Данните показват, че след излизането си, DeepSeek натрупва 22,15 милиона ежедневни активни потребители (DAU) само за 21 дни, постигайки 41,6% от потребителската база на Chatgpt и надминавайки 16,95 милиона ежедневни активни потребители на Doubao, като по този начин се превръщат в най-бързо развиващото се приложение в световен мащаб, оглавявайки Apple App Store в 157 държави/региони. Въпреки това, докато потребителите се стичаха с трудове, кибер хакерите безмилостно атакуват приложението DeepSeek, причинявайки значително напрежение на неговите сървъри. Анализаторите на индустрията смятат, че това се дължи отчасти на DeepSeek разполагането на карти за обучение, като същевременно липсва достатъчно изчислителна мощност за разсъждения. Информираният от индустрията информиран AI технологичен преглед, „Честите проблеми със сървъра могат да бъдат разрешени лесно чрез таксуване на такси или финансиране за закупуване на повече машини; в крайна сметка зависи от решенията на DeepSeek“. Това представя компромис при фокусирането върху технологиите спрямо продукцията. DeepSeek до голяма степен разчита на квантово квантоване за самоподоволяване, като получи малко външно финансиране, което води до сравнително ниско налягане на паричния поток и по-чиста технологична среда. Понастоящем, в светлината на гореспоменатите проблеми, някои потребители призовават DeepSeek в социалните медии да повишат праговете на използване или да въведат платени функции, за да подобрят комфорта на потребителите. Освен това, разработчиците започнаха да използват официалния API или API на трети страни за оптимизация. Въпреки това, отворената платформа на DeepSeek наскоро обяви, че "настоящите ресурси на сървъра са оскъдни, а презарежданията на API Service са спрени."

Това несъмнено отваря повече възможности за доставчици на трети страни в сектора на инфраструктурата на AI. Наскоро многобройни вътрешни и международни облачни гиганти стартираха моделни API на DeepSeek - Upersesse Giants Microsoft и Amazon бяха сред първите, които се присъединиха в края на януари. Вътрешният лидер, Huawei Cloud, направи първия ход, пускайки услугите на DeepSeek R1 и V3 в сътрудничество с потока, базиран на силиций, на 1 февруари. Докладите от AI Technology Review показват, че услугите на базата на силиконов поток са виждали приток на потребители, ефективно "срива" платформата. Големите три технологични компании-Bat (Baidu, Alibaba, Tencent) и Bytedance-също издадоха оферти с нискотарифни и ограничени времена, започващи от 3 февруари, напомнящи за миналогодишния Price Wars, запален от V2 на DeepSeek, където DeepSeek започна да бъде наречен „Ценовия месар“. Неистовите действия на облачните доставчици озвучават по-ранните силни връзки между Microsoft Azure и Openai, където през 2019 г. Microsoft направи значителна инвестиция в размер на 1 милиард долара в Openai и извлече обезщетения след старта на Chatgpt през 2023 г. Въпреки това, тази тясна връзка започна да се разпада, след като мета-входът на Microsoft, след като позволява на други доставчици. В този случай DeepSeek не само надмина Chatgpt по отношение на топлината на продукта, но също така въведе модели с отворен код след освобождаването на O1, подобно на вълнението около възраждането на Llama на GPT-3.

В действителност доставчиците на облаци също се позиционират като шлюзове за трафик за AI приложения, което означава, че задълбочаването на връзките с разработчиците се превежда като превантивни предимства. Отчетите сочат, че Baidu Smart Cloud е имал над 15 000 клиенти, използващи модела DeepSeek чрез платформата Qianfan в деня на стартиране на модела. Освен това, няколко по-малки фирми предлагат решения, включително поток на базата на силиций, Luchen Technology, Chuanjing Technology и различни доставчици на инфра на ИИ, които стартираха поддръжка за DeepSeek модели. AI Technology Review научи, че настоящите възможности за оптимизация за локализирани разгръщания на Deepseek съществуват предимно в две области: една е оптимизираща за характеристиките на оскъдността на модела MOE, използвайки подход на смесена разсъждение за разгръщане на модела на MOE от 671 милиарда MOE локално, докато използва Hybrid GPU/CPU изводи. Освен това, оптимизацията на MLA е жизненоважна. Въпреки това, двата модела на DeepSeek все още са изправени пред някои предизвикателства при оптимизацията на внедряването. „Поради размера на модела и многобройните параметри, оптимизацията наистина е сложна, особено за местните внедрения, при които постигането на оптимален баланс между производителността и разходите ще бъде предизвикателство“, заяви изследовател от Chuanjing Technology. Най -значимото препятствие се крие в преодоляването на ограниченията на капацитета на паметта. „Ние възприемаме хетерогенен подход за сътрудничество, за да използваме пълноценно CPU и други изчислителни ресурси, поставяйки само несподелените части от оскъдната MOE матрица върху CPU/DRAM за обработка, използвайки високоефективни оператори на процесора, докато плътните части остават на GPU“, обясни той по-нататък. Отчетите показват, че рамката на отворен код на Chuanjing Ktransformers в инжектира различни стратегии и оператори в оригиналната реализация на трансформатори чрез шаблон, като значително подобрява скоростта на извода, използвайки методи като Cudagraph. DeepSeek създаде възможности за тези стартиращи компании, тъй като ползите от растежа стават очевидни; Много фирми съобщават за забележим растеж на клиентите след пускането на API на DeepSeek, като получават запитвания от предишни клиенти, които търсят оптимизации. Вътрешните индустрии отбелязват: „В миналото донякъде установените клиентски групи често са били заключени в стандартизираните услуги на по-големите компании, плътно обвързани от техните предимства на разходите поради мащаба. Въпреки това, след като приключихме с разгръщането на DeepSeek-R1/V3 преди пролетния фестивал, изведнъж получихме заявки за сътрудничество от няколко известни клиенти и дори по-рано дорствени клиенти инициираха контакти, за да въведат нашите заявки за сътрудничество от няколко известни клиенти и дори по-рано дорствени клиенти инициираха контакти, за да въведат нашите DeepSeek услуги. Понастоящем изглежда, че DeepSeek прави ефективността на изводите на модела все по -критично и с по -широкото приемане на големи модели това ще продължи да влияе значително на развитието в индустрията на AI Infra. Ако модел на ниво Deepseek може да бъде разгърнат на местно ниво на ниска цена, това ще помогне значително на правителството и усилията за цифрова трансформация на предприятието. Въпреки това, предизвикателствата продължават да съществуват, тъй като някои клиенти могат да имат високи очаквания по отношение на големите възможности на модела, което прави по -очевидно, че балансирането на ефективността и разходите става жизненоважно при практическото внедряване.