Datele indică faptul că, de la lansare, Deepseek a acumulat 22,15 milioane de utilizatori activi zilnici (DAU) în doar 21 de zile, obținând 41,6% din baza de utilizatori a lui ChatGPT și depășind 16,95 milioane de utilizatori activi zilnic de Doubao, devenind astfel cea mai rapidă aplicație în creștere la nivel global, depășind magazinul Apple App App în 157 de țări/regiuni. Cu toate acestea, în timp ce utilizatorii s -au aruncat în droguri, hackerii cibernetici au atacat fără încetare aplicația Deepseek, provocând o încordare semnificativă pe serverele sale. Analiștii din industrie consideră că acest lucru se datorează parțial cardurilor de implementare Deepseek pentru instruire, în timp ce nu are suficientă putere de calcul pentru raționament. Un insider din industrie a informat revizuirea tehnologiei AI, „Problemele frecvente ale serverului pot fi rezolvate cu ușurință prin încărcarea taxelor sau finanțarea pentru a achiziționa mai multe mașini; în cele din urmă, depinde de deciziile Deepseek”. Acest lucru prezintă un compromis în concentrarea pe tehnologie versus producție. Deepseek s-a bazat în mare parte pe cuantificarea cuantică pentru auto-susținere, după ce a primit puține finanțări externe, ceea ce a dus la o presiune relativ scăzută a fluxului de numerar și la un mediu tehnologic mai pur. În prezent, având în vedere problemele menționate mai sus, unii utilizatori solicită Deepseek pe rețelele de socializare să ridice pragurile de utilizare sau să introducă funcții plătite pentru a îmbunătăți confortul utilizatorului. În plus, dezvoltatorii au început să utilizeze API-ul oficial sau API-urile terțe pentru optimizare. Cu toate acestea, platforma deschisă Deepseek a anunțat recent, „Resursele serverului actuale sunt rare, iar reîncărcările de servicii API au fost suspendate.”

Acest lucru deschide, fără îndoială, mai multe oportunități pentru furnizorii terți din sectorul infrastructurii AI. Recent, numeroși giganți de cloud interni și internaționali au lansat API -urile Model Deepseek - Giganții devers Microsoft și Amazon au fost printre primii care s -au alăturat la sfârșitul lunii ianuarie. Liderul intern, Huawei Cloud, a făcut prima mișcare, eliberând servicii de raționament Deepseek R1 și V3 în colaborare cu fluxul bazat pe siliciu la 1 februarie. Rapoartele AI Technology Review indică faptul că serviciile bazate pe silicon au văzut un aflux de utilizatori, în mod efectiv „prăbușind” platforma. Cele trei mari companii de tehnologie-Bat (Baidu, Alibaba, Tencent) și Bytedance-au emis, de asemenea, oferte cu costuri reduse, în timp limitat, începând cu 3 februarie, care amintesc de vânzătorii de cloud de anul trecut, Price Wars, aprinse de lansarea modelului V2 de la Deepseek, unde Deepseek a început să fie denumit „Butcher de preț”. Acțiunile frenetice ale furnizorilor de cloud reprezintă legăturile puternice anterioare dintre Microsoft Azure și OpenAI, unde în 2019, Microsoft a făcut o investiție substanțială de 1 miliard de dolari în OpenAI și a obținut beneficii după lansarea lui Chatgpt în 2023. Cu toate acestea, această relație strânsă a început să se încadreze după ce meta-ul open-sourd Llama, permițând altor vânzători în afara Microsoft Azure Ecosystem pentru a concura cu competem. În acest caz, Deepseek nu a depășit doar chatGPT în ceea ce privește căldura produsului, dar a introdus și modele open-source în urma lansării O1, similar cu emoția din jurul renașterii GPT-3 a Llama.

În realitate, furnizorii de cloud se poziționează, de asemenea, ca gateway -uri de trafic pentru aplicații AI, ceea ce înseamnă că aprofundarea legăturilor cu dezvoltatorii se traduce prin avantaje preventive. Rapoartele indică faptul că Baidu Smart Cloud avea peste 15.000 de clienți care utilizează modelul Deepseek prin intermediul platformei Qianfan în ziua lansării modelului. În plus, mai multe firme mai mici oferă soluții, inclusiv flux pe bază de siliciu, tehnologie Luchen, tehnologie Chuanjing și diverși infraroși AI care au lansat sprijin pentru modelele Deepseek. AI Technology Review a aflat că oportunitățile actuale de optimizare pentru implementări localizate ale Deepseek există în primul rând în două domenii: una este optimizarea caracteristicilor de sparsitate ale modelului MOE folosind o abordare de raționament mixt pentru a implementa modelul MOE de 671 miliarde de parametri la nivel local, în timp ce se utilizează inferință hibridă GPU/CPU. În plus, optimizarea MLA este vitală. Cu toate acestea, cele două modele ale lui Deepseek se confruntă în continuare cu unele provocări în optimizarea implementării. „Datorită dimensiunii modelului și a numeroșilor parametri, optimizarea este într -adevăr complexă, în special pentru implementările locale, în cazul în care obținerea unui echilibru optim între performanță și cost va fi dificilă”, a declarat un cercetător de la Chuanjing Technology. Cea mai semnificativă obstacol constă în depășirea limitelor de capacitate a memoriei. „Adoptăm o abordare de colaborare eterogenă pentru a utiliza complet procesoare și alte resurse de calcul, plasând doar părțile ne-partajate ale matricei MO-uri rare pe CPU/DRAM pentru procesare folosind operatori de CPU de înaltă performanță, în timp ce porțiunile dense rămân la GPU”, a explicat el în continuare. Rapoartele indică faptul că KTransformers-ul cadrului open-source al Chuanjing injectează în principal diverse strategii și operatori în implementarea originală a transformatoarelor printr-un șablon, sporind semnificativ viteza de inferență folosind metode precum CUDAGRAPH. Deepseek a creat oportunități pentru aceste startup -uri, deoarece beneficiile de creștere devin evidente; Multe firme au raportat o creștere vizibilă a clienților după lansarea API -ului Deepseek, primind întrebări de la clienții precedenți care caută optimizări. Industria din industrie au remarcat: „În trecut, grupurile de clienți oarecum stabilite au fost adesea blocate în serviciile standardizate ale companiilor mai mari, strâns legate de avantajele lor de costuri din cauza scării. Cu toate acestea, după ce am finalizat desfășurarea de DeepSeek-R1/V3 înainte de festivalul de primăvară, am primit brusc cereri de cooperare de la mai mulți clienți cunoscuți și chiar și clienții de primăvară, au inițiat un contact pentru a introduce servicii profund." În prezent, se pare că Deepseek face ca performanța de inferență a modelului să fie din ce în ce mai critică și, odată cu adoptarea mai largă a modelelor mari, acest lucru va continua să influențeze în mod semnificativ dezvoltarea în industria AI. Dacă un model la nivel profund ar putea fi implementat la nivel local la un cost redus, acesta ar ajuta foarte mult eforturile de transformare digitală a guvernului și întreprinderii. Cu toate acestea, provocările persistă, deoarece unii clienți pot deține așteptări ridicate cu privire la capacitățile de model mari, ceea ce face mai evident că echilibrarea performanței și a costurilor devine vitală în implementarea practică.