Деректер DeepSeek шыққаннан бері бар болғаны 21 күн ішінде күнделікті 22,15 миллион белсенді пайдаланушыны (DAU) жинап, ChatGPT пайдаланушы базасының 41,6%-ына қол жеткізіп, Doubao қолданбасын күнделікті 16,95 миллион белсенді пайдаланушыдан асып түскенін көрсетеді, осылайша Apple Store елдеріндегі ең жылдам дамып келе жатқан қолданбаға айналды/15. Дегенмен, пайдаланушылар көптеп жиналып жатқанда, киберхакерлер DeepSeek қолданбасына тынымсыз шабуыл жасап, оның серверлеріне айтарлықтай жүктеме тудырды. Сала сарапшылары бұл ішінара DeepSeek-тің оқуға арналған карталарды орналастыруымен байланысты, бірақ ой қорыту үшін жеткілікті есептеу күші жоқ деп санайды. Өнеркәсіп инсайдері AI Technology Review-ке: «Жиі жиі кездесетін сервер мәселелерін ақы алу немесе қосымша машиналарды сатып алу үшін қаржыландыру арқылы оңай шешуге болады; сайып келгенде, бұл DeepSeek шешімдеріне байланысты» деп хабарлады. Бұл өндіріске қарсы технологияға назар аударудағы ымырасыздықты көрсетеді. DeepSeek көбіне өзін-өзі қамтамасыз ету үшін кванттық кванттауға сүйенді, аз ғана сыртқы қаржыландыруды алды, нәтижесінде ақша ағынының салыстырмалы түрде төмен қысымы және таза технологиялық орта болды. Қазіргі уақытта жоғарыда аталған проблемаларды ескере отырып, кейбір пайдаланушылар DeepSeek-ті әлеуметтік желілерде пайдалану шегін көтеруге немесе пайдаланушының жайлылығын арттыру үшін ақылы мүмкіндіктерді енгізуге шақырады. Сонымен қатар, әзірлеушілер оңтайландыру үшін ресми API немесе үшінші тарап API интерфейстерін пайдалана бастады. Дегенмен, DeepSeek-тің ашық платформасы жақында «Ағымдағы сервер ресурстары тапшы және API қызметін қайта зарядтау тоқтатылды» деп жариялады.

Бұл AI инфрақұрылымы секторындағы үшінші тарап жеткізушілеріне көбірек мүмкіндіктер ашатыны сөзсіз. Жақында көптеген отандық және халықаралық бұлттық алпауыттар DeepSeek моделінің API интерфейстерін іске қосты - Microsoft және Amazon шетел алпауыттары қаңтар айының соңында алғашқылардың бірі болып қосылды. Отандық көшбасшы Huawei Cloud 1 ақпанда Silicon негізіндегі Flow-пен бірлесе отырып, DeepSeek R1 және V3 пайымдау қызметтерін шығарып, бірінші қадамды жасады. AI Technology Review есептері Silicon негізіндегі Flow қызметтері платформаны тиімді «бұзатын» пайдаланушылар ағынын байқағанын көрсетеді. Үлкен үш технологиялық компаниялар - BAT (Baidu, Alibaba, Tencent) және ByteDance - сонымен қатар 3 ақпаннан бастап арзан, шектеулі уақыт ұсыныстарын шығарды, бұл DeepSeek-тің V2 моделін іске қосу арқылы тұтанған өткен жылғы бұлтты сатушылардың баға соғысын еске түсіреді, онда DeepSeek «баға қасапшысы» деп атала бастады. Бұлтты жеткізушілердің ашулы әрекеттері Microsoft Azure мен OpenAI арасындағы бұрынғы берік байланыстарды қайталайды, мұнда 2019 жылы Microsoft OpenAI-ге 1 миллиард доллар көлемінде инвестиция жасады және ChatGPT 2023 жылы іске қосылғаннан кейін пайда тапты. Дегенмен, бұл тығыз қарым-қатынас Meta ашық бастапқы коды бар Llama-дан кейін бұзыла бастады, бұл Microsoftemystos Azureec-тен тыс басқа жеткізушілерге олардың үлкен үлгілерімен бәсекеге түсуге мүмкіндік берді. Бұл жағдайда DeepSeek өнімнің жылуы бойынша ChatGPT-тен асып түсіп қана қоймай, сонымен қатар Llama-ның GPT-3-ті қайта жаңғыртуына байланысты толқу сияқты o1 шығарылымынан кейін ашық бастапқы модельдерді де енгізді.

Шындығында, бұлттық провайдерлер өздерін AI қолданбалары үшін трафик шлюзі ретінде орналастырады, яғни әзірлеушілермен байланыстарды тереңдету алдын ала артықшылықтарға айналады. Есептер Baidu Smart Cloud-та модельді іске қосу күні Qianfan платформасы арқылы DeepSeek моделін пайдаланатын 15 000-нан астам тұтынушы болғанын көрсетеді. Сонымен қатар, бірнеше кішігірім фирмалар шешімдерді ұсынады, соның ішінде Silicon негізіндегі Flow, Luchen Technology, Chuanjing Technology және DeepSeek үлгілеріне қолдау көрсеткен әртүрлі AI Infra провайдерлері. AI Technology Review DeepSeek-ті локализацияланған орналастыру үшін ағымдағы оңтайландыру мүмкіндіктері негізінен екі салада бар екенін білді: бірі гибридті GPU/CPU қорытындысын пайдалана отырып, 671 миллиард параметрлік MoE үлгісін жергілікті түрде орналастыру үшін аралас пайымдау тәсілін пайдалана отырып, ТМ моделінің сирек сипаттамаларын оңтайландыру. Сонымен қатар, MLA оңтайландыруы өте маңызды. Дегенмен, DeepSeek екі үлгісі әлі де орналастыруды оңтайландыруда кейбір қиындықтарға тап болады. «Модельдің өлшемі мен көптеген параметрлеріне байланысты оңтайландыру шынымен күрделі, әсіресе өнімділік пен құн арасындағы оңтайлы тепе-теңдікке қол жеткізу қиын болатын жергілікті орналастырулар үшін», - деді Chuanjing Technology зерттеушісі. Ең маңызды кедергі жад сыйымдылығының шектеулерін еңсеру болып табылады. «Біз орталық процессорларды және басқа есептеу ресурстарын толығымен пайдалану үшін біркелкі емес ынтымақтастық тәсілін қолданамыз, бұл жоғары өнімді процессор операторлары арқылы өңдеу үшін CPU/DRAM-ға сирек MoE матрицасының ортақ емес бөліктерін ғана орналастырамыз, ал тығыз бөліктер GPU-да қалады», - деп түсіндірді ол әрі қарай. Есептер Chuanjing компаниясының ашық бастапқы негізі KTransformers негізінен CUDAGraph сияқты әдістерді қолдану арқылы қорытынды жылдамдығын едәуір арттыра отырып, үлгі арқылы бастапқы Transformers іске асыруына әртүрлі стратегиялар мен операторларды енгізетінін көрсетеді. DeepSeek бұл стартаптар үшін мүмкіндіктер жасады, өйткені өсу артықшылықтары айқын бола бастады; көптеген фирмалар DeepSeek API іске қосқаннан кейін оңтайландыруды іздейтін алдыңғы клиенттерден сұраулар алған соң, тұтынушылардың айтарлықтай өсуі туралы хабарлады. Өнеркәсіп инсайдерлері былай деп атап өтті: "Бұрын біршама қалыптасқан клиенттер топтары жиі ірі компаниялардың стандартталған қызметтеріне құлыпталатын, олардың ауқымына байланысты шығындардың артықшылықтарымен тығыз байланысты. Дегенмен, көктемгі фестивальге дейін DeepSeek-R1/V3 орналастыруды аяқтағаннан кейін, біз кенеттен бірнеше танымал клиенттерден ынтымақтастық сұрауларын алдық, тіпті DeSeep компаниясының бұрынғы қызметтерін де таныстырдық." Қазіргі уақытта DeepSeek модельді шығару өнімділігін барған сайын маңызды етіп отырған сияқты және үлкен үлгілерді кеңірек қабылдаумен бұл AI Infra индустриясының дамуына айтарлықтай әсер етеді. Егер DeepSeek деңгейіндегі модельді жергілікті жерде арзан бағамен орналастыру мүмкін болса, бұл үкімет пен кәсіпорынның цифрлық трансформациялау күш-жігеріне үлкен көмегін тигізер еді. Дегенмен, қиындықтар сақталуда, өйткені кейбір клиенттер үлкен үлгі мүмкіндіктеріне қатысты үлкен үміт күтуі мүмкін, бұл өнімділік пен шығынды теңестіру практикалық қолдануда маңыздырақ болатынын айқынырақ етеді.