তথ্য থেকে জানা যায় যে, মুক্তির পর থেকে, ডিপসিক মাত্র ২১ দিনের মধ্যে ২২.১৫ মিলিয়ন দৈনিক সক্রিয় ব্যবহারকারী (DAU) অর্জন করেছে, যা ChatGPT-এর ব্যবহারকারী বেসের ৪১.৬% অর্জন করেছে এবং Doubao-এর ১৬.৯৫ মিলিয়ন দৈনিক সক্রিয় ব্যবহারকারীকে ছাড়িয়ে গেছে, এইভাবে বিশ্বব্যাপী দ্রুততম বর্ধনশীল অ্যাপ্লিকেশন হয়ে উঠেছে, ১৫৭টি দেশ/অঞ্চলে অ্যাপল অ্যাপ স্টোরের শীর্ষে রয়েছে। যাইহোক, ব্যবহারকারীদের ভিড় যখন বাড়ছে, তখন সাইবার হ্যাকাররা নিরলসভাবে ডিপসিক অ্যাপে আক্রমণ করছে, যার ফলে এর সার্ভারগুলিতে উল্লেখযোগ্য চাপ তৈরি হচ্ছে। শিল্প বিশ্লেষকরা বিশ্বাস করেন যে এটি আংশিকভাবে ডিপসিক প্রশিক্ষণের জন্য কার্ড স্থাপন করছে এবং যুক্তির জন্য পর্যাপ্ত গণনা ক্ষমতার অভাব রয়েছে। একজন শিল্প অভ্যন্তরীণ ব্যক্তি এআই টেকনোলজি রিভিউকে জানিয়েছেন, "ঘন ঘন সার্ভার সমস্যাগুলি ফি চার্জ করে বা আরও মেশিন কেনার জন্য অর্থায়ন করে সহজেই সমাধান করা যেতে পারে; শেষ পর্যন্ত, এটি ডিপসিকের সিদ্ধান্তের উপর নির্ভর করে।" এটি প্রযুক্তি বনাম উৎপাদনের উপর মনোযোগ কেন্দ্রীভূত করার ক্ষেত্রে একটি বিনিময় উপস্থাপন করে। ডিপসিক মূলত স্ব-জীবিকার জন্য কোয়ান্টাম কোয়ান্টাইজেশনের উপর নির্ভর করেছে, সামান্য বাহ্যিক তহবিল পেয়েছে, যার ফলে তুলনামূলকভাবে কম নগদ প্রবাহের চাপ এবং একটি বিশুদ্ধ প্রযুক্তিগত পরিবেশ তৈরি হয়েছে। বর্তমানে, উপরে উল্লিখিত সমস্যাগুলির আলোকে, কিছু ব্যবহারকারী সোশ্যাল মিডিয়ায় ডিপসিককে ব্যবহারের সীমা বাড়ানোর জন্য বা ব্যবহারকারীর স্বাচ্ছন্দ্য বাড়ানোর জন্য অর্থপ্রদানের বৈশিষ্ট্যগুলি চালু করার জন্য অনুরোধ করছেন। উপরন্তু, ডেভেলপাররা অপ্টিমাইজেশনের জন্য অফিসিয়াল এপিআই বা তৃতীয় পক্ষের এপিআই ব্যবহার শুরু করেছেন। তবে, ডিপসিকের ওপেন প্ল্যাটফর্ম সম্প্রতি ঘোষণা করেছে, "বর্তমান সার্ভার রিসোর্সগুলি দুষ্প্রাপ্য, এবং এপিআই পরিষেবা রিচার্জ স্থগিত করা হয়েছে।"

এটি নিঃসন্দেহে AI অবকাঠামো খাতে তৃতীয় পক্ষের বিক্রেতাদের জন্য আরও সুযোগ উন্মুক্ত করে। সম্প্রতি, অসংখ্য দেশীয় এবং আন্তর্জাতিক ক্লাউড জায়ান্ট DeepSeek-এর মডেল API চালু করেছে - বিদেশী জায়ান্ট Microsoft এবং Amazon জানুয়ারির শেষে প্রথম যোগদানকারীদের মধ্যে ছিল। দেশীয় নেতা, Huawei Cloud, প্রথম পদক্ষেপ নিয়েছিল, 1 ফেব্রুয়ারী সিলিকন-ভিত্তিক Flow-এর সহযোগিতায় DeepSeek R1 এবং V3 যুক্তি পরিষেবা প্রকাশ করেছিল। AI প্রযুক্তি পর্যালোচনার প্রতিবেদনগুলি ইঙ্গিত দেয় যে সিলিকন-ভিত্তিক Flow-এর পরিষেবাগুলিতে ব্যবহারকারীদের আগমন দেখা গেছে, যা কার্যকরভাবে প্ল্যাটফর্মটিকে "ক্র্যাশ" করেছে। বড় তিনটি প্রযুক্তি কোম্পানি - BAT (Baidu, Alibaba, Tencent) এবং ByteDance - 3 ফেব্রুয়ারী থেকে শুরু করে কম খরচে, সীমিত সময়ের অফারও জারি করেছে, যা গত বছরের DeepSeek-এর V2 মডেল লঞ্চের মাধ্যমে ক্লাউড বিক্রেতাদের মূল্য যুদ্ধের কথা মনে করিয়ে দেয়, যেখানে DeepSeek-কে "মূল্য কসাই" বলা শুরু হয়েছিল। ক্লাউড বিক্রেতাদের উন্মত্ত পদক্ষেপগুলি মাইক্রোসফ্ট অ্যাজুরে এবং ওপেনএআই-এর মধ্যে পূর্বের দৃঢ় সম্পর্কের প্রতিধ্বনি করে, যেখানে ২০১৯ সালে, মাইক্রোসফ্ট ওপেনএআই-তে উল্লেখযোগ্য পরিমাণে ১ বিলিয়ন ডলার বিনিয়োগ করেছিল এবং ২০২৩ সালে চ্যাটজিপিটি চালু হওয়ার পর সুবিধা অর্জন করেছিল। তবে, মেটা ওপেন-সোর্সড লামার পরে এই ঘনিষ্ঠ সম্পর্কটি ভেঙে পড়তে শুরু করে, যার ফলে মাইক্রোসফ্ট অ্যাজুরে ইকোসিস্টেমের বাইরের অন্যান্য বিক্রেতারা তাদের বৃহৎ মডেলগুলির সাথে প্রতিযোগিতা করতে সক্ষম হয়। এই ক্ষেত্রে, ডিপসিক কেবল পণ্যের উত্তাপের ক্ষেত্রে চ্যাটজিপিটিকে ছাড়িয়ে যায়নি বরং o1 প্রকাশের পরে ওপেন-সোর্স মডেলগুলিও চালু করেছে, যা লামার জিপিটি-৩ পুনরুজ্জীবনকে ঘিরে উত্তেজনার মতো।

বাস্তবে, ক্লাউড সরবরাহকারীরা নিজেদেরকে AI অ্যাপ্লিকেশনের জন্য ট্র্যাফিক গেটওয়ে হিসেবেও স্থাপন করছে, যার অর্থ হল ডেভেলপারদের সাথে সম্পর্ক গভীর করা অগ্রিম সুবিধার দিকে পরিচালিত করে। প্রতিবেদনগুলি ইঙ্গিত দেয় যে Baidu স্মার্ট ক্লাউডের 15,000 জনেরও বেশি গ্রাহক Qianfan প্ল্যাটফর্মের মাধ্যমে DeepSeek মডেলটি ব্যবহার করেছিলেন। এছাড়াও, বেশ কয়েকটি ছোট সংস্থা সমাধান প্রদান করছে, যার মধ্যে রয়েছে সিলিকন-ভিত্তিক ফ্লো, লুচেন টেকনোলজি, চুয়ানজিং টেকনোলজি এবং বিভিন্ন AI ইনফ্রা প্রদানকারী যারা DeepSeek মডেলগুলির জন্য সমর্থন চালু করেছে। AI প্রযুক্তি পর্যালোচনা জেনেছে যে DeepSeek-এর স্থানীয় স্থাপনার জন্য বর্তমান অপ্টিমাইজেশনের সুযোগগুলি মূলত দুটি ক্ষেত্রে বিদ্যমান: একটি হল MoE মডেলের স্পারসিটি বৈশিষ্ট্যগুলির জন্য অপ্টিমাইজেশন, 671 বিলিয়ন প্যারামিটার MoE মডেল স্থানীয়ভাবে স্থাপন করার জন্য একটি মিশ্র যুক্তিযুক্ত পদ্ধতি ব্যবহার করে এবং হাইব্রিড GPU/CPU অনুমান ব্যবহার করে। অতিরিক্তভাবে, MLA-এর অপ্টিমাইজেশন গুরুত্বপূর্ণ। তবে, DeepSeek-এর দুটি মডেল এখনও স্থাপনার অপ্টিমাইজেশনে কিছু চ্যালেঞ্জের মুখোমুখি। "মডেলের আকার এবং অসংখ্য প্যারামিটারের কারণে, অপ্টিমাইজেশন সত্যিই জটিল, বিশেষ করে স্থানীয় স্থাপনার জন্য যেখানে কর্মক্ষমতা এবং খরচের মধ্যে সর্বোত্তম ভারসাম্য অর্জন করা চ্যালেঞ্জিং হবে," চুয়ানজিং টেকনোলজির একজন গবেষক বলেছেন। সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ বাধা হল মেমরি ক্ষমতার সীমা অতিক্রম করা। "আমরা CPU এবং অন্যান্য কম্পিউটেশনাল রিসোর্সগুলিকে সম্পূর্ণরূপে ব্যবহার করার জন্য একটি ভিন্নধর্মী সহযোগিতা পদ্ধতি গ্রহণ করি, উচ্চ-কার্যক্ষমতাসম্পন্ন CPU অপারেটর ব্যবহার করে প্রক্রিয়াকরণের জন্য CPU/DRAM-এ স্পার্স MoE ম্যাট্রিক্সের অ-শেয়ার করা অংশগুলিকে রেখেছি, যখন ঘন অংশগুলি GPU-তে থাকে," তিনি আরও ব্যাখ্যা করেন। প্রতিবেদনগুলি ইঙ্গিত দেয় যে চুয়ানজিংয়ের ওপেন-সোর্স ফ্রেমওয়ার্ক KTransformers প্রাথমিকভাবে একটি টেমপ্লেটের মাধ্যমে মূল ট্রান্সফরমার বাস্তবায়নে বিভিন্ন কৌশল এবং অপারেটরগুলিকে ইনজেক্ট করে, CUDAGraph-এর মতো পদ্ধতি ব্যবহার করে অনুমানের গতি উল্লেখযোগ্যভাবে বৃদ্ধি করে। DeepSeek এই স্টার্টআপগুলির জন্য সুযোগ তৈরি করেছে, কারণ বৃদ্ধির সুবিধাগুলি স্পষ্ট হয়ে উঠছে; DeepSeek API চালু করার পরে অনেক সংস্থা লক্ষণীয় গ্রাহক বৃদ্ধির কথা জানিয়েছে, অপ্টিমাইজেশন খুঁজছেন এমন পূর্ববর্তী ক্লায়েন্টদের কাছ থেকে অনুসন্ধান পেয়েছে। শিল্পের অভ্যন্তরীণ ব্যক্তিরা উল্লেখ করেছেন, "অতীতে, কিছুটা প্রতিষ্ঠিত ক্লায়েন্ট গোষ্ঠীগুলি প্রায়শই বৃহত্তর কোম্পানিগুলির মানসম্মত পরিষেবাগুলিতে আবদ্ধ থাকত, স্কেলের কারণে তাদের খরচ সুবিধার দ্বারা শক্তভাবে আবদ্ধ থাকত। যাইহোক, বসন্ত উৎসবের আগে DeepSeek-R1/V3 স্থাপন সম্পন্ন করার পর, আমরা হঠাৎ করে বেশ কয়েকজন সুপরিচিত ক্লায়েন্টের কাছ থেকে সহযোগিতার অনুরোধ পেয়েছি, এবং এমনকি পূর্বে সুপ্ত ক্লায়েন্টরাও আমাদের DeepSeek পরিষেবাগুলি চালু করার জন্য যোগাযোগ শুরু করেছিলেন।" বর্তমানে, মনে হচ্ছে যে DeepSeek মডেল ইনফারেন্স পারফরম্যান্সকে ক্রমশ গুরুত্বপূর্ণ করে তুলছে, এবং বৃহৎ মডেলগুলির ব্যাপক গ্রহণের সাথে, এটি AI ইনফ্রা শিল্পের উন্নয়নে উল্লেখযোগ্যভাবে প্রভাব ফেলতে থাকবে। যদি একটি DeepSeek-স্তরের মডেল স্থানীয়ভাবে কম খরচে স্থাপন করা যায়, তবে এটি সরকার এবং এন্টারপ্রাইজ ডিজিটাল রূপান্তর প্রচেষ্টাকে ব্যাপকভাবে সহায়তা করবে। যাইহোক, চ্যালেঞ্জগুলি রয়ে গেছে, কারণ কিছু ক্লায়েন্ট বৃহৎ মডেল ক্ষমতা সম্পর্কে উচ্চ প্রত্যাশা রাখতে পারে, যা আরও স্পষ্ট করে তোলে যে ব্যবহারিক স্থাপনার ক্ষেত্রে কর্মক্ষমতা এবং খরচের ভারসাম্য বজায় রাখা গুরুত্বপূর্ণ।