Andmed näitavad, et alates selle ilmumisest on Deepseek kogunenud 22,15 miljonit igapäevast aktiivset kasutajat (DAU) vaid 21 päeva jooksul, saavutades 41,6% ChatGPT kasutajabaasist ja ületades 16,95 miljonit Doubao igapäevast aktiivset kasutajat, saades seeläbi kiireima kasvava rakenduse, lisades Apple'i rakenduse kaupluse 157 riigi/piirkondades. Kuigi kasutajad karjusid droves, on küberhäkkerid rünnanud Deepseeki rakendust järeleandmatult, põhjustades selle serveritele märkimisväärset koormust. Tööstusharu analüütikud usuvad, et see on osaliselt tingitud Deepseeki väljaõppekaartide juurutamisest, ilma et neil puudub piisav arvutusvõimsus mõttekäikude jaoks. Tööstusharu sisering teatas AI -tehnoloogia ülevaatele: "Sagedasi serveriprobleeme saab hõlpsalt lahendada, võttes tasusid või rahastades rohkem masinate ostmist; lõppkokkuvõttes sõltub see Deepseeki otsustest." See kujutab endast kompromissi tehnoloogiale ja produtseerimisele keskendumisel. Deepseek on suures osas tuginenud enesekindluse kvant kvant kvant kvant kvantitatsioonile, saades vähe väliseid rahalisi vahendeid, mille tulemuseks on suhteliselt madal rahavoogude rõhk ja puhtama tehnoloogiline keskkond. Praegu kutsuvad mõned kasutajad ülalnimetatud probleeme silmas pidades sotsiaalmeedias Deepseeki üles tõstma kasutuslävesid või tutvustama tasulisi funktsioone, et parandada kasutaja mugavust. Lisaks on arendajad hakanud optimeerimiseks kasutama ametlikke API või kolmanda osapoole API-sid. Siiski teatas Deepseeki avatud platvorm hiljuti: "Praeguseid serveriressursse on vähe ja API -teenuse laadimine on peatatud."

See avab kahtlemata rohkem võimalusi AI infrastruktuuri sektoris kolmandate osapoolte müüjatele. Hiljuti on Deepseeki mudeli API -sid käivitanud arvukalt kodumaiseid ja rahvusvahelisi pilvehiiglasi - Overseasse hiiglased Microsoft ja Amazon olid esimeste seas, kes jaanuari lõpus ühinesid. Kodumaine juht Huawei Cloud tegi esimese käigu, vabastades 1. veebruaril Deepseek R1 ja V3 arutlusteenused koostöös Siliconipõhise vooluga. AI-tehnoloogia ülevaate aruanded näitavad, et Silicon-põhised Flow teenused on kasutanud kasutajate sissevoolu, mis on tegelikult "platvormi krahh". Kolm suurt tehnoloogiaettevõtet-BAT (Baidu, Alibaba, Tencent) ja Bytedance-andsid välja ka odavaid ja piiratud ajalisi pakkumisi, mis algavad 3. veebruaril, meenutades eelmise aasta pilvemüüja Price Warsit, mida süttis Deepseeki V2 mudeli käivitamine, kus Deepseek hakkas dubleerima "Hind Butcher". Pilvemüüjate meeletu tegevus kajastavad varasemaid tugevaid sidemeid Microsoft Azure'i ja OpenAi vahel, kus 2019. aastal tegi Microsoft märkimisväärselt miljardi dollari suuruse investeeringu OpenAisse ja sai kasu pärast ChatGPT-i turuletoomist 2023. aastal. See lähedased suhted hakkasid aga pärast Meta Open-lema, mis võimaldas teistel Microsofti Azure'i mudelitel toimuvaid meta-lemasid. Sel juhul pole Deepseek mitte ainult ületanud ChatGPT-i tootekuumuse osas, vaid on ka O1 väljaande järel kasutusele võtnud avatud lähtekoodiga mudelid, mis sarnaneb põnevusega, mis ümbritseb Llama taaselustamist GPT-3.

Tegelikult positsioneerivad pilveteenuse pakkujad end ka AI -rakenduste liiklusväravatena, mis tähendab, et arendajatega seotud sidemed tähendavad ennetavaid eeliseid. Aruanded näitavad, et Baidu Smart Cloudil oli Qianfani platvormi kaudu mudeli käivituspäeval üle 15 000 kliendi, kes kasutas Deepseeki mudelit. Lisaks pakuvad mitmed väiksemad ettevõtted lahendusi, sealhulgas ränipõhine voog, Luchen Technology, Chuanjingi tehnoloogia ja erinevad AI infraanteenuse pakkujad, kes on käivitanud tuge Deepseeeki mudelitele. AI Technology Review on õppinud, et praegused optimeerimisvõimalused Deepseeki lokaliseeritud juurutamiseks eksisteerivad peamiselt kahes valdkonnas: üks on optimeerimine MOE mudeli hõredaid omadusi, kasutades segatud mõttekäiku, et juurutada 671 miljardit parameetri MOE mudelit lokaalselt, kasutades samal ajal hübriid GPU/CPU -d. Lisaks on MLA optimeerimine ülioluline. Deepseeki kaks mudelit seisavad aga kasutuselevõtu optimeerimisel endiselt silmitsi. "Mudeli suuruse ja arvukate parameetrite tõttu on optimeerimine tõepoolest keeruline, eriti kohalike juurutuste puhul, kus optimaalse tasakaalu saavutamine jõudluse ja kulude vahel on keeruline," ütles Chuanjingi tehnoloogia teadlane. Kõige olulisem takistus seisneb mälumahu piiridest ülesaamisel. "Me võtame kasutusele heterogeense koostöö lähenemisviisi protsessori ja muude arvutusressursside täielikuks kasutamiseks, pannes CPU/DRAM-i jaoks ainult Surse Moe maatriksi mittejagamata osad töötlemiseks, kasutades suure jõudlusega CPU operaatoreid, samal ajal kui tihedad portsjonid püsivad GPU-l," selgitas ta edasi. Aruanded näitavad, et Chuanjingi avatud lähtekoodiga raamistik Ktransformerid süstivad peamiselt malli kaudu erinevaid strateegiaid ja operaatoreid, suurendades oluliselt järelduste kiirust, kasutades selliseid meetodeid nagu Cudagraph. Deepseek on loonud nendele idufirmadele võimalusi, kuna kasvuhüvitised ilmnevad; Paljud ettevõtted on pärast Deepseek API käivitamist teatanud märgatavast kliendi kasvust, saades varasematelt klientidelt päringuid optimeerimist otsima. Tööstusharu siseringid on märkinud: "Varem lukustati mõnevõrra väljakujunenud kliendigrupid sageli suuremate ettevõtete standardiseeritud teenustesse, mis olid tihedalt seotud nende kulude eelistega. Kuid pärast DeepSEEK-R1/V3 juurutamist enne kevadist festivali lõppu saime äkitselt koostöötaotlused mitmetelt tuntud klientidelt ja isegi varem Dormanti klientidelt oma DeepEk-teenuste koostamisega." Praegu näib, et Deepseek muudab mudeli järelduste tulemuslikkuse üha kriitilisemaks ja suurte mudelite laiema kasutuselevõtuga mõjutab see AI infratööstuse arengut märkimisväärselt. Kui sügava taseme mudelit saaks kohapeal madala hinnaga kasutada, aitaks see oluliselt valitsuse ja ettevõtte digitaalsete ümberkujundamise jõupingutusi. Kuid väljakutsed püsivad, kuna mõnel kliendil võivad olla suured ootused suure mudeli võimaluste osas, mistõttu on ilmsem, et jõudluse ja kulude tasakaalustamine muutub praktilise kasutuselevõtu jaoks oluliseks.