DeepSeek服务器繁忙背后的原因解析

DeepSeek的“服务器繁忙，请稍后再试”正成为全球用户的心头痛。2024年12月26日，DeepSeek凭借对标GPT 4o的语言模型V3一炮而红，1月20日又推出对标OpenAI o1的R1模型，凭借“深度思考”模式的高质量回答和创新技术，迅速出圈。然而，R1上线后便持续遭遇拥堵，联网搜索功能时断时续，深度思考模式频繁提示“服务器繁忙”，让用户苦不堪言。

短短十几天内，DeepSeek服务器中断频发，1月27日中午官网多次显示“deepseek网页/api不可用”。当日，DeepSeek成为周末iPhone下载榜冠军，美区超越ChatGPT。2月5日，DeepSeek移动端上线26天，日活突破4000万，虽不及ChatGPT的5495万，但已占其74.3%。用户增长迅猛，但服务器繁忙的抱怨也随之而来，全球用户遭遇频繁宕机，各类替代访问方式应运而生，但问题并未解决。

DeepSeek服务器繁忙背后的原因解析

为何全球厂商纷纷支持DeepSeek，用户却依然饱受困扰？这背后原因复杂。习惯了ChatGPT稳定体验的用户，对DeepSeek的频繁卡顿难以忍受。ChatGPT虽经历数次严重宕机，但总体可靠，已找到创新与稳定的平衡点。其推理过程包括编码（将文本转为向量）和解码（生成文本）两个步骤，每次提问都启动一次推理流程。ChatGPT的解码阶段采用Decoder架构，通过token（最小文本单位）逐步生成完整语句。Kubernetes作为其“幕后指挥官”，负责调度服务器资源。当用户量超出承载能力时，系统便会瘫痪。ChatGPT的稳定性源于强大的算力支撑，而DeepSeek的算力储备明显不足。

DeepSeek服务器繁忙背后的原因解析

DeepSeek与OpenAI的处境截然不同。ChatGPT有微软Azure云服务强力支持，形成云+AI经典范式；DeepSeek则主要依赖自建数据中心，与谷歌类似，缺乏第三方云计算合作。面对史无前例的用户增长，DeepSeek的应激准备不足。其母公司幻方量化打造的萤火一号超算集群，存储万张A100显卡，自研HAI LLM训练框架，支撑R1等模型训练，性能接近GPT-4。外界认为，萤火集群通过创新技术降低训练成本，用几分之一算力训练出顶级AI模型。SemiAnalysis推算DeepSeek拥有6万张英伟达GPU卡，包括1万张A100、1万张H100等，看似算力充足，实则推理模型R1需要更多算力，而DeepSeek在训练侧节约的算力，是否足以应对推理侧的骤增需求，尚不明确。

DeepSeek服务器繁忙背后的原因解析

DeepSeek-V3与R1运作方式不同。V3是指令模型，类似ChatGPT；R1是推理模型，会先进行大量推理过程，再生成答案。R1生成的token中包含大量思维链过程，解释和分解问题。耀途资本副总裁温廷灿指出，训练阶段算力可规划，但推理算力取决于用户规模，DeepSeek用户规模爆炸性增长，导致推理算力需求激增。独立开发者歸藏认为，DS作为全球下载量最高的移动应用，现有卡量无论如何都撑不住，即便使用新卡也需要时间。英伟达A100、H100等芯片运行成本高昂，DeepSeek推理成本虽低于OpenAI同类模型，但GPU数量决定其服务上限。

黑客攻击也是R1卡顿的驱动因素。1月30日，奇安信观察到针对DeepSeek的攻击指令暴增上百倍，至少有2个僵尸网络参与。但第三方服务并未解决根本问题。春节期间，英伟达、亚马逊云、微软等纷纷部署DeepSeek模型，华为云、阿里云等提供全系模型部署服务，壁仞科技、瀚博半导体等适配AI芯片，用友、金蝶等接入模型增强产品力。尽管DeepSeek吸引了庞大朋友圈，但服务商和DS自身仍受困于用户洪流，未能解决稳定使用问题。

服务商部署的R1体验问题未获解决。外界认为服务商算力充足，但开发者反馈频度与R1相当。歸藏解释称，服务商需兼顾其他模型，分配给R1的卡量有限。模型部署优化涉及多环节，但DeepSeek卡顿可能源于模型过大和优化不足。热门大模型上线前需重视推理优化，避免计算耗时和内存问题。温廷灿指出，服务商提供R1服务遇到挑战，本质是DS模型结构特殊，优化需要时间，市场热度窗口有限，故先上再优化。

R1稳定运行的关键在于推理侧的储备和优化。DeepSeek需降低推理成本，减少单次输出token数量。算力储备也可能未SemiAnalysis所述庞大，需平衡幻方基金公司和DeepSeek训练团队的需求。短期内DeepSeek未必租用服务改善体验，可能待商业模式清晰后再考虑，这意味着卡顿将持续较长时间。开发者陈云飞建议分两步解决：1）做付费机制限制免费用户模型用量；2）与云服务厂商合作，使用GPU资源。目前看来，DeepSeek对“服务器繁忙”问题并不急于解决，追逐AGI的公司似乎更关注用户流量，用户可能需习惯面对这一界面。

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