Uppgifter indikerar att Deepseek sedan DEEPSEEK sedan har tillkommit 22,15 miljoner aktiva användare (DAU) inom bara 21 dagar, vilket uppnår 41,6% av Chatgpts användarbas och överträffat 16,95 miljoner dagliga aktiva användare av Doubao och blev därmed den snabbast växande applikationen globalt och toppar Apple App-butiken i 157 länder/regioner. Men medan användare flockade i massor har cyberhackare obevekligt attackerat Deepseek -appen och orsakat betydande belastning på sina servrar. Branschanalytiker tror att detta delvis beror på att Deepseek distribuerar kort för utbildning medan de saknar tillräcklig beräkningskraft för resonemang. En branschinsider informerade AI -tekniköversikt, "De frekventa serverfrågorna kan enkelt lösas genom att ta ut avgifter eller finansiering för att köpa fler maskiner; i slutändan beror det på Deepseeks beslut." Detta presenterar en avvägning för att fokusera på teknik kontra produktisering. DeepSeek har till stor del förlitat sig på kvantkvantisering för självförsörjning, efter att ha fått lite extern finansiering, vilket resulterat i relativt lågt kassaflödestryck och en renare teknisk miljö. För närvarande, mot bakgrund av de ovannämnda problemen, uppmanar vissa användare Deepseek på sociala medier att höja användningsgränserna eller introducera betalda funktioner för att förbättra användarkomforten. Dessutom har utvecklare börjat använda de officiella API- eller tredjeparts-API: erna för optimering. Deepseeks öppna plattform tillkännagav emellertid nyligen, "Nuvarande serverresurser är knappa och API -tjänsteladdningar har avbrutits."

Detta öppnar utan tvekan fler möjligheter för tredjepartsleverantörer inom AI-infrastruktursektorn. Nyligen har många inhemska och internationella molngiganter lanserat Deepseeks modell API: er - Overseas Giants Microsoft och Amazon var bland de första som gick med i slutet av januari. Den inhemska ledaren, Huawei Cloud, gjorde det första draget och släppte Deepseek R1 och V3 resonemangstjänster i samarbete med kiselbaserat flöde den 1 februari. Rapporter från AI Technology Review indikerar att Silicon-baserade Flows tjänster har sett en tillströmning av användare och effektivt "kraschat" plattformen. De stora tre teknikföretagen-Bat (Baidu, Alibaba, Tencent) och ByteDance-utfärdade också lågkostnadsbidrag från och med begränsad tid från och med 3 februari, påminner om förra årets molnförsäljare Price Wars antändas av Deepseeks V2-modelllansering, där Deepseek började kallas "Price Butcher." The frantic actions of cloud vendors echo the earlier strong ties between Microsoft Azure and OpenAI, where in 2019, Microsoft made a substantial $1 billion investment in OpenAI and reaped benefits after ChatGPT's launch in 2023. However, this close relationship started to fray after Meta open-sourced Llama, allowing other vendors outside the Microsoft Azure ecosystem to compete with their large models. I det här fallet har Deepseek inte bara överträffat chatgpt när det gäller produktvärme utan har också introducerat öppna källkodsmodeller efter O1-utgåvan, liknande spänningen kring Llamas återupplivning av GPT-3.

I verkligheten positionerar molnleverantörer sig också som trafikportar för AI -applikationer, vilket innebär att fördjupning av band med utvecklare översätts till förebyggande fördelar. Rapporter indikerar att Baidu Smart Cloud hade över 15 000 kunder som använde Deepseek -modellen via Qianfan -plattformen på modellens lanseringsdag. Dessutom erbjuder flera mindre företag lösningar, inklusive kiselbaserat flöde, Luchen-teknik, Chuanjing-teknik och olika AI INFRA-leverantörer som har lanserat stöd för Deepseek-modeller. AI Technology Review har lärt sig att aktuella optimeringsmöjligheter för lokala distributioner av Deepseek främst finns inom två områden: en är optimerad för sparsitetsegenskaperna för MOE -modellen med hjälp av en blandad resonemang för att distribuera 671 miljarder parameter MOE -modell lokalt samtidigt som man använder hybrid GPU/CPU -inferens. Dessutom är optimeringen av MLA avgörande. Deepseeks två modeller står emellertid fortfarande inför vissa utmaningar när det gäller distributionsoptimering. "På grund av modellens storlek och många parametrar är optimering verkligen komplex, särskilt för lokala distributioner där att uppnå en optimal balans mellan prestanda och kostnad kommer att vara utmanande," sade en forskare från Chuanjing -tekniken. Det viktigaste hinderet ligger i att övervinna minneskapacitetsgränserna. "Vi antar en heterogen samarbetsmetod för att fullt ut utnyttja CPU: er och andra beräkningsresurser, vilket bara placerar de icke-delade delarna av den glesa MOE-matrisen på CPU/DRAM för bearbetning med hjälp av CPU-operatörer med hög prestanda, medan de täta delarna stannar kvar på GPU," förklarade han vidare. Rapporter indikerar att Chuanjings open source-ram Ktransformers främst injicerar olika strategier och operatörer i den ursprungliga transformatorns implementering genom en mall, vilket avsevärt förbättrar inferenshastigheten med hjälp av metoder som cudagraf. Deepseek har skapat möjligheter för dessa nystartade företag, eftersom tillväxtfördelar blir uppenbara; Många företag har rapporterat en märkbar kundtillväxt efter att ha lanserat Deepseek API och fått förfrågningar från tidigare kunder som letar efter optimeringar. Industrins insiders har noterat, "Tidigare var något etablerade klientgrupper ofta inlåsta i de större företagens standardiserade tjänster, tätt bundna av sina kostnadsfördelar på grund av skala. Men efter att ha slutfört utplaceringen av Deepseek-R1/V3 före vårfestivalen, fick vi plötsligt samarbetsförfrågningar från flera välkända klienter och till och med tidigare Dormant-klienter initierade kontakt med våra djupgående tjänster." För närvarande verkar det som om DeepSeek gör modellinferensprestanda alltmer kritisk, och med bredare antagande av stora modeller kommer detta att fortsätta påverka utvecklingen i AI INFRA -industrin avsevärt. Om en Deepseek-nivå-modell skulle kunna distribueras lokalt till en låg kostnad, skulle den i hög grad hjälpa regeringens och företagets digitala omvandlingsinsatser. Men utmaningar kvarstår, eftersom vissa kunder kan ha höga förväntningar på stora modellfunktioner, vilket gör det tydligare att balanseringsprestanda och kostnader blir avgörande för praktisk distribution.