تشير البيانات إلى أنه منذ صدوره ، احتلت Deepseek 22.15 مليون مستخدم نشط يوميًا (DAU) في غضون 21 يومًا فقط ، حيث حققوا 41.6 ٪ من قاعدة مستخدمي ChatGPT وتجاوز 16.95 مليون مستخدم نشط يوميًا لـ Doubao ، مما يصبح أسرع تطبيقًا نموًا على مستوى العالم ، ويتصدرون متجر Apple App في 157 دولة. ومع ذلك ، بينما توافد المستخدمون بأعداد كبيرة ، كان المتسللون السيبرانيون يهاجمون تطبيق Deepseek بلا هوادة ، مما تسبب في ضغط كبير على خوادمه. يعتقد محللو الصناعة أن هذا يرجع جزئيًا إلى بطاقات نشر Deepseek للتدريب مع عدم وجود قوة حسابية كافية للتفكير. أبلغ أحد المطلعين على مستوى الصناعة مراجعة تقنية الذكاء الاصطناعي ، "يمكن حل مشكلات الخادم المتكررة بسهولة عن طريق فرض رسوم أو تمويل لشراء المزيد من الآلات ؛ في النهاية ، يعتمد على قرارات Deepseek." هذا يقدم مفاضلة في التركيز على التكنولوجيا مقابل الإنتاج. اعتمد Deepseek إلى حد كبير على تقدير الكمية الكمومية للوصول الذاتي ، بعد أن تلقى القليل من التمويل الخارجي ، مما أدى إلى انخفاض ضغط التدفق النقدي نسبيًا وبيئة تكنولوجية أنقى. حاليًا ، في ضوء المشكلات المذكورة أعلاه ، يحث بعض المستخدمين Deepseek على وسائل التواصل الاجتماعي على رفع عتبات الاستخدام أو تقديم ميزات مدفوعة لتعزيز راحة المستخدم. بالإضافة إلى ذلك ، بدأ المطورون في استخدام واجهة برمجة التطبيقات الرسمية أو واجهات برمجة تطبيقات الطرف الثالث للتحسين. ومع ذلك ، أعلنت منصة Deepseek المفتوحة مؤخرًا ، "موارد الخادم الحالية نادرة ، وتم تعليق إعادة شحن خدمة API."

هذا لا شك في أنه يفتح المزيد من الفرص لبائعي الطرف الثالث في قطاع البنية التحتية لمنظمة العفو الدولية. في الآونة الأخيرة ، أطلقت العديد من عمالقة السحابة المحلية والدولية واجهات برمجة تطبيقات Deepseek - كانت عمالقة Overseas Microsoft و Amazon من بين أول من انضم إلى نهاية يناير. اتخذ الزعيم المحلي ، Huawei Cloud ، الخطوة الأولى ، حيث أصدرت خدمات التفكير Deepseek R1 و V3 بالتعاون مع التدفق القائم على السيليكون في 1 فبراير. تشير تقارير من مراجعة تقنية الذكاء الاصطناعي إلى أن خدمات التدفق المستندة إلى السيليكون شهدت تدفقًا من المستخدمين ، على نحو فعال "" المنصة ". أصدرت شركات التكنولوجيا الثلاث الكبرى-بات (Baidu ، Alibaba ، Tencent) و Bytedance-أيضًا عروضًا منخفضة التكلفة ومحدودة في الوقت الذي تبدأ في 3 فبراير ، تذكرنا بحروب أسعار البائعين السحابة في العام الماضي التي تم إشعالها من خلال إطلاق نموذج V2 من Deepseek ، حيث بدأ Deepseek يطلق عليه "Brice Butcher". إن الإجراءات المحمومة للبائعين السحابيين تكرر العلاقات القوية السابقة بين Microsoft Azure و Openai ، حيث استثمرت Microsoft في عام 2019 في عام 2019 ، استثمارًا كبيرًا بقيمة مليار دولار في Openai وجنيت فوائد بعد إطلاق Chatgpt في عام 2023. ومع ذلك ، بدأت هذه العلاقة الوثيقة في التهاب العيوب بعد أن تم تصويرها من Llama المفتوحة ، مما يسمح للبائعين الآخرين خارج Microsoft Azurestystem. في هذه الحالة ، لم تتجاوز Deepseek ChatGPT فقط من حيث حرارة المنتج ، ولكنها قدمت أيضًا نماذج مفتوحة المصدر بعد إصدار O1 ، على غرار الإثارة المحيطة بإحياء Llama لـ GPT-3.

في الواقع ، يقوم مقدمو الخدمات السحابية أيضًا بوضع أنفسهم كبوابات مرور لتطبيقات الذكاء الاصطناعي ، مما يعني أن تعميق العلاقات مع المطورين يترجم إلى المزايا الوقائية. تشير التقارير إلى أن Baidu Smart Cloud لديها أكثر من 15000 عميل يستخدمون نموذج Deepseek عبر منصة Qianfan في يوم إطلاق النموذج. بالإضافة إلى ذلك ، تقدم العديد من الشركات الأصغر حلولًا ، بما في ذلك التدفق القائم على السيليكون ، وتكنولوجيا Luchen ، وتكنولوجيا Chuanjing ، والعديد من مقدمي الذكاء الاصطناعي الذين أطلقوا دعمًا لنماذج DeepSeek. لقد تعلمت مراجعة تقنية الذكاء الاصطناعى أن فرص التحسين الحالية للنشر الموضعي لـ Deepseek موجودة بشكل أساسي في مجالين: أحدهما يتحسن لخصائص sparsity لنموذج MOE باستخدام نهج التفكير المختلط لنشر نموذج MOE البالغ 671 مليار معلمة محليًا أثناء الاستفادة من استنتاج GPU/وحدة المعالجة المركزية الهجينة. بالإضافة إلى ذلك ، فإن تحسين MLA أمر حيوي. ومع ذلك ، لا يزال نموذج Deepseek يواجهان بعض التحديات في تحسين النشر. "نظرًا لحجم النموذج والعديد من المعلمات ، فإن التحسين معقد بالفعل ، لا سيما بالنسبة للعمليات المحلية حيث سيكون تحقيق التوازن الأمثل بين الأداء والتكلفة أمرًا صعبًا" ، صرح باحث من تقنية Chuanjing. تكمن العقبة الأكثر أهمية في التغلب على حدود سعة الذاكرة. "إننا نعتمد نهجًا تعاونًا غير متجانس لاستخدام وحدات المعالجة المركزية والموارد الحسابية الأخرى ، مما نضع فقط الأجزاء غير المشتركة من مصفوفة MOE المتفرقة على وحدة المعالجة المركزية/DRAM للمعالجة باستخدام مشغلي وحدة المعالجة المركزية عالية الأداء ، بينما تبقى الأجزاء الكثيفة على GPU". تشير التقارير إلى أن إطار عمل ktransforms من تشوانجينغ مفتوح المصدر يضخون في المقام الأول الاستراتيجيات والمشغلين المختلفة في تنفيذ المحولات الأصلية من خلال قالب ، مما يعزز سرعة الاستدلال بشكل كبير باستخدام طرق مثل CudaGraph. خلق Deepseek فرصًا لهذه الشركات الناشئة ، حيث أصبحت مزايا النمو واضحة ؛ أبلغت العديد من الشركات عن نمو العملاء الملحوظين بعد إطلاق واجهة برمجة تطبيقات Deepseek ، حيث تلقيت استفسارات من العملاء السابقين الذين يبحثون عن تحسينات. لاحظ المطلعون على الصناعة ، "في الماضي ، كانت مجموعات العملاء التي تم إنشاؤها إلى حد ما مغلقة في الخدمات الموحدة للشركات الأكبر ، ملزمة بإحكام بمزايا التكلفة بسبب النطاق. ومع ذلك ، بعد الانتهاء من نشر Deepseek-R1/V3 قبل مهرجان الربيع ، تلقينا فجأة طلبات تعمها من العديد من العملاء المعروفين ، وذلك حتى العملاء الذين كانوا في السابق يتواصلون لإدخالنا. في الوقت الحالي ، يبدو أن Deepseek يجعل أداء الاستدلال النموذجي أمرًا متزايدًا بشكل متزايد ، ومع اعتماد نماذج كبيرة أوسع ، سيستمر هذا في التأثير على التطور في صناعة AI Infra بشكل كبير. إذا كان من الممكن نشر نموذج على مستوى Deepseek محليًا بتكلفة منخفضة ، فسيساعد ذلك بشكل كبير على جهود التحول الرقمي للحكومة والمؤسسات. ومع ذلك ، تستمر التحديات ، لأن بعض العملاء قد يحملون توقعات كبيرة فيما يتعلق بقدرات نموذجية كبيرة ، مما يجعل من الواضح أن موازنة الأداء والتكلفة تصبح حيوية في النشر العملي.