Dữ liệu chỉ ra rằng kể từ khi phát hành, Deepseek đã tích lũy 22,15 triệu người dùng hoạt động hàng ngày (DAU) chỉ trong 21 ngày, đạt được 41,6% cơ sở người dùng của TATGPT và vượt qua 16,95 triệu người dùng hoạt động hàng ngày của người dùng Doubao, do đó trở thành ứng dụng phát triển nhanh nhất trên toàn cầu, đứng đầu các cửa hàng ứng dụng Apple trong 157 Tuy nhiên, trong khi người dùng đổ xô vào các nhóm, các tin tặc mạng đã không ngừng tấn công ứng dụng DeepSeek, gây ra sự căng thẳng đáng kể cho các máy chủ của mình. Các nhà phân tích ngành tin rằng điều này là một phần do DeepSeek triển khai thẻ để đào tạo trong khi thiếu đủ sức mạnh tính toán để lý luận. Một người trong công nghiệp đã thông báo cho đánh giá công nghệ AI, "Các vấn đề máy chủ thường xuyên có thể được giải quyết dễ dàng bằng cách tính phí hoặc tài trợ để mua thêm máy móc; cuối cùng, nó phụ thuộc vào quyết định của Deepseek." Điều này trình bày sự đánh đổi trong việc tập trung vào công nghệ so với sản xuất. Deepseek chủ yếu dựa vào lượng tử hóa lượng tử để tự chịu đựng, đã nhận được rất ít tài trợ bên ngoài, dẫn đến áp lực dòng tiền tương đối thấp và môi trường công nghệ tinh khiết hơn. Hiện tại, trong bối cảnh các vấn đề đã nói ở trên, một số người dùng đang thúc giục Deepseek trên phương tiện truyền thông xã hội nâng cao ngưỡng sử dụng hoặc giới thiệu các tính năng trả phí để tăng cường sự thoải mái cho người dùng. Ngoài ra, các nhà phát triển đã bắt đầu sử dụng API chính thức hoặc API của bên thứ ba để tối ưu hóa. Tuy nhiên, nền tảng mở của Deepseek gần đây đã công bố, "Tài nguyên máy chủ hiện tại đang khan hiếm và các bộ sạc dịch vụ API đã bị đình chỉ.

Điều này chắc chắn mở ra nhiều cơ hội hơn cho các nhà cung cấp bên thứ ba trong lĩnh vực cơ sở hạ tầng AI. Gần đây, nhiều người khổng lồ đám mây trong nước và quốc tế đã ra mắt mô hình API của Deepseek, người khổng lồ Microsoft và Amazon là một trong những người đầu tiên tham gia vào cuối tháng 1. Nhà lãnh đạo trong nước, Huawei Cloud, đã thực hiện bước đầu tiên, phát hành các dịch vụ lý luận của Deepseek R1 và V3 phối hợp với dòng chảy dựa trên Silicon vào ngày 1 tháng 2. Các công ty công nghệ lớn của Big Bat BAT (Baidu, Alibaba, Tencent) và Bytedance, cũng phát hành các ưu đãi thời gian giới hạn, chi phí thấp bắt đầu từ ngày 3 tháng 2, gợi nhớ đến nhà cung cấp đám mây của nhà cung cấp giá cả năm ngoái được đốt cháy bởi sự ra mắt mô hình V2 của Deepseek, nơi Deepseek bắt đầu được mệnh danh là "Price Butcher." Các hành động điên cuồng của các nhà cung cấp đám mây lặp lại mối quan hệ mạnh mẽ trước đó giữa Microsoft Azure và Openai, trong năm 2019, Microsoft đã đầu tư 1 tỷ đô la vào OpenAI và gặt hái các lợi ích sau khi ra mắt vào năm 2023. Trong trường hợp này, Deepseek đã không chỉ vượt qua TATGPT về nhiệt sản phẩm mà còn giới thiệu các mô hình nguồn mở sau bản phát hành O1, tương tự như sự phấn khích xung quanh sự hồi sinh của Llama về GPT-3.

Trong thực tế, các nhà cung cấp đám mây cũng đang định vị mình là cổng giao thông cho các ứng dụng AI, có nghĩa là việc tăng cường mối quan hệ với các nhà phát triển chuyển sang lợi thế ưu tiên. Các báo cáo chỉ ra rằng Baidu Smart Cloud đã có hơn 15.000 khách hàng sử dụng mô hình DeepSeek thông qua nền tảng Qianfan vào ngày ra mắt của mô hình. Ngoài ra, một số công ty nhỏ hơn đang cung cấp các giải pháp, bao gồm dòng chảy dựa trên silicon, công nghệ Luchen, công nghệ Chuanjing và các nhà cung cấp AI Infra khác nhau đã đưa ra hỗ trợ cho các mô hình Deepseek. Đánh giá công nghệ AI đã học được rằng các cơ hội tối ưu hóa hiện tại cho việc triển khai cục bộ của DeepSeek chủ yếu tồn tại trong hai lĩnh vực: một là tối ưu hóa cho các đặc điểm thưa thớt của mô hình MOE bằng cách sử dụng phương pháp lý luận hỗn hợp để triển khai mô hình MOE tham số 671 tỷ trong khi sử dụng giải pháp GPU/CPU lai. Ngoài ra, việc tối ưu hóa MLA là rất quan trọng. Tuy nhiên, hai mô hình của Deepseek vẫn phải đối mặt với một số thách thức trong việc tối ưu hóa triển khai. "Do kích thước của mô hình và nhiều thông số, tối ưu hóa thực sự rất phức tạp, đặc biệt đối với việc triển khai địa phương trong đó đạt được sự cân bằng tối ưu giữa hiệu suất và chi phí sẽ là một thách thức", một nhà nghiên cứu từ Chuanjing Technology nói. Rào cản đáng kể nhất nằm ở việc khắc phục giới hạn dung lượng bộ nhớ. "Chúng tôi áp dụng phương pháp hợp tác không đồng nhất để sử dụng đầy đủ CPU và các tài nguyên tính toán khác, chỉ đặt các phần không chia sẻ của ma trận MOE thưa thớt trên CPU/DRAM để xử lý bằng cách sử dụng các toán tử CPU hiệu suất cao, trong khi các phần dày đặc vẫn ở trên GPU," ông tiếp tục giải thích. Các báo cáo chỉ ra rằng các Ktransformers nguồn mở của Chuanjing chủ yếu đưa các chiến lược và vận hành khác nhau vào triển khai Transformers ban đầu thông qua một mẫu, tăng cường đáng kể tốc độ suy luận bằng các phương pháp như Cudagraph. Deepseek đã tạo ra cơ hội cho các công ty khởi nghiệp này, vì lợi ích tăng trưởng đang trở nên rõ ràng; Nhiều công ty đã báo cáo tăng trưởng khách hàng đáng chú ý sau khi ra mắt API DeepSeek, nhận được yêu cầu từ các khách hàng trước đó đang tìm kiếm tối ưu hóa. Những người trong ngành đã lưu ý: "Trong quá khứ, các nhóm khách hàng được thành lập thường bị khóa vào các dịch vụ tiêu chuẩn của các công ty lớn hơn, bị ràng buộc chặt chẽ bởi lợi thế chi phí của họ do quy mô. Hiện tại, có vẻ như Deepseek đang làm cho hiệu suất suy luận mô hình ngày càng trở nên quan trọng và với việc áp dụng rộng hơn các mô hình lớn, điều này sẽ tiếp tục ảnh hưởng đến sự phát triển trong ngành công nghiệp AI Infra đáng kể. Nếu một mô hình cấp độ sâu thẳm có thể được triển khai tại địa phương với chi phí thấp, thì nó sẽ hỗ trợ rất nhiều cho các nỗ lực chuyển đổi kỹ thuật số của chính phủ và doanh nghiệp. Tuy nhiên, những thách thức vẫn tồn tại, vì một số khách hàng có thể giữ những kỳ vọng cao về khả năng mô hình lớn, cho thấy rõ ràng rằng việc cân bằng hiệu suất và chi phí trở nên quan trọng trong việc triển khai thực tế.