Data indikerer, at DeepSeek siden udgivelsen har påløbet 22,15 millioner daglige aktive brugere (dau) inden for kun 21 dage og opnået 41,6% af ChatGpts brugerbase og overgået 16,95 millioner daglige aktive brugere af Doubao og således at blive den hurtigst voksende ansøgning globalt, toppede Apple App Store i 157 lande/regioner. Mens brugerne flokede i hopet, har cyberhackere imidlertid været ubarmhjertigt angrebet den dybseek -app og forårsaget betydelig belastning på dens servere. Industrianalytikere mener, at dette delvist skyldes dybseek -implementeringskort til træning, mens de mangler tilstrækkelig beregningskraft til at resonnere. En industriinsider informerede AI -teknologianmeldelse, "De hyppige serverproblemer kan let løses ved at opkræve gebyrer eller finansiering for at købe flere maskiner; i sidste ende afhænger det af DeepSeek's beslutninger." Dette præsenterer en afvejning med at fokusere på teknologi versus produktisering. Deepseek har i vid udstrækning været afhængig af kvantekvantisering for selvbestemmelse efter at have modtaget lidt ekstern finansiering, hvilket resulterede i relativt lavt pengestrømstryk og et renere teknologisk miljø. I øjeblikket, i lyset af de førnævnte problemer, opfordrer nogle brugere dybse på sociale medier til at hæve brugstærsklerne eller introducere betalte funktioner for at forbedre brugerkomforten. Derudover er udviklere begyndt at bruge de officielle API- eller tredjeparts-API'er til optimering. Imidlertid annoncerede Deepseeks åbne platform for nylig, "Nuværende serverressourcer er knappe, og API -serviceopladninger er blevet suspenderet."

Dette åbner utvivlsomt flere muligheder for tredjepartsleverandører i AI-infrastruktursektoren. For nylig har adskillige indenlandske og internationale cloud -giganter lanceret Deepseeks model API'er - Orechseas Giants Microsoft og Amazon var blandt de første til at deltage i slutningen af ​​januar. Den indenlandske leder, Huawei Cloud, foretog det første skridt, der frigav Deepseek R1 og V3-ræsonnementstjenester i samarbejde med siliciumbaseret flow den 1. februar. Rapporter fra AI Technology Review indikerer, at Silicon-baserede Flow's tjenester har set en tilstrømning af brugere, effektivt "styrt" platformen. De store tre tech-virksomheder-BAT (Baidu, Alibaba, Tencent) og Bytedance-udstedte også udstedte lave omkostninger med begrænset tid fra 3. februar, der minder om sidste års Cloud-leverandør Price Wars, der blev antændt af Deepseeks V2-model-lancering, hvor Deepseek begyndte at blive dubberet "Price Butcher." Cloud-leverandørernes hektiske handlinger gentager de tidligere stærke bånd mellem Microsoft Azure og Openai, hvor Microsoft i 2019 foretog en betydelig investering på 1 milliard dollars i Openai og høste fordele efter Chatgpt's lancering i 2023. Dog begyndte dette nære forhold at fr være frosset efter meta-open-sourced lama, hvilket gjorde det muligt for andre leverandører uden for Microsoft Azure Ecosy for at gå sammen med deres store modeller. I dette tilfælde har Deepseek ikke kun overgået chatgpt med hensyn til produktvarme, men har også introduceret open source-modeller efter O1-frigivelsen, svarende til spændingen omkring Llamas genoplivning af GPT-3.

I virkeligheden placerer skyudbydere sig også som trafikportaler for AI -applikationer, hvilket betyder, at uddybning af bånd med udviklere oversætter til forebyggende fordele. Rapporter viser, at Baidu Smart Cloud havde over 15.000 kunder, der brugte Deepseek -modellen via Qianfan -platformen på modellens lanceringsdag. Derudover tilbyder flere mindre virksomheder løsninger, herunder siliciumbaseret flow, Luchen-teknologi, Chuanjing-teknologi og forskellige AI-infra-udbydere, der har lanceret support til Deepseek-modeller. AI Technology Review har lært, at de nuværende optimeringsmuligheder for lokaliserede implementeringer af DeepSeek primært findes i to områder: Den ene optimerer for sparsitetsegenskaberne for MOE -modellen ved hjælp af en blandet ræsonnement til at implementere de 671 milliarder parameter MOE -model lokalt, mens den bruger hybrid GPU/CPU -inferens. Derudover er optimering af MLA afgørende. Imidlertid står Deepseeks to modeller stadig over for nogle udfordringer inden for implementeringsoptimering. "På grund af modellens størrelse og adskillige parametre er optimering faktisk kompleks, især for lokale implementeringer, hvor opnåelse af en optimal balance mellem ydeevne og omkostninger vil være udfordrende," sagde en forsker fra Chuanjing -teknologi. Den mest markante hindring ligger i at overvinde grænser for hukommelseskapacitet. "Vi vedtager en heterogen samarbejdsmetode til fuldt ud at udnytte CPU'er og andre beregningsressourcer, der kun placerer de ikke-delte dele af den sparsomme MOE-matrix på CPU/DRAM til behandling ved hjælp af højprestans CPU-operatører, mens de tætte dele forbliver på GPU," forklarede han yderligere. Rapporter viser, at Chuanjings open source-ramme KTransformere primært indsprøjter forskellige strategier og operatører i den originale Transformers-implementering gennem en skabelon, hvilket markant forbedrer inferenshastigheden ved hjælp af metoder som CUDAGE. Deepseek har skabt muligheder for disse startups, da vækstfordelene bliver tydelige; Mange virksomheder har rapporteret en mærkbar kundevækst efter lanceringen af ​​Deepseek API og modtaget forespørgsler fra tidligere klienter på udkig efter optimeringer. Industriinsidere har bemærket, "Tidligere blev noget etablerede klientgrupper ofte låst ind i de standardiserede tjenester i større virksomheder, tæt bundet af deres omkostningsfordele på grund af skala. Efter at have afsluttet implementeringen af ​​dybseek-R1/V3 før forårsfestivalen modtog vi pludselig samarbejdsanmodninger fra flere velkendte klienter, og endda tidligere, at der var underholdte klienter, der indgik kontakt for at introducere vores Deepseek-tjenester." I øjeblikket ser det ud til, at Deepseek gør modelinflydelsesresultaterne stadig mere kritisk, og med bredere vedtagelse af store modeller vil dette fortsætte med at påvirke udviklingen i AI -infra -industrien markant. Hvis en dybse-niveau-model kunne implementeres lokalt til en lav pris, ville den i høj grad hjælpe regeringen og Enterprise digital transformationsindsats. Udfordringer vedvarer imidlertid, da nogle klienter kan have høje forventninger til store modelfunktioner, hvilket gør det mere tydeligt, at balance mellem ydeevne og omkostninger bliver vigtige i praktisk implementering.