DeepSeek的“服务器繁忙”让所有人抓狂，背后究竟是怎么回事

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文章摘要

DeepSeek推出的R1推理模型因性能优异引发全球用户量激增，但持续出现的服务器拥堵问题暴露出其算力储备与用户需求之间的严重失衡。自2024年12月发布V3模型以来，DeepSeek凭借R1模型在数学、代码等复杂任务中接近GPT-4的表现，日活用户26天内突破4000万，达到ChatGPT同期日活量的74.3%。这种爆发式增长导致其自建数据中心难以应对，深度思考模式频繁出现”服务器繁忙”提示，即便全球云服务商和芯片厂商纷纷部署替代方案，仍未缓解服务不稳定问题。

与ChatGPT的稳定运行形成鲜明对比，OpenAI依托微软Azure云服务的资源调度能力和成熟的Kubernetes容器编排系统，在用户请求激增时仍能保持服务可靠性。ChatGPT默认模型参数规模小于DeepSeek-R1的671B，且拥有更充足的GPU算力储备，其推理过程中80%以上的显存用于模型参数权重，而DeepSeek在推理阶段的算力需求因用户量爆炸性增长远超预期。技术层面，R1模型特有的思维链生成机制要求每个问题都需经历大量推理过程，显著增加了token生成量和计算耗时。

DeepSeek母公司幻方量化虽拥有自研HAI LLM训练框架和数万张高性能GPU组成的萤火集群，但这些资源主要服务于模型训练。训练阶段可规划的算力与推理阶段弹性需求存在本质差异，当用户量突破临界点时，推理所需的实时算力供给出现严重缺口。第三方服务商部署R1模型后同样面临稳定性问题，暴露出模型架构的特殊性：6710亿参数的MOE架构对推理优化提出更高要求，而市场热度迫使服务商选择”先上线后优化”策略，导致部署效果未达预期。

安全层面，针对DeepSeek的网络攻击在1月底激增百倍，两个僵尸网络的持续攻击进一步加剧服务压力。尽管英伟达、亚马逊AWS、微软Azure等巨头快速接入R1模型，但服务商分配给该模型的GPU资源受其他业务牵制，难以满足突增需求。开发者社区普遍认为，当前困境的临时解决方案需通过付费机制限制免费用户用量，并实质性整合第三方云服务资源，但DeepSeek作为AGI研发公司，短期内在商业化与用户体验间的权衡可能导致卡顿现象持续存在。

技术架构的深层矛盾逐渐显现：训练阶段通过MOE架构降低的成本，被推理阶段暴增的算力需求部分抵消。模型部署优化涉及从数据一致性到API集成的复杂环节，而R1庞大的参数规模导致单张GPU显存占用过高、推理延迟难以压缩。行业观察指出，DeepSeek需在推理成本控制与服务质量间找到新平衡点，这既取决于其与云厂商的实质性合作进展，也关乎下一代模型架构的技术突破。