Dados indicam que, desde o seu lançamento, o DeepSeek acumulou 22,15 milhões de usuários ativos diários (DAU) em apenas 21 dias, alcançando 41,6% da base de usuários do ChatGPT e ultrapassando os 16,95 milhões de usuários ativos diários do Doubao, tornando-se assim o aplicativo de crescimento mais rápido globalmente, liderando a App Store da Apple em 157 países/regiões. No entanto, enquanto os usuários afluíam em massa, os hackers cibernéticos têm atacado implacavelmente o aplicativo DeepSeek, causando uma sobrecarga significativa em seus servidores. Analistas do setor acreditam que isso se deve, em parte, ao fato de o DeepSeek implementar cartões para treinamento, sem ter poder computacional suficiente para o raciocínio. Uma fonte do setor informou à AI Technology Review: "Os problemas frequentes com os servidores podem ser resolvidos facilmente cobrando taxas ou financiando a compra de mais máquinas; em última análise, depende das decisões do DeepSeek". Isso representa uma compensação entre o foco em tecnologia e a produtização. O DeepSeek tem se baseado amplamente na quantização quântica para sua autossuficiência, tendo recebido pouco financiamento externo, o que resultou em uma pressão de fluxo de caixa relativamente baixa e um ambiente tecnológico mais puro. Atualmente, diante dos problemas mencionados, alguns usuários estão incentivando o DeepSeek nas redes sociais a elevar os limites de uso ou a introduzir recursos pagos para aumentar o conforto do usuário. Além disso, os desenvolvedores começaram a utilizar a API oficial ou APIs de terceiros para otimização. No entanto, a plataforma aberta do DeepSeek anunciou recentemente: "Os recursos atuais do servidor são escassos e as recargas de serviços da API foram suspensas".

Isso, sem dúvida, abre mais oportunidades para fornecedores terceirizados no setor de infraestrutura de IA. Recentemente, diversas gigantes nacionais e internacionais da nuvem lançaram as APIs do modelo DeepSeek — as gigantes estrangeiras Microsoft e Amazon estavam entre as primeiras a aderir no final de janeiro. A líder nacional, Huawei Cloud, deu o primeiro passo, lançando os serviços de raciocínio DeepSeek R1 e V3 em colaboração com a Flow, sediada em silício, em 1º de fevereiro. Relatórios da AI Technology Review indicam que os serviços da Flow, sediada em silício, tiveram um influxo de usuários, efetivamente "travando" a plataforma. As três grandes empresas de tecnologia — BAT (Baidu, Alibaba, Tencent) e ByteDance — também lançaram ofertas de baixo custo e por tempo limitado a partir de 3 de fevereiro, uma reminiscência da guerra de preços entre fornecedores de nuvem do ano passado, desencadeada pelo lançamento do modelo V2 da DeepSeek, onde a DeepSeek começou a ser apelidada de "açougueira de preços". As ações frenéticas dos fornecedores de nuvem ecoam os fortes laços anteriores entre o Microsoft Azure e o OpenAI, onde, em 2019, a Microsoft fez um investimento substancial de US$ 1 bilhão no OpenAI e colheu benefícios após o lançamento do ChatGPT em 2023. No entanto, essa relação próxima começou a se deteriorar depois que a Meta tornou o Llama de código aberto, permitindo que outros fornecedores fora do ecossistema do Microsoft Azure competissem com seus modelos de grande porte. Nesse caso, o DeepSeek não apenas ultrapassou o ChatGPT em termos de produto, como também introduziu modelos de código aberto após o lançamento do o1, semelhante ao entusiasmo em torno da retomada do GPT-3 pelo Llama.

Na realidade, os provedores de nuvem também estão se posicionando como gateways de tráfego para aplicativos de IA, o que significa que o aprofundamento dos laços com os desenvolvedores se traduz em vantagens preventivas. Relatórios indicam que a Baidu Smart Cloud tinha mais de 15.000 clientes utilizando o modelo DeepSeek por meio da plataforma Qianfan no dia do lançamento do modelo. Além disso, várias empresas menores estão oferecendo soluções, incluindo a Flow baseada em silício, a Luchen Technology, a Chuanjing Technology e vários provedores de infraestrutura de IA que lançaram suporte para modelos DeepSeek. A AI Technology Review descobriu que as oportunidades atuais de otimização para implantações localizadas do DeepSeek existem principalmente em duas áreas: uma é a otimização para as características de dispersão do modelo MoE usando uma abordagem de raciocínio misto para implantar o modelo MoE de 671 bilhões de parâmetros localmente, utilizando inferência híbrida de GPU/CPU. Além disso, a otimização do MLA é vital. No entanto, os dois modelos do DeepSeek ainda enfrentam alguns desafios na otimização da implantação. "Devido ao tamanho do modelo e aos inúmeros parâmetros, a otimização é de fato complexa, especialmente para implantações locais, onde alcançar um equilíbrio ideal entre desempenho e custo será desafiador", afirmou um pesquisador da Chuanjing Technology. O maior obstáculo reside na superação dos limites de capacidade de memória. "Adotamos uma abordagem de colaboração heterogênea para utilizar totalmente as CPUs e outros recursos computacionais, colocando apenas as partes não compartilhadas da matriz MoE esparsa na CPU/DRAM para processamento usando operadores de CPU de alto desempenho, enquanto as partes densas permanecem na GPU", explicou ele. Relatórios indicam que o framework de código aberto KTransformers da Chuanjing injeta principalmente várias estratégias e operadores na implementação original do Transformers por meio de um modelo, aumentando significativamente a velocidade de inferência usando métodos como CUDAGraph. O DeepSeek criou oportunidades para essas startups, à medida que os benefícios do crescimento se tornam aparentes; muitas empresas relataram um crescimento notável de clientes após o lançamento da API DeepSeek, recebendo consultas de clientes anteriores em busca de otimizações. Especialistas do setor observaram: "No passado, grupos de clientes relativamente consolidados eram frequentemente limitados aos serviços padronizados de empresas maiores, fortemente limitados por suas vantagens de custo devido à escala. No entanto, após concluir a implantação do DeepSeek-R1/V3 antes do Festival da Primavera, recebemos repentinamente solicitações de cooperação de vários clientes conhecidos, e até mesmo clientes anteriormente inativos iniciaram contato para apresentar nossos serviços DeepSeek." Atualmente, parece que o DeepSeek está tornando o desempenho da inferência de modelos cada vez mais crítico e, com a adoção mais ampla de modelos de grande porte, isso continuará a influenciar significativamente o desenvolvimento do setor de infraestrutura de IA. Se um modelo no nível do DeepSeek pudesse ser implantado localmente a um baixo custo, isso auxiliaria significativamente os esforços de transformação digital de governos e empresas. No entanto, os desafios persistem, pois alguns clientes podem ter grandes expectativas em relação aos recursos de modelos de grande porte, tornando mais evidente que o equilíbrio entre desempenho e custo se torna vital na implantação prática.