i å overvinne grensene for minnekapasitet. "Vi tar i bruk en heterogen samarbeidstilnærming for å utnytte CPU-er og andre beregningsressurser fullt ut, og bare plassere de ikke-delte delene av den sparsomme MOE-matrisen på CPU/DRAM for behandling ved bruk av CPU-operatører med høy ytelse, mens de tette delene holder seg på GPU," forklarte han videre. Rapporter indikerer at Chuanjings open source-rammeverk Ktransformers først og fremst injiserer forskjellige strategier og operatører i den opprinnelige transformatorens implementering gjennom en mal, noe som forbedrer inferansehastigheten betydelig ved bruk av metoder som cudagraph. DeepSeek har skapt muligheter for disse oppstartene, ettersom vekstfordeler blir tydelige; Mange firmaer har rapportert merkbar kundevekst etter å ha lansert DeepSeek API, og mottatt henvendelser fra tidligere kunder som leter etter optimaliseringer. Bransjeinnsidere har bemerket, "I det siste ble noe etablerte klientgrupper ofte låst i de standardiserte tjenestene til større selskaper, og tett bundet av kostnadsfordelene på grunn av skala. Imidlertid, etter å ha fullført distribusjonen av DeepSeek-R1/V3 før vårfestivalen, fikk vi plutselig samarbeidet fra flere kjente klienter. For øyeblikket ser det ut til at DeepSeek gjør modellens inferensytelse stadig mer kritisk, og med bredere bruk av store modeller vil dette fortsette å påvirke utviklingen i AI -infra -industrien betydelig. Hvis en modell på dypseek-nivå kan distribueres lokalt til en lav pris, vil den i stor grad hjelpe myndighetene og foretak digital transformasjonsinnsats. Imidlertid vedvarer utfordringene, ettersom noen kunder kan ha høye forventninger til store modellfunksjoner, noe som gjør det tydeligere at å balansere ytelse og kostnader blir viktig i praktisk distribusjon.