年内第18次宕机,融资千亿的DeepSeek反而更脆弱了?
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来源:36kr
DeepSeek多次出现服务异常,今年已宕机18次。为解决宕机问题,DeepSeek大规模招聘并扩充算力,计划融资1000亿元。但算力和基建仍需时间,且工程团队人手不足。全球仅少数人接触顶尖AI,需求或持续增长。

没想到AI比打工人们更不想上班。

15日早上8点后,DeepSeek网页和APP陆续显示“服务器暂时不可用”。刷新、重启,等了近五个小时,还是没能等来一个好消息,不仅是普通用户的聊天窗口,DeepSeek官方开放平台的对话服务、V4.1 Flash API都出现部分中断,性能下降。

熟悉的配方,熟悉的味道。网友们纷纷表示:“村里人都等着用呢”“这次宕的你有点久了”“是不是要发布新版本了”。

当然,对AI玩家来说,大模型供应商突发宕机已经屡见不鲜,不过这次宕机范围之大、宕机时间之长,确实还是有点出乎了用户们的预料。

毕竟现在的DeepSeek可不再是曾经的“小作坊”了,不仅经历了两轮超过500亿元的融资,公司的估值也水涨船高,目前已经冲到了5000亿级别。

走到现在的DeepSeek,早就今非昔比了。但怎么还是会被“服务器繁忙”难住?

为了不宕机,DeepSeek拼了

只看今年,DeepSeek已经多次出现“服务异常”的状况。甚至仅仅是自9月以来,官方状态页就记录了13起故障;如果从今年全年来看,粗略计算DeepSeek起码已经宕机了18次。

出现的状况也五花八门,既有网页和API性能下降,也有部分服务中断。

当然,如果是从去年2月就开始关注DeepSeek的AI用户,相信会对DeepSeek的“意外状况”见怪不怪。去年年初DeepSeek R1爆火的时候,联网搜索就时断时续,深度思考模式频繁提示“繁忙”。

最离谱的是去年2月底,由于服务器资源紧张,DeepSeek还一度暂停API充值服务。

用户想“氪金”使用,都没地方充,DeepSeek是连钱都不想赚了。

当然,当时的DeepSeek刚刚“闷声发大财”,从默默无闻到爆火出圈也就几天的事情,访问量远超预期,服务器来不及扩容,多少还能理解。

但一年多过去了,DeepSeek估值已经蹭蹭涨到了5000亿人民币,还是隔三差五出现“意外”,确实有点说不过去了。

这当然说不过去,所以DeepSeek已经在想办法了。

今年6月,公司就曾启动大规模招聘。到了9月,Harness团队又开放了约150个招聘名额,重点补充服务端开发、Agent弹性计算等工程岗位,工作涉及API、线上服务和计算平台的开发维护。

除了找人,DeepSeek也在准备更多算力。据彭博社报道,公司计划在内蒙古建设的大型数据中心内部署至少16万颗华为AI芯片,主要用于运行已经训练好的模型。这批设备投入使用后,将有助于承接用户调用模型的需求。

从官方招聘网站看,DeepSeek也正在招聘工作地点涉及乌兰察布的IDC数据中心和采购人员。扩充算力需要的设备、人手,都在准备之中。

这些投入,自然少不了钱。

据《财经》报道,DeepSeek最新一轮融资已接近完成,拟融资规模从此前的500亿元增加到约1000亿元。若顺利完成,加上今年首轮融资,半年左右的累计融资规模将达到约1500亿元。

此前关于首轮融资的报道也提到,超过六成资金将用于算力基础设施建设。用户期待融资能改善“服务器繁忙”,也合情合理。

只是问题可能在于,有钱、有人了,可能还是没法彻底解决宕机问题。

OpenAI也干了

或许AI公司之间也有“心有灵犀”,就在DeepSeek宕机的同一天,大洋彼岸的ChatGPT也出了岔子。

10月15日,部分ChatGPT用户在新建对话时遇到了“Model not found”的报错。社交平台上陆续有人反馈中招,到了当天晚些时候,仍有用户表示没有恢复正常。

连家底雄厚、资源充足的OpenAI都免不了掉链子,可见钱多、机器多,也不能保证服务从此不出故障。

从OpenAI到DeepSeek,各家大模型都在把重心推向更长、更复杂的任务。用户也不再满足于简单问几个问题、生成几段文字,而是开始让它整理文件、分析数据、写代码,甚至连续调用工具把整项工作做完。

比如,同样是写报告,以前让AI起草一段文字,回答完就结束了。现在把一批文件交给Agent,它得先读材料、提取数据、整理内容、检查结果,发现问题还得反复修改。

同一个用户,只是换了一种用法,背后消耗的Token数量就可能相差很大。用户只发了一条指令,后台可能已经触发了多轮模型调用。

这么一来,即使用户总数没有显著增加,服务器承担的计算量也可能大幅上升。模型越好用,用户越敢把复杂任务交给它,原来勉强够用的算力,就可能再次吃紧。

但偏偏在这个紧要关口,DeepSeek的手牌却有些捉襟见肘。

首先是算力和基建的“远水救不了近火”。

前面提到的千亿融资仍在推进,乌兰察布的大型数据中心尚在建设,16万颗华为AI芯片也属于部署计划。从资金到账、设备采购,到机房通电、调试上线,中间还需要时间。但用户不会等机房建好了再来调用模型。

更麻烦的是,任务越来越复杂,DeepSeek的工程团队却显得人手不足。

与硅谷大厂动辄数千人的规模相比,DeepSeek的团队要小得多,上一次报道的时候也就300多人而已。要同时维护线上服务、应付大量请求,还要支持复杂的Agent任务,原有的后端系统也得跟着升级。

今年9月,Harness团队开放了约150个工程岗位,重点补充服务端开发和Agent弹性计算。团队负责人崔添翼提到,数据、机器和容器、训练与评测任务、Agent运行环境,以及用户和请求量,都在急剧增加。他也曾直言,团队“工作繁重,仍然非常缺人”,自己每天都在面试。

但招人、升级系统都需要时间。

而且对DeepSeek来说,最难绷的也许是这两笔1500亿的融资差不多能救火之际,更大的挑战已经等着它了。

全球只有5000人,见过顶尖AI

一个非常反常识的事情是,尽管DeepSeek的用户已经被“服务器繁忙”折腾得够呛,但放眼全球,还有大量人,几乎没碰过大模型。

前特斯拉AI总监、OpenAI早期成员Andrej Karpathy,最近就给出了一组反差鲜明的估算。

按照他的粗略估算,目前全球仅有约5000人,能接触到最先进的内部AI系统,看着AI智能体协作处理大型软件项目、开展网络攻防、探索数学和科学边界。

往下看,约2000万人已经在数学、编程等领域专业使用前沿模型,让Agent完成过去需要几周甚至几个月的工作。

而大约10亿至20亿人,只是偶尔使用ChatGPT等免费产品的轻度用户。对他们来说,AI更像一个聪明些、方便些的搜索引擎,写写文案、搜搜资料就是主要用法。

至于大约60亿人,几乎没有接触过大模型。这场被硅谷寄予厚望的技术变革,对他们而言,可能还只存在于另一个世界里。

这也难怪,刚过去的中秋和国庆假期,有网友回老家后感慨:只要离开工位,什么大模型、具身智能、Agent,都从生活中消失了,日子还是原来的日子。

可假期一结束,坐回格子间,我们又立刻被扑面而来的新工具包围。

对还没用过大模型的人来说,DeepSeek、GPT哪怕再怎么刷新纪录,也不耽误他们下楼买菜;但对已经把代码、文件和工作流程交给AI的人来说,连续宕机几个小时,耽误的工作和造成的损失,都是真切的。

这也让围绕AI泡沫的争论,多了一点值得琢磨的地方。

现在就有人开始断定AI的真实需求已经被提前透支,可能还是太早了。

已经在用的人,还在尝试把更多工作交给AI;尚未用过的人,也可能随着产品变得更好用,开始加入其中。

DeepSeek眼下忙着解决的,已经是让现有用户顺利用上模型。等到更多人开始依赖它,服务器面临的考验,还可能继续增加。

千亿融资还在路上,DeepSeek最好先让服务器争口气。

毕竟,模型再聪明,关键时刻掉链子,也只能算一个偶尔旷工的天才。

参考资料:

[1]财新:DeepSeek为何故障频出

[2]字母榜:大扩军之后,DeepSeek怎么走

[3]AI科技评论:DeepSeek Harness入选项目疑似曝光,不选万星「花瓶」,死磕Agent基建

[4]财经杂志:DeepSeek将完成1000亿元融资

[5]晚点LatePost:V4发布前的DeepSeek:特质、组织和梁文锋的独特目标

[6]量子位:OpenAI光速上新GPT-6.1 Sol!一晚上25项更新,都在这里了;DeepSeek一口气扩招150人!0个AI研究岗

[7]APPSO:全球只有5000人能用上最强AI,卡帕西:80亿人正被加速甩开;DeepSeek突然扩招150人,AI越强公司怎么还越需要人?