Дадзеныя паказваюць, што з моманту свайго выпуску DeepSeek набраў 22,15 млн штодня актыўных карыстальнікаў (DAU) усяго за 21 дзень, дасягнуўшы 41,6% карыстацкіх базы ChatGPT і пераўзыходзячы 16,95 мільёнаў штодзённых актыўных карыстальнікаў Doubao, тым самым становячыся самым хуткарослым дадаткам у глабальным маштабе, пераносячы краму Apple App у 157 краінах/рэгіёнах. Аднак, у той час як карыстальнікі сцякаліся ў пульве, кібер -хакеры нястомна атакуюць прыкладанне DeepSeek, выклікаючы значнае напружанне на сваіх серверах. Галіновыя аналітыкі лічаць, што гэта часткова звязана з картамі разгортвання DeepSeek для навучання, не хапае дастатковай вылічальнай магутнасці для разважанняў. Інсайдэрскі галіновы інсайдэр праінфармаваў агляд тэхналогій AI: "Частыя праблемы з серверам можна лёгка вырашыць, спаганяючы зборы або фінансаванне для набыцця больш машын; у канчатковым рахунку гэта залежыць ад рашэнняў DeepSeek". Гэта ўяўляе сабой кампраміс у акцэнтаванні ўвагі на тэхналогіі ў параўнанні з вытворчасцю. Deepseek у значнай ступені абапіраецца на квантавую квантаванне самастойнага абслугоўвання, атрымаўшы мала знешняга фінансавання, што прывяло да адносна нізкага ціску грашовых патокаў і больш чыстай тэхналагічнай абстаноўкі. У цяперашні час, у святле вышэйзгаданых праблем, некаторыя карыстальнікі заклікаюць Deepeek у сацыяльных сетках павысіць парогі выкарыстання альбо ўводзіць платныя функцыі для паляпшэння камфорту карыстальнікаў. Акрамя таго, распрацоўшчыкі пачалі выкарыстоўваць афіцыйны API або іншыя API для аптымізацыі. Аднак адкрытая платформа DeepSeek нядаўна абвясціла: "Цяперашнія серверныя рэсурсы дэфіцытныя, і падзарадкі API былі прыпыненыя".

Гэта, несумненна, адкрывае больш магчымасцей для іншых пастаўшчыкоў у сектары інфраструктуры AI. Нядаўна шматлікія айчынныя і міжнародныя воблачныя гіганты запусцілі API Deepeek's Model - Averneas Giants Microsoft і Amazon былі аднымі з першых, хто далучыўся да канца студзеня. Унутраны лідэр Huawei Cloud зрабіў першы крок, выпусціўшы паслугі DeepSeek R1 і V3 у супрацоўніцтве з Silicon Flow 1 лютага. Справаздачы з агляду тэхналогій AI паказваюць, што паслугі патоку на аснове крэмнію бачылі прыток карыстальнікаў, эфектыўна "разбіваючы" платформу. Вялікія тройкі тэхналагічных кампаній-BAT (Baidu, Alibaba, Tencent) і Bytedance-таксама выдалі недарагі і абмежаваны час прапановы, пачынаючы з 3 лютага, нагадваючы пра мінулагоднюю пастаўшчыка цэнаў пастаўшчыка цэнаў, запальваных запускам V2 Deepeek, дзе Deepeek пачаў называцца "цанавы мяснік". Шалёныя дзеянні пастаўшчыкоў хмарных прадаўцоў паўтараюць больш раннія сувязі паміж Microsoft Azure і Openai, дзе ў 2019 годзе Microsoft зрабіла значныя інвестыцыі ў 1 мільярд долараў у Openai і пажыралі льготы пасля запуску ChatGpt у 2023 годзе. Аднак гэтая цесная сувязь пачала перапрацоўваць Meta адкрытых LLAMA, дазволіўшы іншых вытворцаў за межамі Microsoft AzueMem EcosyMem, каб атрымаць у іх стварэнне. У гэтым выпадку DeepSeek не толькі пераўзышоў чатпп з пункту гледжання цяпла прадукту, але і ўвёў мадэлі з адкрытым зыходным кодам пасля выпуску O1, падобна на хваляванне, звязанае з адраджэннем LLAMA GPT-3.

У рэчаіснасці хмарныя правайдэры таксама пазіцыянуюць сябе ў якасці шлюзаў для прыкладанняў AI, гэта значыць, што паглыбленне сувязі з распрацоўшчыкамі азначае прэвентыўныя перавагі. У справаздачах гаворыцца, што ў Baidu Smart Cloud было больш за 15 000 кліентаў, якія выкарыстоўвалі мадэль DeepSeek праз платформу Qianfan у дзень запуску мадэлі. Акрамя таго, некалькі меншых фірмаў прапануюць рашэнні, у тым ліку паток на аснове крэмнію, тэхналогіі Luchen, тэхналогіі Chuanjing і розныя пастаўшчыкі AI Infra, якія запусцілі падтрымку мадэляў DeepSeek. Агляд тэхналогій AI даведаўся, што сучасныя магчымасці аптымізацыі для лакалізаванага разгортвання DeepSeek у першую чаргу існуюць у дзвюх абласцях: адзін аптымізуе характарыстыкі рэдкасці мадэлі МО, з выкарыстаннем неадназначнага падыходу да разгортвання мадэлі 671 мільярда параметраў MOE пры выкарыстанні гібрыднага GPU/CPU. Акрамя таго, аптымізацыя MLA з'яўляецца жыццёва важнай. Аднак дзве мадэлі DeepSeek па -ранейшаму сутыкаюцца з некаторымі праблемамі ў аптымізацыі разгортвання. "З -за памеру мадэлі і шматлікіх параметраў аптымізацыя сапраўды складаная, асабліва для мясцовых разгортванняў, калі дасягненне аптымальнага балансу паміж прадукцыйнасцю і коштам будзе складаным", - заявіў даследчык па тэхналогіі Chuanjing. Самае значнае перашкода заключаецца ў пераадоленні абмежаванняў памяці. "Мы прымаем неаднародны падыход да супрацоўніцтва для поўнага выкарыстання працэсараў і іншых вылічальных рэсурсаў, размяшчаючы толькі нецякальныя часткі рэдкай матрыцы MOE на працэсары/DRAM для апрацоўкі з выкарыстаннем высокапрадукцыйных аператараў працэсара, а шчыльныя часткі застаюцца на графічным працэсары",-растлумачыў ён далей. У справаздачах гаворыцца, што рамкі Chuanjing з адкрытым зыходным кодам Ktransformers у першую чаргу ўводзяць розныя стратэгіі і аператараў у зыходную рэалізацыю трансфарматараў праз шаблон, што значна павышае хуткасць высновы, выкарыстоўваючы такія метады, як кудаф. DeepSeek стварыў магчымасці для гэтых стартапаў, паколькі выгады росту становяцца відавочнымі; Шматлікія фірмы паведамляюць пра прыкметны рост кліентаў пасля запуску API DeepSeek, атрымаўшы запыты ад папярэдніх кліентаў, якія шукаюць аптымізацыі. У мінулым інсайдэры галіны адзначалі: "У мінулым некалькі створаныя групы кліентаў часта былі зачыненыя ў стандартызаваныя паслугі буйных кампаній, шчыльна звязаныя з іх выдаткамі з-за маштабу. Аднак пасля завяршэння разгортвання DeepSeek-R1/V3 перад вясновым фестывалем мы раптам атрымалі запыты на супрацоўніцтва ад некалькіх вядомых кліентаў і нават папярэдне за раней душэўных кліентаў, ініцыяваных кантактамі, каб унесці нашыя паслугі Deepeek." У цяперашні час аказваецца, што DeepSeek робіць мадэль вынікаў высновы ўсё больш крытычнай, і пры больш шырокім прыняцці буйных мадэляў гэта будзе істотна ўплываць на развіццё ў індустрыі AI Infra. Калі мадэль на ўзроўні DeepSeek можа быць разгорнута лакальна з нізкай коштам, гэта значна дапаможа ўраду і намаганням па лічбавай трансфармацыі прадпрыемстваў. Аднак праблемы захоўваюцца, бо некаторыя кліенты могуць прыцягнуць вялікіх чаканняў адносна вялікіх мадэльных магчымасцей, што робіць больш відавочным, што балансаванне прадукцыйнасці і выдаткаў становіцца жыццёва важным пры практычным разгортванні.