DeepSeek 近来因频繁出现“服务器繁忙，请稍后再试”的提示，令全球用户感到无比沮丧。尤其是在2024年12月26日推出与 GPT-4相对标的 V3语言模型后，DeepSeek 一跃成为舆论焦点。而2024年1月20日发布的 R1模型，更是让该公司瞬间从技术圈走向大众视野。

尽管 DeepSeek 的模型因其优质的“深度思考”模式和训练成本的潜力变化而备受瞩目，但随之而来的服务器负担也成为了它的“致命短板”。用户不仅在查询时频繁遇到卡顿，深度思考模式还经常提示“服务器繁忙”，让人苦不堪言。

用户激增带来的挑战

2024年1月27日，DeepSeek 官网多次显示“deepseek 网页/api 不可用”，导致大量用户无法正常使用。尽管其应用在1月末迅速在美区下载榜超越了 ChatGPT，成为 iPhone 下载量最高的应用，DeepSeek 的服务器却未能支撑住爆发性的流量。2月5日，DeepSeek 的移动端日活跃用户数达到了4000万，接近 ChatGPT 的74.3%，但这份增长的背后，却是用户频繁遭遇系统崩溃和卡顿问题。

尽管有多方技术支持和替代访问方案（如平替网站和云服务商的自建部署），但是全球用户的抱怨并未得到有效缓解。多个云计算服务商和芯片厂商纷纷加入，但实际效果却依然未能解决问题。这个现象引发了许多关于 DeepSeek 如何应对日益增长的用户需求和服务器负荷的讨论。

为什么 DeepSeek 会面临这些问题？

1. 与 ChatGPT 的差距：

DeepSeek 面临的问题，实际上与 ChatGPT 有所不同。尽管 ChatGPT 也曾经历过几次大规模宕机，但其依托的微软 Azure 云服务提供了强大的基础设施支持，确保了系统的稳定性和可扩展性。而 DeepSeek 尽管在硬件上做出了不少创新，比如自建了萤火一号超算集群，并利用自研的 HAI LLM 训练框架，但其大部分基础设施仍依赖于自建数据中心，而非成熟的第三方云平台。

2. 推理算力的瓶颈：

DeepSeek 的 V3与 R1模型都有6710亿个参数，训练时的算力需求巨大。然而，推理阶段的算力需求远高于训练阶段，因为每个用户请求都需要经过复杂的推理过程才能返回答案。虽然 DeepSeek 在训练阶段通过创新降低了成本，但在推理时对算力的需求呈指数级增长。加上用户数量的激增，现有算力储备明显不足，导致了频繁的卡顿。

3. 硬件资源的局限性：

尽管 DeepSeek 拥有庞大的硬件资源，如6万张英伟达 GPU 卡（其中包括 A100、H100等高性能芯片），但这些资源的使用依然受到限制。在模型推理时，尤其是在高峰期，DeepSeek 面临的推理任务远远超出了其硬件的承载能力。即便加入了更多的 GPU 资源，依然无法完全解决算力的不足问题。

硬件与云服务的矛盾

与微软 Azure 为 OpenAI 提供支持不同，DeepSeek 没有与云厂商如 AWS 或谷歌云建立深度合作，尽管一些云服务商在春节期间宣布支持 DeepSeek 的部署，但这些合作并未能解决核心的服务器负载问题。事实上，DeepSeek 依然大部分依赖其自建的数据中心，这导致了推理算力的灵活性和可扩展性不足。

在此背景下，DeepSeek 的庞大用户群与有限的服务器资源形成了巨大的矛盾。当用户流量激增时，服务器承载能力迅速超负荷，导致频繁的卡顿和系统崩溃。

黑客攻击的额外负担

除了技术和硬件问题，DeepSeek 还面临着来自外部的挑战。1月30日，奇安信的网络安全研究人员发现，DeepSeek 的线上服务遭遇了大规模的 DDoS 攻击，攻击力度比前几天暴增了上百倍。这些攻击不仅加剧了 DeepSeek 的服务器压力，也使得原本就不稳定的系统更加难以支撑。

解决之道？

DeepSeek 可以通过多个途径来缓解当前的卡顿问题。首先，增加与云服务商的合作，尤其是与 AWS、微软 Azure 等提供强大算力支持的巨头进行深入合作，将能有效扩展推理阶段的计算资源。其次，优化模型架构和推理效率，减少单次请求对算力的需求，能够在一定程度上提高系统的响应速度和稳定性。

另一方面，DeepSeek 还需要对现有硬件资源进行更加高效的分配和调度，避免过度集中在某些高峰期。同时，开发基于边缘计算的解决方案，也可以减轻中心服务器的负担，将部分计算任务分散到更接近用户的设备上。

结语

DeepSeek 的“服务器繁忙”问题不仅仅是一个简单的技术难题，它背后折射出的是用户规模急剧增长与基础设施准备不足之间的矛盾。尽管 DeepSeek 的技术创新和低训练成本令人瞩目，但要想实现持续稳定的增长，解决硬件资源的瓶颈和优化服务的可扩展性，才是它面临的真正挑战。对于全球的 DeepSeek 用户来说，或许需要更多的耐心，等待这家 AI 公司在巨大的市场压力下找到更有效的解决方案。