डेटा से पता चलता है कि रिलीज़ होने के बाद से, DeepSeek ने सिर्फ़ 21 दिनों के भीतर 22.15 मिलियन दैनिक सक्रिय उपयोगकर्ता (DAU) अर्जित किए हैं, जो ChatGPT के उपयोगकर्ता आधार का 41.6% है और Doubao के 16.95 मिलियन दैनिक सक्रिय उपयोगकर्ताओं को पार कर गया है, इस प्रकार यह दुनिया भर में सबसे तेज़ी से बढ़ने वाला एप्लिकेशन बन गया है, जो 157 देशों/क्षेत्रों में Apple ऐप स्टोर में सबसे ऊपर है। हालाँकि, जब उपयोगकर्ताओं की संख्या में वृद्धि हुई, तो साइबर हैकर लगातार DeepSeek ऐप पर हमला कर रहे थे, जिससे इसके सर्वर पर काफी दबाव पड़ रहा था। उद्योग विश्लेषकों का मानना ​​है कि यह आंशिक रूप से DeepSeek द्वारा प्रशिक्षण के लिए कार्ड तैनात करने के कारण है, जबकि तर्क के लिए पर्याप्त कम्प्यूटेशनल शक्ति की कमी है। उद्योग के एक अंदरूनी सूत्र ने AI Technology Review को बताया, "अक्सर सर्वर की समस्याओं को शुल्क लगाकर या अधिक मशीनें खरीदने के लिए वित्तपोषण करके आसानी से हल किया जा सकता है; अंततः, यह DeepSeek के निर्णयों पर निर्भर करता है।" यह प्रौद्योगिकी बनाम उत्पादीकरण पर ध्यान केंद्रित करने में एक समझौता प्रस्तुत करता है। डीपसीक ने आत्मनिर्भरता के लिए काफी हद तक क्वांटम क्वांटाइजेशन पर भरोसा किया है, क्योंकि उसे बहुत कम बाहरी फंडिंग मिली है, जिसके परिणामस्वरूप अपेक्षाकृत कम नकदी प्रवाह दबाव और एक शुद्ध तकनीकी वातावरण है। वर्तमान में, उपर्युक्त समस्याओं के मद्देनजर, कुछ उपयोगकर्ता सोशल मीडिया पर डीपसीक से उपयोग सीमा बढ़ाने या उपयोगकर्ता की सुविधा बढ़ाने के लिए सशुल्क सुविधाएँ शुरू करने का आग्रह कर रहे हैं। इसके अतिरिक्त, डेवलपर्स ने अनुकूलन के लिए आधिकारिक API या तृतीय-पक्ष API का उपयोग करना शुरू कर दिया है। हालाँकि, डीपसीक के खुले प्लेटफ़ॉर्म ने हाल ही में घोषणा की, "वर्तमान सर्वर संसाधन दुर्लभ हैं, और API सेवा रिचार्ज को निलंबित कर दिया गया है।"

यह निस्संदेह AI इंफ्रास्ट्रक्चर क्षेत्र में तीसरे पक्ष के विक्रेताओं के लिए अधिक अवसर खोलता है। हाल ही में, कई घरेलू और अंतर्राष्ट्रीय क्लाउड दिग्गजों ने डीपसीक के मॉडल API लॉन्च किए हैं - विदेशी दिग्गज Microsoft और Amazon जनवरी के अंत में शामिल होने वाले पहले लोगों में से थे। घरेलू नेता, Huawei Cloud ने पहला कदम उठाया, 1 फरवरी को सिलिकॉन-आधारित Flow के सहयोग से DeepSeek R1 और V3 रीजनिंग सेवाएँ जारी कीं। AI टेक्नोलॉजी रिव्यू की रिपोर्ट बताती है कि सिलिकॉन-आधारित Flow की सेवाओं में उपयोगकर्ताओं की आमद देखी गई है, जिसने प्रभावी रूप से प्लेटफ़ॉर्म को "क्रैश" कर दिया है। बड़ी तीन टेक कंपनियों- BAT (Baidu, Alibaba, Tencent) और ByteDance- ने भी 3 फरवरी से कम लागत वाले, सीमित समय के ऑफ़र जारी किए, जो पिछले साल के क्लाउड विक्रेता मूल्य युद्धों की याद दिलाते हैं जो DeepSeek के V2 मॉडल लॉन्च द्वारा प्रज्वलित किए गए थे, जहाँ DeepSeek को "मूल्य कसाई" कहा जाने लगा था। क्लाउड विक्रेताओं की उन्मत्त कार्रवाइयाँ Microsoft Azure और OpenAI के बीच पहले के मज़बूत संबंधों को प्रतिध्वनित करती हैं, जहाँ 2019 में, Microsoft ने OpenAI में $1 बिलियन का पर्याप्त निवेश किया और 2023 में ChatGPT के लॉन्च के बाद लाभ उठाया। हालाँकि, मेटा द्वारा Llama को ओपन-सोर्स करने के बाद यह घनिष्ठ संबंध कमज़ोर होने लगा, जिससे Microsoft Azure पारिस्थितिकी तंत्र के बाहर के अन्य विक्रेताओं को उनके बड़े मॉडलों के साथ प्रतिस्पर्धा करने का मौक़ा मिला। इस उदाहरण में, DeepSeek ने न केवल उत्पाद की लोकप्रियता के मामले में ChatGPT को पीछे छोड़ दिया है, बल्कि o1 रिलीज़ के बाद ओपन-सोर्स मॉडल भी पेश किए हैं, जो GPT-3 के Llama के पुनरुद्धार के आस-पास के उत्साह के समान है।

हकीकत में, क्लाउड प्रदाता भी खुद को AI अनुप्रयोगों के लिए ट्रैफ़िक गेटवे के रूप में स्थापित कर रहे हैं, जिसका अर्थ है कि डेवलपर्स के साथ संबंधों को गहरा करना अग्रिम लाभ में तब्दील हो जाता है। रिपोर्ट्स बताती हैं कि Baidu स्मार्ट क्लाउड के पास मॉडल के लॉन्च के दिन Qianfan प्लेटफॉर्म के माध्यम से DeepSeek मॉडल का उपयोग करने वाले 15,000 से अधिक ग्राहक थे। इसके अतिरिक्त, कई छोटी फर्में समाधान पेश कर रही हैं, जिनमें सिलिकॉन-आधारित फ्लो, ल्यूचेन टेक्नोलॉजी, चुआनजिंग टेक्नोलॉजी और विभिन्न AI इंफ्रा प्रदाता शामिल हैं जिन्होंने DeepSeek मॉडल के लिए समर्थन शुरू किया है। AI टेक्नोलॉजी रिव्यू ने सीखा है कि DeepSeek की स्थानीयकृत तैनाती के लिए वर्तमान अनुकूलन अवसर मुख्य रूप से दो क्षेत्रों में मौजूद हैं: पहला है, हाइब्रिड GPU/CPU अनुमान का उपयोग करते हुए 671 बिलियन पैरामीटर MoE मॉडल को स्थानीय रूप से तैनात करने के लिए मिश्रित तर्क दृष्टिकोण का उपयोग करके MoE मॉडल की विरलता विशेषताओं के लिए अनुकूलन करना। चुआनजिंग टेक्नोलॉजी के एक शोधकर्ता ने कहा, "मॉडल के आकार और कई मापदंडों के कारण, अनुकूलन वास्तव में जटिल है, खासकर स्थानीय परिनियोजन के लिए जहां प्रदर्शन और लागत के बीच एक इष्टतम संतुलन प्राप्त करना चुनौतीपूर्ण होगा।" सबसे महत्वपूर्ण बाधा मेमोरी क्षमता सीमाओं पर काबू पाने में है। उन्होंने आगे बताया, "हम CPU और अन्य कम्प्यूटेशनल संसाधनों का पूरी तरह से उपयोग करने के लिए एक विषम सहयोग दृष्टिकोण अपनाते हैं, उच्च-प्रदर्शन CPU ऑपरेटरों का उपयोग करके प्रसंस्करण के लिए CPU/DRAM पर केवल विरल MoE मैट्रिक्स के गैर-साझा भागों को रखते हैं, जबकि सघन भाग GPU पर रहते हैं।" रिपोर्ट बताती है कि चुआनजिंग का ओपन-सोर्स फ्रेमवर्क KTransformers मुख्य रूप से एक टेम्पलेट के माध्यम से मूल ट्रांसफॉर्मर कार्यान्वयन में विभिन्न रणनीतियों और ऑपरेटरों को इंजेक्ट करता है, जो CUDAGraph जैसी विधियों का उपयोग करके अनुमान की गति को काफी बढ़ाता है। डीपसीक ने इन स्टार्टअप्स के लिए अवसर पैदा किए हैं, क्योंकि विकास लाभ स्पष्ट हो रहे हैं; कई फर्मों ने डीपसीक एपीआई लॉन्च करने के बाद उल्लेखनीय ग्राहक वृद्धि की सूचना दी है, पिछले ग्राहकों से अनुकूलन की तलाश में पूछताछ प्राप्त की है। उद्योग के अंदरूनी सूत्रों ने उल्लेख किया है, "अतीत में, कुछ हद तक स्थापित क्लाइंट समूह अक्सर बड़ी कंपनियों की मानकीकृत सेवाओं में बंद हो जाते थे, जो पैमाने के कारण उनके लागत लाभों से कसकर बंधे होते थे। हालाँकि, स्प्रिंग फेस्टिवल से पहले डीपसीक-आर1/वी3 की तैनाती पूरी करने के बाद, हमें अचानक कई जाने-माने क्लाइंट से सहयोग के अनुरोध मिले, और यहाँ तक कि पहले से निष्क्रिय क्लाइंट ने भी हमारी डीपसीक सेवाओं को पेश करने के लिए संपर्क शुरू किया।" वर्तमान में, ऐसा प्रतीत होता है कि डीपसीक मॉडल अनुमान प्रदर्शन को तेजी से महत्वपूर्ण बना रहा है, और बड़े मॉडलों के व्यापक रूप से अपनाए जाने के साथ, यह एआई इंफ्रा उद्योग में विकास को महत्वपूर्ण रूप से प्रभावित करना जारी रखेगा। यदि डीपसीक-स्तरीय मॉडल को कम लागत पर स्थानीय रूप से तैनात किया जा सकता है, तो यह सरकार और उद्यम डिजिटल परिवर्तन प्रयासों में बहुत मदद करेगा। हालाँकि, चुनौतियाँ बनी रहती हैं, क्योंकि कुछ क्लाइंट बड़े मॉडल क्षमताओं के बारे में उच्च अपेक्षाएँ रख सकते हैं, जिससे यह अधिक स्पष्ट हो जाता है कि व्यावहारिक तैनाती में प्रदर्शन और लागत को संतुलित करना महत्वपूर्ण हो जाता है।