宕機12小時！DeepSeek服務中斷暴露AI行業痛點

作者 | 燕大

沒想到，被遺忘許久的DeepSeek“崩了”一夜。

昨晚DeepSeek網頁、App服務出現重大中斷，頁面卡頓、頻繁彈出“服務器繁忙”提示，相關功能近乎癱瘓，DS從21：35開始發現服務異常即進行調查、修復，但直到今天上午十點左右都還處在罷工狀態。

臨近中午的時候我試了下，終于恢復了。有網友在調侃，可能是它太累了，中場休息一下。

說實話，如果不是今天看到它因為宕機上了熱搜，我都忘了多久沒用過它了。

現在能用的人工智能工具非常多，國內的有：百度AI、騰訊元寶、字節的豆包、阿里的千問；有條件的還能用國外的，像ChatGPT、谷歌的Gemini、還有馬斯克的Grok。

這些大模型各有特色，有的擅長搜索增強型問答，有的擅長處理會議紀要，有的在語音識別上比較精準且反應快，連方言都能識別，有的則擅長邏輯推理、編程，寫報告是它的強項，還有的在擬人方面表現最強，抓取信息快，風格幽默。

如果你的工作需要借助AI的話，那必然能在這里面挑中適合自己的，又或者多個AI一起用，互相佐證，既避免出錯，又能夠把信息最完善化。

但難道DeepSeek就過氣了、涼涼了？

雖然DeepSeek現在給人一種被遺忘或者聲量下降的感覺，但絕沒有過氣，更沒有涼涼。

就好比你第一次見到上海的摩天大樓一樣，第一次肯定是驚艷的，等你看到還有其他摩天大樓不斷拔地而起，那感覺上就會失去新鮮感，但并不代表最初見的那座摩天大樓就過氣或落后了。

說白了，就是好東西出現的越來越多，對于消費者而言，一是會審美疲勞，二就是用不過來，原本只有一個DS，后面隨著其他AI的出現，用戶也自然出現分流。

這背后是大模型行業從“技術奇點”爆發期，轉入產品落地淘汰期的必然結果，而deepseek當初的橫空出世，就是那個技術奇點。

DS在2025年初爆火，核心在于打破了“高性能=高算力成本”的行業神話，用大白話說就是在DS出來之前，你沒有最多最頂尖的AI芯片就造不出好的AI大模型，但當DS出現之后大家才發現，原來用性能稍差的AI芯片和很低的成本也能創造頂級人工智能。

競爭規則從DS出世那一刻被改變了。低成本的可行性得到驗證，然后整合市場的巨頭們開啟扎堆出品自己的AI大模型，就好比“養龍蝦”出現后大廠們扎堆推出“龍蝦”產品一樣。

各家推出的AI往往自帶特色，用戶會發現，雖然DeepSeek的推理能力依然頂尖，但在“做PPT時一鍵自動生成”、“寫文檔時一鍵調用AI”等無縫嵌入的場景里，大廠巨頭能憑借生態黏性截留大批用戶。

就好比大家都用微信，那對騰訊元寶的使用就大大增加，許多人連看一篇文章時都會犯懶，直接讓元寶總結關鍵點。

DS雖不再是唯一，但AI江湖從沒離開過它。因為DS的開源策略，許多大廠都在扎堆推出各種自研AI模型產品，但同時大量大廠、車企及其他企業在B端、云平臺、車機等服務中，接入、融合部署了DS模型。

就好比車機系統，目前有超過20家車企已接入DS模型，你在新能源車上對話的AI車機智能，可能就接入了DS模型；

再好比騰訊，他是公開接入DS最全面的大廠，自研為主，DeepSeek做推理增強和場景補位；再好比三大運營商的云服務、一些大廠的云服務，許多都把DS大模型搬到了自家的服務器上（私有化部署），自己用、自己管、不連外網，數據完全在內部流轉。

包括央企，據報道已經有超過20家接入DeepSeek，涉及能源、通信、汽車、金融、建筑等多個領域，像中石化、中核、南電網等巨頭企業，已完成DS大模型私有化部署，全面接入企業自有的AI大模型。

所以啊，即使直接使用deepseek的用戶量大幅下降，可實際上間接用到它的用戶反而在增多，比最初出世那會還要多的多。

說來也怪，最近兩次DS上熱搜都不是因為什么好事。

上次是因為DS的母公司“幻方量化公司”的億元腐敗案，幻方的老人李某在2018-2023年間伙同某券商營業部經理，通過虛構經紀人身份，將幻方量化交易放在指定營業部，套取券商“交易傭金40%提成”，6年累計搞了1.18億。

這次呢，因為DS宕機了一整夜，都不是啥好消息。頗有點流年不利的趕腳。

話說回來，這次為什么會崩，而且宕機那么久？

沒看到DS官方給出詳細說明，不過還是“有據可查”的。在出現卡頓和宕機之前，許多用戶報告DeepSeek網頁版發生了變化，身份標識更新了，抓取來的知識的截止日期似乎也更新了。

而且比較巧合的是，這個月DS正在發布新一代基座大模型DeepSeek V4，相比24年底發布的V3，此次升級幅度堪稱跨越式，碾壓前代。

換句話說，這次宕機沖上熱搜，可能是因為DeepSeek正在進行系統升級或模型更新所導致的。

其實這事也給所有大廠提了個醒，AI宕機表面上是技術故障，深層反映的是AI行業在快速發展中面臨的共同挑戰——

如何在技術快速迭代、用戶規模急劇擴張的同時，確保服務的低容錯率、高可用性和穩定性。

對于迭代數年的AI大模型如此，最新的“養龍蝦”也是如此。