डेटा इंगित करता है कि इसकी रिलीज़ के बाद से, दीपसेक ने केवल 21 दिनों के भीतर 22.15 मिलियन दैनिक सक्रिय उपयोगकर्ताओं (DAU) को अर्जित किया है, जिसमें 41.6% CHATGPT के उपयोगकर्ता आधार को प्राप्त किया गया है और Doubao के 16.95 मिलियन दैनिक सक्रिय उपयोगकर्ताओं को पार किया गया है, इस प्रकार विश्व स्तर पर सबसे तेजी से बढ़ने वाला एप्लिकेशन बन गया, जो 157 देशों/रिचनों में Apple ऐप स्टोर में टॉपिंग करता है। हालांकि, जब उपयोगकर्ता ड्रॉ में आते हैं, तो साइबर हैकर्स ने गहराई से डीपसेक ऐप पर हमला किया है, जिससे इसके सर्वर पर महत्वपूर्ण तनाव हो रहा है। उद्योग विश्लेषकों का मानना ​​है कि यह आंशिक रूप से डेपसेक के कारण प्रशिक्षण के लिए कार्ड तैनात करने के लिए है, जबकि तर्क के लिए पर्याप्त कम्प्यूटेशनल शक्ति का अभाव है। एक उद्योग के अंदरूनी सूत्र ने एआई प्रौद्योगिकी की समीक्षा की, "लगातार सर्वर के मुद्दों को अधिक मशीनों को खरीदने के लिए फीस या वित्तपोषण चार्ज करके आसानी से हल किया जा सकता है; अंततः, यह डीपसेक के निर्णयों पर निर्भर करता है।" यह प्रौद्योगिकी बनाम उत्पादकरण पर ध्यान केंद्रित करने में एक व्यापार-बंद प्रस्तुत करता है। दीपसेक ने बड़े पैमाने पर आत्मनिर्भरता के लिए क्वांटम मात्रा में भरोसा किया है, जिससे थोड़ा बाहरी फंडिंग प्राप्त हुई है, जिसके परिणामस्वरूप अपेक्षाकृत कम नकदी प्रवाह दबाव और एक शुद्ध तकनीकी वातावरण है। वर्तमान में, उपरोक्त समस्याओं के प्रकाश में, कुछ उपयोगकर्ता सोशल मीडिया पर डीपसेक से आग्रह कर रहे हैं कि वे उपयोग की सीमा को बढ़ाएं या उपयोगकर्ता आराम को बढ़ाने के लिए भुगतान की गई सुविधाओं का परिचय दें। इसके अतिरिक्त, डेवलपर्स ने अनुकूलन के लिए आधिकारिक एपीआई या तृतीय-पक्ष एपीआई का उपयोग करना शुरू कर दिया है। हालांकि, दीपसेक के खुले मंच ने हाल ही में घोषणा की, "वर्तमान सर्वर संसाधन दुर्लभ हैं, और एपीआई सेवा रिचार्ज को निलंबित कर दिया गया है।"

यह निस्संदेह एआई इन्फ्रास्ट्रक्चर क्षेत्र में तृतीय-पक्ष विक्रेताओं के लिए अधिक अवसर खोलता है। हाल ही में, कई घरेलू और अंतर्राष्ट्रीय क्लाउड दिग्गजों ने दीपसेक के मॉडल एपीआई को लॉन्च किया है- पूर्ववर्ती दिग्गज माइक्रोसॉफ्ट और अमेज़ॅन जनवरी के अंत में शामिल होने वाले पहले लोगों में से थे। घरेलू नेता, हुआवेई क्लाउड ने 1 फरवरी को सिलिकॉन-आधारित प्रवाह के सहयोग से डीपसेक आर 1 और वी 3 रीजनिंग सेवाओं को जारी करते हुए पहला कदम उठाया। एआई प्रौद्योगिकी समीक्षा की रिपोर्टों से संकेत मिलता है कि सिलिकॉन-आधारित फ्लो की सेवाओं ने उपयोगकर्ताओं की एक आमद को देखा है, प्रभावी रूप से "क्रैश" प्लेटफॉर्म। बड़ी तीन तकनीकी कंपनियों-बट (Baidu, अलीबाबा, Tencent) और बाईडेंस ने भी कम-लागत जारी की, सीमित-समय के प्रस्तावों को 3 फरवरी से शुरू किया, पिछले साल के क्लाउड विक्रेता मूल्य युद्धों की याद ताजा करते हुए दीपसेक के V2 मॉडल लॉन्च द्वारा प्रज्वलित की गई, जहां दीपसेक को "मूल्य बट" को डब करने के लिए शुरू किया गया। क्लाउड विक्रेताओं की उन्मत्त क्रियाएं Microsoft Azure और Openai के बीच पहले के मजबूत संबंधों को प्रतिध्वनित करती हैं, जहां 2019 में, Microsoft ने 2023 में Chatgpt के लॉन्च के बाद Openai में $ 1 बिलियन का निवेश किया और लाभ उठाया। हालांकि, मेटा ओपन-सोर्स्ड ललामा के बाहर अन्य वेंडर के बाद यह घनिष्ठ संबंध शुरू हो गया। इस उदाहरण में, दीपसेक ने न केवल उत्पाद की गर्मी के मामले में CHATGPT को पार कर लिया है, बल्कि O1 रिलीज़ के बाद ओपन-सोर्स मॉडल भी पेश किए हैं, जो GPT-3 के लामा के पुनरुद्धार के आसपास के उत्साह के समान है।

वास्तव में, क्लाउड प्रदाता भी एआई अनुप्रयोगों के लिए ट्रैफ़िक गेटवे के रूप में खुद को पोजिशन कर रहे हैं, जिसका अर्थ है कि डेवलपर्स के साथ संबंधों को गहरा करना प्रीमेप्टिव फायदे में अनुवाद करता है। रिपोर्टों से पता चलता है कि Baidu Smart Cloud में 15,000 से अधिक ग्राहक थे जो मॉडल के लॉन्च के दिन Qianfan प्लेटफॉर्म के माध्यम से दीपसेक मॉडल का उपयोग करते थे। इसके अतिरिक्त, कई छोटी फर्में समाधान की पेशकश कर रही हैं, जिसमें सिलिकॉन-आधारित प्रवाह, लुचेन टेक्नोलॉजी, चुआनजिंग टेक्नोलॉजी और विभिन्न एआई इन्फ्रा प्रदाता शामिल हैं जिन्होंने डीपसेक मॉडल के लिए समर्थन शुरू किया है। एआई टेक्नोलॉजी रिव्यू ने सीखा है कि डीपसेक के स्थानीयकृत तैनाती के लिए वर्तमान अनुकूलन के अवसर मुख्य रूप से दो क्षेत्रों में मौजूद हैं: एक एमओई मॉडल की स्पार्सिटी विशेषताओं के लिए अनुकूलन कर रहा है, जो कि हाइब्रिड जीपीयू/सीपीयू आवरण का उपयोग करते हुए स्थानीय रूप से 671 बिलियन पैरामीटर एमओई मॉडल को तैनात करने के लिए मिश्रित तर्क दृष्टिकोण का उपयोग कर रहा है। इसके अतिरिक्त, MLA का अनुकूलन महत्वपूर्ण है। हालांकि, दीपसेक के दो मॉडल अभी भी तैनाती अनुकूलन में कुछ चुनौतियों का सामना करते हैं। "मॉडल के आकार और कई मापदंडों के कारण, अनुकूलन वास्तव में जटिल है, विशेष रूप से स्थानीय तैनाती के लिए जहां प्रदर्शन और लागत के बीच एक इष्टतम संतुलन प्राप्त करना चुनौतीपूर्ण होगा," चुआनजिंग टेक्नोलॉजी के एक शोधकर्ता ने कहा। सबसे महत्वपूर्ण बाधा स्मृति क्षमता सीमा पर काबू पाने में निहित है। "हम सीपीयू और अन्य कम्प्यूटेशनल संसाधनों का पूरी तरह से उपयोग करने के लिए एक विषम सहयोग दृष्टिकोण को अपनाते हैं, उच्च प्रदर्शन वाले सीपीयू ऑपरेटरों का उपयोग करके प्रसंस्करण के लिए सीपीयू/डीआरएएम पर विरल मो मैट्रिक्स के केवल गैर-शरारत भागों को रखते हैं, जबकि घने हिस्से जीपीयू पर रहते हैं," उन्होंने आगे बताया। रिपोर्टों से संकेत मिलता है कि चुआजिंग के ओपन-सोर्स फ्रेमवर्क Ktransformers मुख्य रूप से विभिन्न रणनीतियों और ऑपरेटरों को एक टेम्पलेट के माध्यम से मूल ट्रांसफॉर्मर कार्यान्वयन में इंजेक्ट करता है, जो कि Cudagraph जैसे तरीकों का उपयोग करके महत्वपूर्ण गति को बढ़ाता है। दीपसेक ने इन स्टार्टअप्स के लिए अवसर पैदा किए हैं, क्योंकि विकास लाभ स्पष्ट हो रहे हैं; कई फर्मों ने डीपसेक एपीआई को लॉन्च करने के बाद ध्यान देने योग्य ग्राहक विकास की सूचना दी है, जो पिछले ग्राहकों से अनुकूलन की तलाश में पूछताछ प्राप्त कर रही है। उद्योग के अंदरूनी सूत्रों ने उल्लेख किया है, "अतीत में, कुछ हद तक स्थापित ग्राहक समूहों को अक्सर बड़ी कंपनियों की मानकीकृत सेवाओं में बंद कर दिया जाता था, पैमाने के कारण उनके लागत लाभों से कसकर बाध्य किया जाता है। हालांकि, स्प्रिंग फेस्टिवल से पहले डीपसेक-आर 1/वी 3 की तैनाती को पूरा करने के बाद, हम अचानक कई प्रसिद्ध ग्राहकों से सहयोग अनुरोध प्राप्त करते हैं, और यहां तक ​​कि पहले से ही संपर्क करने के लिए। वर्तमान में, ऐसा प्रतीत होता है कि डीपसेक मॉडल के प्रदर्शन को तेजी से महत्वपूर्ण बना रहा है, और बड़े मॉडलों को व्यापक रूप से अपनाने के साथ, यह एआई इन्फ्रा उद्योग में विकास को काफी प्रभावित करता रहेगा। यदि एक डीपसेक-स्तरीय मॉडल को स्थानीय रूप से कम लागत पर तैनात किया जा सकता है, तो यह सरकार और उद्यम डिजिटल परिवर्तन प्रयासों की बहुत सहायता करेगा। हालांकि, चुनौतियां बनी रहती हैं, क्योंकि कुछ ग्राहक बड़ी मॉडल क्षमताओं के बारे में उच्च उम्मीदें रख सकते हैं, जिससे यह अधिक स्पष्ट हो जाता है कि प्रदर्शन और लागत को संतुलित करना व्यावहारिक तैनाती में महत्वपूर्ण हो जाता है।