Mae data'n dangos, ers ei ryddhau, bod Deepseek wedi cronni 22.15 miliwn o ddefnyddwyr gweithredol dyddiol (DAU) o fewn dim ond 21 diwrnod, gan gyflawni 41.6% o sylfaen defnyddwyr ChatGPT a rhagori ar 16.95 miliwn o ddefnyddwyr gweithredol dyddiol Doubao, a thrwy hynny ddod y cais sy'n tyfu gyflymaf yn fyd-eang, ar frig y siop Apppe App Apple mewn 157 o wledydd/rhanbarthau. Fodd bynnag, er bod defnyddwyr wedi heidio mewn defnau, mae hacwyr seiber wedi bod yn ymosod yn ddi -baid yn app Deepseek, gan achosi straen sylweddol ar ei weinyddion. Mae dadansoddwyr diwydiant yn credu bod hyn yn rhannol oherwydd cardiau sy'n defnyddio Deepseek ar gyfer hyfforddiant tra heb ddigon o bŵer cyfrifiadol ar gyfer rhesymu. Adolygiad Technoleg AI Hysbysedig Diwydiant, "Gellir datrys y materion gweinydd mynych yn hawdd trwy godi ffioedd neu gyllid i brynu mwy o beiriannau; yn y pen draw, mae'n dibynnu ar benderfyniadau Deepseek." Mae hyn yn cyflwyno cyfaddawd wrth ganolbwyntio ar dechnoleg yn erbyn cynhyrchu. Mae DeepSeek wedi dibynnu i raddau helaeth ar feintioli cwantwm ar gyfer hunan-gynnal, ar ôl cael ychydig o gyllid allanol, gan arwain at bwysedd llif arian cymharol isel ac amgylchedd technolegol purach. Ar hyn o bryd, yng ngoleuni'r problemau uchod, mae rhai defnyddwyr yn annog Deepseek ar gyfryngau cymdeithasol i ddyrchafu trothwyon defnydd neu gyflwyno nodweddion taledig i wella cysur defnyddwyr. Yn ogystal, mae datblygwyr wedi dechrau defnyddio'r API swyddogol neu APIs trydydd parti i'w optimeiddio. Fodd bynnag, cyhoeddodd platfform agored DeepSeek yn ddiweddar, "Mae adnoddau gweinydd cyfredol yn brin, ac mae ail -wefru gwasanaeth API wedi'u hatal.”

Heb os, mae hyn yn agor mwy o gyfleoedd i werthwyr trydydd parti yn y sector seilwaith AI. Yn ddiweddar, mae nifer o gewri cwmwl domestig a rhyngwladol wedi lansio Model APIs Deepseek - roedd Cewri Overseas Microsoft ac Amazon ymhlith y cyntaf i ymuno ddiwedd mis Ionawr. Gwnaeth yr arweinydd domestig, Huawei Cloud, y symudiad cyntaf, gan ryddhau gwasanaethau rhesymu Deepseek R1 a V3 mewn cydweithrediad â Llif yn Silicon ar Chwefror 1. Mae adroddiadau o AI Technology Review yn dangos bod gwasanaethau Flow yn seiliedig ar silicon wedi gweld mewnlifiad o ddefnyddwyr, i bob pwrpas yn "chwalu" y platfform. Cyhoeddodd y tri chwmni technoleg mawr-Bat (Baidu, Alibaba, Tencent) a Bytedance-gynigion cost isel, amser cyfyngedig amser yn cychwyn ar Chwefror 3, yn atgoffa rhywun o ryfeloedd prisiau gwerthwr cwmwl y llynedd a daniwyd gan lansiad model V2 Deepseek, lle dechreuodd Deepseek gael ei alw'n "Butcher Price." Mae gweithredoedd gwyllt gwerthwyr cwmwl yn adleisio'r cysylltiadau cryf cynharach rhwng Microsoft Azure ac Openai, lle yn 2019, gwnaeth Microsoft fuddsoddiad sylweddol o $ 1 biliwn yn Openai a medi budd-daliadau ar ôl lansiad Chatgpt yn 2023. Fodd bynnag, dechreuodd y berthynas agos hon fod yn ddarnio ar ôl i Ecose Meta. Yn yr achos hwn, mae Deepseek nid yn unig wedi rhagori ar ChatGPT o ran gwres cynnyrch ond mae hefyd wedi cyflwyno modelau ffynhonnell agored yn dilyn rhyddhau O1, yn debyg i'r cyffro ynghylch adfywiad Llama o GPT-3.

Mewn gwirionedd, mae darparwyr cwmwl hefyd yn lleoli eu hunain fel pyrth traffig ar gyfer cymwysiadau AI, sy'n golygu bod dyfnhau cysylltiadau â datblygwyr yn trosi i fanteision preemptive. Mae adroddiadau'n nodi bod gan Baidu Smart Cloud dros 15,000 o gwsmeriaid yn defnyddio'r model Deepseek trwy'r platfform Qianfan ar ddiwrnod lansio'r model. Yn ogystal, mae sawl cwmni llai yn cynnig atebion, gan gynnwys llif yn seiliedig ar silicon, technoleg Luchen, technoleg Chuanjing, ac amryw o is-ddarparwyr AI sydd wedi lansio cefnogaeth ar gyfer modelau Deepseek. Mae Adolygiad Technoleg AI wedi dysgu bod y cyfleoedd optimeiddio cyfredol ar gyfer lleoli lleol o Deepseek yn bodoli yn bennaf mewn dau faes: mae un yn optimeiddio ar gyfer nodweddion teneurwydd y model MOE gan ddefnyddio dull rhesymu cymysg o ddefnyddio'r model paramedr 671 biliwn MOE yn lleol wrth ddefnyddio casgliad GPU/CPU hybrid. Yn ogystal, mae optimeiddio MLA yn hanfodol. Fodd bynnag, mae dau fodel Deepseek yn dal i wynebu rhai heriau wrth optimeiddio lleoli. "Oherwydd maint y model a nifer o baramedrau, mae optimeiddio yn wir yn gymhleth, yn enwedig ar gyfer lleoli lleol lle bydd sicrhau'r cydbwysedd gorau posibl rhwng perfformiad a chost yn heriol," meddai ymchwilydd o dechnoleg Chuanjing. Y rhwystr mwyaf arwyddocaol yw goresgyn terfynau capasiti cof. "Rydym yn mabwysiadu dull cydweithredu heterogenaidd i ddefnyddio CPUs ac adnoddau cyfrifiadol eraill yn llawn, gan roi dim ond y rhannau heb eu rhannu o'r matrics MOE tenau ar CPU/DRAM i'w prosesu gan ddefnyddio gweithredwyr CPU perfformiad uchel, tra bod y dognau trwchus yn aros ar y GPU," esboniodd ymhellach. Mae adroddiadau'n nodi bod Ktransformers fframwaith ffynhonnell agored Chuanjing yn chwistrellu amrywiol strategaethau a gweithredwyr yn bennaf i weithrediad gwreiddiol y trawsnewidyddion trwy dempled, gan wella cyflymder casglu yn sylweddol gan ddefnyddio dulliau fel CUDAGRAPH. Mae DeepSeek wedi creu cyfleoedd ar gyfer y busnesau cychwynnol hyn, gan fod buddion twf yn dod yn amlwg; Mae llawer o gwmnïau wedi nodi twf amlwg i gwsmeriaid ar ôl lansio API Deepseek, gan dderbyn ymholiadau gan gleientiaid blaenorol sy'n chwilio am optimeiddiadau. Mae mewnwyr y diwydiant wedi nodi, "Yn y gorffennol, roedd grwpiau cleientiaid a sefydlwyd braidd yn aml yn cael eu cloi i wasanaethau safonedig cwmnïau mwy, wedi'u rhwymo'n dynn gan eu manteision cost oherwydd graddfa. Fodd bynnag, ar ôl cwblhau defnyddio Deepseek-R1/V3 cyn gŵyl y gwanwyn, yn sydyn cawsom geisiadau cydweithredu gan nifer o gleientiaid blaenorol i gyflwyno i gleientiaid da." Ar hyn o bryd, mae'n ymddangos bod DeepSeek yn gwneud perfformiad casglu modelau yn fwyfwy beirniadol, a chyda mabwysiadu modelau mawr yn ehangach, bydd hyn yn parhau i ddylanwadu ar ddatblygiad yn y diwydiant AI is -ddiwydiant yn sylweddol. Pe bai modd defnyddio model ar lefel DeepSeek yn lleol am gost isel, byddai'n cynorthwyo ymdrechion trawsnewid digidol y llywodraeth a menter yn fawr. Fodd bynnag, mae heriau'n parhau, oherwydd gall rhai cleientiaid fod â disgwyliadau uchel o ran galluoedd model mawr, gan ei gwneud yn fwy amlwg bod cydbwyso perfformiad a chost yn dod yn hanfodol wrth eu defnyddio'n ymarferol.