Datumoj indikas, ke ekde ĝia liberigo, DeepSeek enspezis 22,15 milionojn da ĉiutagaj aktivaj uzantoj (DAU) ene de nur 21 tagoj, atingante 41,6% de la uzantbazo de ChatGPT kaj superante 16,95 milionojn da ĉiutagaj aktivaj uzantoj de DUBAO, tiel iĝante la plej rapide kreskanta apliko tutmonde, superante la Apple App Store en 157 landoj/regionoj. Tamen, dum uzantoj enveturis en veturiloj, ciber -hackers senĉese atakis la app DeepSeek, kaŭzante gravan streĉon sur ĝiaj serviloj. Industriaj analizistoj opinias, ke ĉi tio estas parte pro DeepSeek deplojaj kartoj por trejnado, dum mankas sufiĉa komputila potenco por rezonado. Industria insidanto informis AI -teknologian revizion, "La oftaj servilaj problemoj povas esti solvitaj facile per ŝarĝo de kotizoj aŭ financado por aĉeti pli da maŝinoj; finfine ĝi dependas de la decidoj de DeepSeek." Ĉi tio prezentas interŝanĝon en fokuso sur teknologio kontraŭ produktado. DeepSeek plejparte dependis de kvantuma kvantigo por memhelpo, ricevinte malmultan eksteran financadon, rezultigante relative malaltan monfluan premon kaj pli puran teknologian medion. Nuntempe, konsiderante la menciitajn problemojn, iuj uzantoj instigas DeepSeek en sociaj amaskomunikiloj por altigi uzajn sojlojn aŭ enkonduki pagitajn funkciojn por plibonigi la komforton de uzantoj. Aldone, programistoj komencis uzi la oficialajn API aŭ triajn APIojn por optimumigo. Tamen, la malferma platformo de DeepSeek ĵus anoncis, "Aktualaj servilaj rimedoj malabundas, kaj API -servaj reŝarĝoj estis ĉesigitaj."

Ĉi tio sendube malfermas pli da ŝancoj por triaj vendistoj en la AI-infrastruktura sektoro. Lastatempe, multaj hejmaj kaj internaciaj nubaj gigantoj lanĉis la modelajn APIojn de DeepSeek - orientaj gigantoj Microsoft kaj Amazon estis inter la unuaj kiuj aliĝis fine de januaro. La hejma gvidanto, Huawei Cloud, faris la unuan movon, liberigante DeepSeek R1 kaj V3-rezonadajn servojn kunlabore kun silicio-bazita fluo la 1-an de februaro. Raportoj de AI Technology Review indikas, ke la servoj de Silicon-bazita Flow vidis enfluon de uzantoj, efike "frakasi" la platformon. La grandaj tri te companiesnologiaj kompanioj-Bat (Baidu, Alibaba, Tencent) kaj Bytedance-ankaŭ elsendis malmultekostajn, limtempajn ofertojn ekde la 3-a de februaro, rememoriga pri la nuba vendisto de la pasinta jaro de la pasinta jaro de la V2-modelo de DeepSeek, kie Deepseek komencis esti dubita la "prezo-buĉisto." La furiozaj agoj de nubaj vendistoj echoas la pli fruajn fortajn ligojn inter Microsoft Azure kaj OpenAI, kie en 2019, Microsoft faris konsiderindan investon de 1 miliardo da dolaroj en OpenAI kaj rikoltis avantaĝojn post la lanĉo de Chatgpt en 2023. Tamen, ĉi tiu proksima rilato ekfunkciis post kiam limosistemaj limoj, permesante al aliaj vendistoj ekster la Microsoft Azure Eco-Eco-Eco-Eco-Eco-Eco-Eco-Eco-Eco. En ĉi tiu kazo, DeepSeek ne nur superis ChatGPT koncerne produktan varmon, sed ankaŭ enkondukis malfermfontajn modelojn post la O1-eldono, simila al la ekscito ĉirkaŭanta la reviviĝon de GPT-3 de Llama.

Reale, nubaj provizantoj ankaŭ poziciigas sin kiel trafikaj enirejoj por AI -aplikoj, signifante ke profundigi ligojn kun programistoj tradukiĝas al antaŭtempaj avantaĝoj. Raportoj indikas, ke Baidu Smart Cloud havis pli ol 15.000 klientojn uzantajn la modelon DeepSeek per la platformo Qianfan en la lanĉa tago de la modelo. Aldone, pluraj pli malgrandaj firmaoj ofertas solvojn, inkluzive de silicio-bazita fluo, Luchen-teknologio, Chuanjing-teknologio kaj diversaj AI-infra-provizantoj, kiuj lanĉis subtenon por DeepSeek-modeloj. AI Technology Review eksciis, ke aktualaj optimumigaj ŝancoj por lokalizitaj deplojoj de DeepSeek ĉefe ekzistas en du areoj: unu estas optimumiga por la malabundaj trajtoj de la Moe -modelo uzante miksitan rezonadon al deplojo de la 671 miliardoj da parametraj modeloj loke dum uzado de hibrida GPU/CPU -inferenco. Aldone, la optimumigo de MLA estas esenca. Tamen, la du modeloj de DeepSeek ankoraŭ alfrontas iujn defiojn en optimumigo de deplojo. "Pro la grandeco kaj multnombraj parametroj de la modelo, optimumigo estas efektive kompleksa, precipe por lokaj deplojoj, kie atingi optimuman ekvilibron inter agado kaj kosto estos malfacila," deklaris esploristo de Chuanjing -teknologio. La plej signifa obstaklo kuŝas en venki limojn de memora kapablo. "Ni adoptas heterogenan kunlaboran aliron por plene uzi CPU-ojn kaj aliajn komputajn rimedojn, metante nur la ne dividitajn partojn de la malabunda MOE-matrico sur CPU/DRAM por prilaborado uzante altfrekvencajn CPU-funkciigistojn, dum la densaj porcioj restas sur la GPU," li plu klarigis. Raportoj indikas, ke la malfermfontaj kadroj de Chuanjing KTransformers ĉefe injektas diversajn strategiojn kaj funkciigistojn en la originalan efektivigon de transformiloj per ŝablono, signife plibonigante inferencon per metodoj kiel cudagrafo. DeepSeek kreis ŝancojn por ĉi tiuj startoj, ĉar kreskaj avantaĝoj fariĝas ŝajnaj; Multaj firmaoj raportis rimarkindan kreskon de klientoj post lanĉo de la API DeepSeek, ricevante enketojn de antaŭaj klientoj serĉantaj optimumigojn. Industriaj iniciuloj rimarkis, "en la pasinteco, iom establitaj klientaj grupoj ofte estis enŝlositaj en la normigitaj servoj de pli grandaj kompanioj, firme ligitaj per siaj kostaj avantaĝoj pro skalo. Tamen, post kompletigado de la disfaldiĝo de DeepSeek-R1/V3 antaŭ la printempa festivalo, ni subite ricevis kunlaboron de pluraj konataj klientoj, kaj eĉ antaŭe dormantaj klientoj por kontaktoj por enkonduki kontaktojn." Nuntempe ŝajnas, ke DeepSeek faras modelan inferencon pli kaj pli kritika, kaj kun pli larĝa adopto de grandaj modeloj, ĉi tio daŭre influos disvolviĝon en la AI -infra industrio signife. Se DeepSeek-nivela modelo povus esti disfaldita surloke malmultekoste, ĝi multe helpus registarajn kaj entreprenajn ciferecajn transformajn klopodojn. Tamen, defioj persistas, ĉar iuj klientoj povas teni altajn atendojn pri grandaj modelaj kapabloj, kio faras pli evidente, ke ekvilibra agado kaj kosto fariĝas esenca en praktika deplojo.