הנתונים מצביעים על כך שמאז שחרורו, Deepseek צברה 22.15 מיליון משתמשים פעילים מדי יום (DAU) תוך 21 יום בלבד, והשיגה 41.6% מבסיס המשתמשים של CHATGPT ועברו על 16.95 מיליון משתמשים פעילים מדי יום של Doubao, ובכך הפכו לאפליקציה הצמיחה המהירה ביותר ברחבי העולם, מה שממלא את חנות האפליקציות של אפל ב -157 מדינות/אזורים. עם זאת, בעוד שמשתמשים נהרו בהמוניהם, האקרים סייבר תוקפים ללא רחם את אפליקציית DeepSeek, וגרמו למתח משמעותי על שרתיה. אנליסטים בתעשייה מאמינים כי הדבר נובע בחלקו מהפרסת DeepSeek כרטיסים להכשרה תוך שהם חסרי כוח חישוב מספיק לצורך נימוק. סקירה של טכנולוגיית AI בענף הודיעה לתעשייה, "ניתן לפתור את בעיות השרת התכופות בקלות על ידי חיוב עמלות או מימון לרכישת מכונות נוספות; בסופו של דבר, זה תלוי בהחלטות של DeepSeek." זה מציג סחר בהתמקדות בטכנולוגיה לעומת ייצור. Deepseek הסתמכה במידה רבה על כימות קוונטי לצורך תחום עצמי, לאחר שקיבלה מעט מימון חיצוני, וכתוצאה מכך לחץ תזרים מזומנים נמוך יחסית וסביבה טכנולוגית טהורה יותר. נכון לעכשיו, לאור הבעיות שהוזכרו לעיל, משתמשים מסוימים קוראים ל- DeepSeek במדיה החברתית להעלות את ספי השימוש או להציג תכונות בתשלום כדי לשפר את נוחות המשתמש. בנוסף, מפתחים החלו להשתמש ב- API הרשמי או ממשקי API של צד שלישי לאופטימיזציה. עם זאת, הפלטפורמה הפתוחה של DeepSeek הודיעה לאחרונה, "משאבי השרת הנוכחיים הם נדירים, וטעינה של שירותי API הושעו."

זה ללא ספק פותח הזדמנויות נוספות עבור ספקי צד ג 'בענף התשתיות AI. לאחרונה, מספר ענקי ענן מקומיים ובינלאומיים השיקו את ה- API של Deepseek - Assoverseas Giants Microsoft ואמזון היו מהראשונים שהצטרפו בסוף ינואר. המנהיג המקומי, Huawei Cloud, עשה את הצעד הראשון, ושחרר את שירותי ההנמקה של Deepseek R1 ו- V3 בשיתוף פעולה עם זרימה מבוססת סיליקון ב -1 בפברואר. דיווחים מתוך סקירת טכנולוגיות AI מצביעים על כך ששירותי זרימה מבוססי סיליקון ראו זרם של משתמשים, למעשה "מתרסק" את הפלטפורמה. שלוש חברות הטכנולוגיה הגדולות-BAT (Baidu, Alibaba, Tencent) ו- Bytedance-פרסמו גם הצעות בעלות נמוכה, זמן מוגבל, החל מה -3 בפברואר, והזכירו את מלחמות המחירים של ספקי הענן בשנה שעברה שהוצגו על ידי השקת ה- V2 של Deepseek, שם החלה Deepseek "מחיר בוטצ'ר." הפעולות המטורפות של ספקי הענן מהדהדים את הקשרים החזקים המוקדמים יותר בין מיקרוסופט Azure לפתוח, שם בשנת 2019, מיקרוסופט השקיעה השקעה משמעותית של מיליארד דולר בפתוח וקצרה יתרונות לאחר ההשקה של צ'טגפט בשנת 2023. עם זאת, מערכת יחסים קרובה זו התחילה להתעלם לאחר מטא-סור-סור לאלה לאלמה, ומאפשרת את הדגמים של מיקרוסופט. במקרה זה, Deepseek לא רק עלה על צ'אט בג'ונקציות של חום מוצרים, אלא גם הציגה דגמי קוד פתוח בעקבות שחרור ה- O1, בדומה להתרגשות סביב תחייתו של לאמה של GPT-3.

במציאות, ספקי ענן ממקמים את עצמם גם כשערי תנועה ליישומי AI, כלומר העמקת קשרים עם מפתחים מתורגמת ליתרונות מקדימים. מהדיווחים עולה כי ל- Baidu Smart Cloud היו למעלה מ -15,000 לקוחות המשתמשים בדגם DeepSeek דרך פלטפורמת Qianfan ביום ההשקה של הדגם. בנוסף, מספר חברות קטנות יותר מציעות פתרונות, כולל זרימה מבוססת סיליקון, טכנולוגיית Luchen, Chuanjing Technology וספקי AI Infra שונים שהשיקו תמיכה במודלים של DeepSeek. סקירת טכנולוגיות AI נודע כי הזדמנויות האופטימיזציה הנוכחיות לפריסות מקומיות של DeepSeek קיימות בעיקר בשני תחומים: האחת מיטוב את מאפייני הדלילות של מודל MOE באמצעות גישה הנמקה מעורבת לפריסת מודל MOE של 671 מיליארד פרמטר באופן מקומי תוך שימוש בהיבריד היברידי GPU/CPU. בנוסף, אופטימיזציה של MLA חיונית. עם זאת, שני הדגמים של DeepSeek עדיין מתמודדים עם אתגרים מסוימים באופטימיזציה של הפריסה. "בגלל גודל הדגם ופרמטרים רבים, האופטימיזציה אכן מורכבת, במיוחד עבור פריסות מקומיות בהן השגת איזון אופטימלי בין ביצועים לעלות תהיה מאתגרת", הצהיר חוקר מטכנולוגיית צ'ואנג'ינג. המכשול המשמעותי ביותר טמון בהתגברות על גבולות יכולת הזיכרון. "אנו מאמצים גישה שיתוף פעולה הטרוגני לשימוש במלואם במעבדים ומשאבים חישוביים אחרים, ומציבים רק את החלקים הלא-שותפים של מטריצת MOE הדלילה ב- CPU/DRAM לצורך עיבוד באמצעות מפעילי CPU בעלי ביצועים גבוהים, בעוד שהחלקים הצפופים נשארים ב- GPU," הוא הסביר עוד יותר. מהדיווחים עולה כי מסגרת הקוד הפתוח של צ'ואנג'ינג Ktransformers מזריקה בעיקר אסטרטגיות ומפעילים שונים ליישום השנאים המקורי באמצעות תבנית, ומשפרת משמעותית את מהירות ההסקה בשיטות כמו Cudagraph. Deepseek יצרה הזדמנויות לסטארט -אפים אלה, ככל שהיתרונות הצמיחה מתבררים; חברות רבות דיווחו על צמיחת לקוחות בולטת לאחר השקת ה- API של DeepSeek, וקיבלו פניות מלקוחות קודמים המחפשים אופטימיזציות. מבקרי התעשייה ציינו, "בעבר, קבוצות לקוחות שהוקמו במקצת היו נעולות לעתים קרובות בשירותים הסטנדרטיים של חברות גדולות יותר, כבול בחוזקה על ידי יתרונות העלויות שלהן בגלל קנה מידה. עם זאת, לאחר השלמת פריסת Deepseek-R1/V3 לפני פסטיבל האביב, קיבלנו לפתע בקשות שיתוף פעולה מכמה לקוחות ידועים, ואף פעם לקוחות DORMANT יזמו את הקשר שלנו" נכון לעכשיו, נראה כי DeepSeek הופך את ביצועי ההסקה של המודל לקריטיים יותר ויותר, ועם אימוץ רחב יותר של מודלים גדולים, הדבר ימשיך להשפיע באופן משמעותי על ההתפתחות בענף ה- AI Infra. אם ניתן לפרוס דגם ברמת העמוק באופן מקומי בעלות נמוכה, הוא היה מסייע מאוד למאמצי טרנספורמציה דיגיטלית ממשלתית וארגונית. עם זאת, האתגרים נמשכים, שכן לקוחות מסוימים עשויים להחזיק בציפיות גבוהות ביחס ליכולות מודל גדולות, מה שמבהיר יותר כי איזון הביצועים והעלות הופך חיוני בפריסה מעשית.