Të dhënat tregojnë se që nga publikimi i tij, DeepSeek ka grumbulluar 22.15 milionë përdorues aktivë ditorë (DAU) brenda vetëm 21 ditëve, duke arritur 41.6% të bazës së përdoruesve të ChatGPT dhe duke tejkaluar 16.95 milionë përdorues aktivë ditorë të Doubao, duke u bërë kështu aplikacioni me rritjen më të shpejtë në nivel global, duke kryesuar Apple App Store në 157 vende/rajone. Megjithatë, ndërsa përdoruesit u dyndën në masë, hakerat kibernetikë kanë sulmuar pa pushim aplikacionin DeepSeek, duke shkaktuar një ngarkesë të konsiderueshme në serverat e tij. Analistët e industrisë besojnë se kjo është pjesërisht për shkak se DeepSeek përdor karta për trajnim, ndërkohë që i mungon fuqia e mjaftueshme llogaritëse për arsyetim. Një burim i brendshëm i industrisë informoi AI Technology Review, "Problemet e shpeshta të serverit mund të zgjidhen lehtësisht duke ngarkuar tarifa ose duke financuar për të blerë më shumë makina; në fund të fundit, varet nga vendimet e DeepSeek." Kjo paraqet një kompromis në përqendrimin në teknologji kundrejt produktivizimit. DeepSeek është mbështetur kryesisht në kuantizimin kuantik për vetëmbajtje, duke marrë pak fonde të jashtme, duke rezultuar në presion relativisht të ulët të fluksit të parave të gatshme dhe një mjedis më të pastër teknologjik. Aktualisht, në dritën e problemeve të lartpërmendura, disa përdorues po i kërkojnë DeepSeek në mediat sociale të rrisë pragjet e përdorimit ose të prezantojë veçori me pagesë për të rritur komoditetin e përdoruesit. Përveç kësaj, zhvilluesit kanë filluar të përdorin API-në zyrtare ose API-të e palëve të treta për optimizim. Megjithatë, platforma e hapur e DeepSeek njoftoi së fundmi: "Burimet aktuale të serverit janë të pakta dhe rimbushjet e shërbimit të API-t janë pezulluar".

Kjo padyshim hap më shumë mundësi për shitësit e palëve të treta në sektorin e infrastrukturës së inteligjencës artificiale. Kohët e fundit, gjigantë të shumtë vendas dhe ndërkombëtarë të cloud-it kanë lançuar API-të model të DeepSeek - gjigantët e huaj Microsoft dhe Amazon ishin ndër të parët që u bashkuan në fund të janarit. Lideri vendas, Huawei Cloud, bëri hapin e parë, duke lançuar shërbimet e arsyetimit DeepSeek R1 dhe V3 në bashkëpunim me Flow me bazë në Silicon më 1 shkurt. Raportet nga AI Technology Review tregojnë se shërbimet e Flow me bazë në Silicon kanë parë një fluks përdoruesish, duke "rrëzuar" në mënyrë efektive platformën. Tre kompanitë e mëdha të teknologjisë - BAT (Baidu, Alibaba, Tencent) dhe ByteDance - gjithashtu lëshuan oferta me kosto të ulët dhe me kohë të kufizuar duke filluar nga 3 shkurti, duke kujtuar luftërat e çmimeve të shitësve të cloud-it të vitit të kaluar të ndezura nga lançimi i modelit V2 të DeepSeek, ku DeepSeek filloi të quhej "kasapi i çmimeve". Veprimet frenetike të shitësve të cloud-it pasqyrojnë lidhjet e forta të mëparshme midis Microsoft Azure dhe OpenAI, ku në vitin 2019, Microsoft bëri një investim të konsiderueshëm prej 1 miliard dollarësh në OpenAI dhe korri përfitime pas lançimit të ChatGPT në vitin 2023. Megjithatë, kjo marrëdhënie e ngushtë filloi të përkeqësohej pasi Meta e bëri Llama-n me burim të hapur, duke u lejuar shitësve të tjerë jashtë ekosistemit Microsoft Azure të konkurronin me modelet e tyre të mëdha. Në këtë rast, DeepSeek jo vetëm që e ka tejkaluar ChatGPT-në për sa i përket popullaritetit të produktit, por ka prezantuar edhe modele me burim të hapur pas lançimit të o1, ngjashëm me entuziazmin që rrethon ringjalljen e GPT-3 nga Llama.

Në realitet, ofruesit e cloud-it po e pozicionojnë veten edhe si porta trafiku për aplikacionet e IA-së, që do të thotë se thellimi i lidhjeve me zhvilluesit përkthehet në avantazhe parandaluese. Raportet tregojnë se Baidu Smart Cloud kishte mbi 15,000 klientë që përdornin modelin DeepSeek nëpërmjet platformës Qianfan në ditën e lançimit të modelit. Përveç kësaj, disa firma më të vogla po ofrojnë zgjidhje, duke përfshirë Flow me bazë Silicon, Luchen Technology, Chuanjing Technology dhe ofrues të ndryshëm të AI Infra që kanë lançuar mbështetje për modelet DeepSeek. AI Technology Review ka mësuar se mundësitë aktuale të optimizimit për vendosjet lokale të DeepSeek ekzistojnë kryesisht në dy fusha: njëra është optimizimi për karakteristikat e rrallësisë së modelit MoE duke përdorur një qasje arsyetimi të përzier për të vendosur modelin MoE me 671 miliardë parametra në nivel lokal, duke përdorur inferencën hibride GPU/CPU. Përveç kësaj, optimizimi i MLA është jetik. Megjithatë, dy modelet e DeepSeek ende përballen me disa sfida në optimizimin e vendosjes. "Për shkak të madhësisë së modelit dhe parametrave të shumtë, optimizimi është me të vërtetë kompleks, veçanërisht për vendosjet lokale ku arritja e një ekuilibri optimal midis performancës dhe kostos do të jetë sfiduese", deklaroi një studiues nga Chuanjing Technology. Pengesa më e rëndësishme qëndron në kapërcimin e kufizimeve të kapacitetit të memories. "Ne miratojmë një qasje heterogjene bashkëpunimi për të shfrytëzuar plotësisht CPU-të dhe burimet e tjera llogaritëse, duke vendosur vetëm pjesët jo të përbashkëta të matricës së rrallë MoE në CPU/DRAM për përpunim duke përdorur operatorë CPU me performancë të lartë, ndërsa pjesët e dendura qëndrojnë në GPU", shpjegoi ai më tej. Raportet tregojnë se kuadri me burim të hapur i Chuanjing, KTransformers, injekton kryesisht strategji dhe operatorë të ndryshëm në zbatimin origjinal të Transformers përmes një shablloni, duke rritur ndjeshëm shpejtësinë e nxjerrjes së përfundimeve duke përdorur metoda si CUDAGraph. DeepSeek ka krijuar mundësi për këto startup-e, pasi përfitimet e rritjes po bëhen të dukshme; shumë firma kanë raportuar rritje të dukshme të klientëve pas lançimit të API-t DeepSeek, duke marrë pyetje nga klientë të mëparshëm që kërkojnë optimizime. Personat brenda industrisë kanë vënë në dukje: "Në të kaluarën, grupet e klientëve disi të vendosur shpesh ishin të bllokuar në shërbimet e standardizuara të kompanive më të mëdha, të lidhur ngushtë nga avantazhet e tyre të kostos për shkak të shkallës. Megjithatë, pas përfundimit të vendosjes së DeepSeek-R1/V3 para Festivalit të Pranverës, papritmas morëm kërkesa për bashkëpunim nga disa klientë të njohur, dhe madje edhe klientë që më parë ishin joaktivë filluan kontaktin për të prezantuar shërbimet tona DeepSeek." Aktualisht, duket se DeepSeek po e bën performancën e nxjerrjes së modelit gjithnjë e më kritike, dhe me një miratim më të gjerë të modeleve të mëdha, kjo do të vazhdojë të ndikojë ndjeshëm në zhvillimin në industrinë e Infrastrukturës së IA-së. Nëse një model në nivel DeepSeek mund të vendoset në nivel lokal me një kosto të ulët, kjo do të ndihmonte shumë përpjekjet e transformimit dixhital të qeverisë dhe ndërmarrjeve. Megjithatë, sfidat vazhdojnë, pasi disa klientë mund të kenë pritje të larta në lidhje me aftësitë e modeleve të mëdha, duke e bërë më të qartë se balancimi i performancës dhe kostos bëhet jetësor në vendosjen praktike.