Os dados indicam que, desde o seu lançamento, a DeepSeek acumulou 22,15 milhões de usuários ativos diários (DAU) dentro de apenas 21 dias, alcançando 41,6% da base de usuários do ChatGPT e superando 16,95 milhões de usuários ativos diários de Doubao, tornando-se o aplicativo mais rápido em crescimento globalmente, no topo da Apple Apport em 157 países/regiões. No entanto, enquanto os usuários reuniram -se em massa, os hackers cibernéticos atacam incansavelmente o aplicativo Deepseek, causando uma tensão significativa em seus servidores. Os analistas do setor acreditam que isso se deve parcialmente ao DeepSeek, implantando cartões para treinamento, sem poder computacional suficiente para o raciocínio. Um membro do setor informou a revisão da tecnologia de IA: "Os problemas frequentes do servidor podem ser resolvidos facilmente cobrando taxas ou financiamento para comprar mais máquinas; em última análise, depende das decisões da Deepseek". Isso apresenta um trade-off no foco na tecnologia versus a produção. A Deepseek baseou-se amplamente da quantização quântica para auto-sustento, tendo recebido pouco financiamento externo, resultando em pressão de fluxo de caixa relativamente baixa e em um ambiente tecnológico mais puro. Atualmente, à luz dos problemas acima mencionados, alguns usuários estão instando a VSEAK nas mídias sociais para elevar os limiares de uso ou introduzir recursos pagos para aprimorar 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 da 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 de terceiros no setor de infraestrutura de IA. Recentemente, numerosos gigantes de nuvem nacional e internacional lançaram as APIs de modelo de Deepseek - o Overseas Giants Microsoft e Amazon foram os primeiros a participar no final de janeiro. O líder doméstico, Huawei Cloud, fez o primeiro passo, liberando os serviços de raciocínio Deepseek R1 e V3 em colaboração com o fluxo baseado em silício em 1º de fevereiro. Os relatórios da AI Technology Review indicam que os serviços da Flow de Silicon viram um influxo de usuários, efetivamente "travarem" a plataforma. As três grandes empresas de tecnologia-BAT (Baidu, Alibaba, Tencent) e Bytedance-também emitiram ofertas de baixo custo e tempo limitado a partir de 3 de fevereiro, remanescentes das guerras de preços do vendedor de nuvem do ano passado, inflamadas pelo lançamento do modelo V2 da Deepseek, onde o Deepseek começou a ser apelidado de "Price But" ". As ações frenéticas dos vendedores em 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, esse relacionamento próximo ao Microsoft Afray após a META Open LLLA, com o LLMA de outros vendores. Nesse caso, a Deepseek não apenas superou o ChatGPT em termos de calor do produto, mas também introduziu modelos de código aberto após a liberação do O1, semelhante à emoção em torno do renascimento 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. Os relatórios indicam que o Baidu Smart Cloud tinha mais de 15.000 clientes utilizando o modelo Deepseek através da plataforma Qianfan no dia de lançamento do modelo. Além disso, várias empresas menores estão oferecendo soluções, incluindo fluxo baseado em silício, tecnologia Luchen, tecnologia Chuanjing e vários fornecedores de infra-IA que lançaram suporte para modelos DeepSeek. A IA Technology Review aprendeu que as oportunidades de otimização atuais para implantações localizadas da DeepSeek existem principalmente em duas áreas: uma está otimizando para as características da escassez do modelo MOE, usando uma abordagem de raciocínio misto para implantar o modelo MOE de 671 bilhões de parâmetros localmente enquanto utiliza a inferência Hybrid GPU/IPC. Além disso, a otimização do MLA é vital. No entanto, os dois modelos de Deepseek ainda enfrentam alguns desafios na otimização de implantação. "Devido ao tamanho do modelo e aos numerosos parâmetros, a otimização é realmente complexa, principalmente para implantações locais, onde alcançar um equilíbrio ideal entre desempenho e custo será um desafio", afirmou um pesquisador da tecnologia Chuanjing. O obstáculo mais significativo está na superação dos limites da 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 os operadores de CPU de alto desempenho, enquanto as porções densas permanecem na GPU", explicou-se ainda mais. Os relatórios indicam que a estrutura de código aberto de Chuanjing Ktransformers injeta principalmente várias estratégias e operadores na implementação original dos Transformers através de um modelo, aumentando significativamente a velocidade de inferência usando métodos como o CUDAGRAPH. A Deepseek criou oportunidades para essas startups, pois os benefícios de crescimento estão se tornando aparentes; Muitas empresas relataram crescimento notável do cliente após o lançamento da API Deepseek, recebendo consultas de clientes anteriores que procuram otimizações. Os insiders do setor observaram: "No passado, grupos de clientes um tanto estabelecidos eram frequentemente presos aos serviços padronizados de empresas maiores, fortemente vinculadas por suas vantagens de custo devido à escala. No entanto, após a conclusão da implantação de vários clientes e até os clientes do Festival de Spring, que recebemos repentinamente que recebemos os pedidos de cooperação, e os clientes de contatos anteriores a contaclitá-las. Atualmente, parece que o DeepSeek está tornando o desempenho da inferência do modelo cada vez mais crítico e, com a adoção mais ampla de grandes modelos, isso continuará influenciando significativamente o desenvolvimento na indústria da IA. Se um modelo de nível profundo pudesse ser implantado localmente a um baixo custo, ajudaria muito o governo e os esforços de transformação digital corporativa. No entanto, os desafios persistem, pois alguns clientes podem ter grandes expectativas em relação aos grandes recursos de modelo, tornando mais aparente que o equilíbrio e o custo e o custo se torna vital na implantação prática.