DeepSeek
恢复正常状态恐怕需要较长时间。
DeepSeek 的推理需求量并不亚于当初
OpenAI 推出
ChatGPT 时所面临的压力，其 APP 下载增速甚至堪称太阳系历史之最，比排名第二的
ChatGPT 快了好几倍。为了应对这种爆炸式的推理需求，
OpenAI 曾采取了一系列措施：1. 限流：在近半年的时间里，
ChatGPT 免费版的速度非常缓慢，与目前的
DeepSeek 差不多，并且对每个账号的使用量有着严格的限制（例如每天仅允许对话若干条）。2. 合作优化：通过与
微软 Azure 深度绑定，
OpenAI 不仅获得了强大的算力支持，还在推理层面与云服务厂商协同优化性能。3. 收费模式：
ChatGPT 的 Plus 订阅费用较高，尤其对于第三世界国家的用户来说更是如此，这有效缓解了一部分流量压力。4. 封禁策略：
ChatGPT 至今仍严格限制某些人口大国的访问权限，从而大幅降低了流量需求。5. 模型简化：从 Turbo 系列到为 Plus 用户提供的货不对板模型，
OpenAI 积极尝试用小规模模型替代大规模模型以降低成本。相比之下，
DeepSeek 的情况则有所不同：1. 限流方式：
DeepSeek 的限流是全局平均分配的，而非基于单个账号在特定时间段内的请求次数，因此难以像
OpenAI 那样精准控制资源分配。2. 云服务商协作困难：国内的云服务提供商受到芯片禁运的影响较大，虽然仍有存量芯片可用，但难以快速扩展规模。此外，
DeepSeek 很难与国外云服务厂商实现推理层面的深度协同优化。
DeepSeek 官网之所以能够提供极具性价比的服务，是因为进行了大量极致的推理优化，而其他厂商（至少在初期）如果贸然部署这些模型并提供服务，可能无法达到同样的效率，要么选择亏本运营，要么提高价格。例如，
亚马逊云服务的价格显著高于
DeepSeek 官网，导致用户更倾向于继续使用
DeepSeek 官方服务或与其价格相近的服务，从而进一步加剧了服务压力。同样地，对于采用国产芯片的国内云服务提供商而言，昇腾 MindIE 目前尚不支持原生 FP8 推理，只能通过 BF16 推理使算力需求翻倍，或者采用量化技术（如 INT8 或 INT4），但这又会牺牲回复质量。3. 收费计划缺失：目前没有迹象表明
DeepSeek APP 有引入付费机制的打算。4. 封号策略缺位：
DeepSeek APP 迄今为止并未实施大规模封号行动，也没有限制某些人口大国的用户访问。5. 生成质量优先：
DeepSeek 能够迅速走红，主要得益于其出色的生成质量。如果梁老板仍然希望继续面向公众提供服务，那么他很可能不会主动削弱这一核心竞争力。综上所述，面对当前的压力，以下可能是可行的解决方案：1. 企业自建部署：对于有 API 调用需求的中型及以上规模企业或组织，建议自行采购
服务器并部署开源模型。这种方式不仅能够规避公共平台的流量限制，还能根据自身业务需求灵活调整资源配置。
