元宝的deepseek怎么也崩了

用 dipstick 的 朋友最近有没有遇到一些状况呢？三月二十九号晚上呢，这个 dipstick 遇到一些问题，他的网页端就突然没有办法正常加载了， app 持续加载转圈。 那很多人都想知道这怎么回事？是不是跟之前网上一直在说 dipstick 使用率暴跌发展与冷的这种不实传言有关？那大家一直期待的这个 r 的 模型到底还推不推出呢？ 来今天简单聊一聊。首先说这个二十九号服务器波动这个事，其实服务器出现短暂的波动或者故障，对任何一家提供云服务的科技公司来说都很常见，突发这个流量分值或者常规技术故障，甚至说网络攻击都有可能引发这种情况。那其实透过这个事反倒能说明一个核心的事实， ipsec 依然拥有海量用户群体， 用户基本盘和行业关注度始终保持比较高的水平。但是有个问题就是几个月前网上就在说 dipstick 使用率从百分之五十暴跌到百分之三。那我们首先要澄清一个事实，这个 dipstick 市场使用率从来没有到过百分之五十， 哪怕是年初热度最高的阶段，根据第三方的这个机构的数据，它在全球的市场风格也在个位数区间。那这个百分之五是怎么来的？ 事实上是某数据分析机构在报告中提及了使用率下跌了百分之五十，被人误读了，或者是说为了博流量故意曲解了，传着传着就变成了说从百分之五十的份额开始下跌，硬生生造出了说从市场占半壁江山到跌落神坛这种离谱的剧情了， 那这个肯定不是事实。不过从个位数的份额低到百分之三，也是一个几乎腰斩的下跌。那我们通过这个数据里的情况来说， dipstick 是 真的发展愈足了吗？那如果你只是看这个单一数据，可以是这样的结论，但实际上不是用户放弃了 dipstick， 而 是 dipstick 主动调整了用户服务的重心。为什么这么说呢？有两个核心的原因。首先是渠道分流， dipstick 最核心的布局之一呢，就是在早期就实现了模型的全面开源，国内不少科技厂商、手机品牌，所以说很多智能终端设备都接入这个 dipstick 的 开源模型能力。 半年来呢，其实你用了很多这个 ai 的 应用，智能设备的助手，其实底层都是调用了 dipstick 的 模型能力。那如果算上所有这些开源生态的调用量，根据这个行业公开数据测， dipstick 模型的实际调用量在过去半年实现了这个数十倍的大幅增长，所以用户不是不用了，而是不用，非得去官网排队使用了。 对于一家以推动 ai 技术普及为目标的公司来说啊，它是一个非常良性的发展局面，就是说这个技术渗透进了海量应用场景，同时自身也不用承担全部服务器的成本和服务压力了。 那第二个核心原因就是算力资源的总体规划。 f c 和团队也公开表示过，提供这个 to c 的 在线聊天服务不是他们的核心目标，实现这个 agi 的 技术突破才是他们的目标。 这句话的核心逻辑其实就是团队会把有限且宝贵的算力资源优先服务于这个付费的企业级客户以及下一代模型 r 的 研发工作，而非优先保障海量免费个人用户的极致使用体验。所 所以大家会感觉到说目前 dipstick 的 免费服务体验上有一定的限制，响应延迟、上下文记忆长度都不算顶尖。所以说他不是没有能力做好，而是在当前的这个发展阶段，他选择把核心资源投到更关键的技术研发上去了。那行业内常见的情况就是 大模型厂商会动态调配这个算力资源，我发了这种服务波动呢，也可能跟峰值的流量冲击、常规的技术迭代或者服务压力测试相关。既然如此，那为什么 r 这个模型迟迟没有推出呢？同行都在这个高频的迭代更新，那 dipstick 为什么沉寂了这么久？那我觉得这个最核心的现实约束还是算力供给的问题。 我们必须要面对的行业现状是当前全球的这个顶级的 ai 训练芯片的供给存在普遍的紧张和分配差异， 海外头部企业能更便捷的获取稳定或者充足的这种顶级芯片的供应，那这意味着 dipstick 团队需要在有限的这个顶级的算力资源下去做好这个极致的平 衡。那一部分算力要维持现有的这个模型的线上服务，还有另一部分要用于这个超大参数规模下一代这个模型啊的训练，还有这种权量的优化，那训练这个超大参数的大模型就像烧制这个 一个顶级的瓷器一样，它的火候时间必须稳定，它不能中断，那算力资源一旦受限，那模型迭代的速度就会有明确的这个天花板了。 所以大家会发现， dsp 最近的更新重点强调了对这个 f p 八的这个数据格式的支持，这个看似是一个技术细节，其实是一次核心的技术突围，它从这个底层优化模型架构，让模型能够更好的适配这个国产算力的平台。 这件事长期价值其实远比这个匆忙推出一个仅在特定芯片平台上性能小幅提升的这种测试版的模型要大得多。

昨晚九点， deep sync 崩了，服务器繁忙的提示挂了十二个小时。但你知道吗？真正慌的不是用户，是媒体。说实话，现在谁还缺 ai 用 deep sync 崩了？我有豆包，有元宝，有 cloud， 写论文的改个窗口，写代码的，切个模型，该干嘛干嘛。但你看昨晚的阵势，热搜挂了那么久，各种媒体分析文章连夜出， 好像 deepsea 要完了一样。为啥会这样？因为 deepsea 当了太久的全村的希望。从二零二五年初爆火到现在，它是国产大模型里唯一一个能从技术层面在全球范围内跟 open ai 掰手腕的。所以稍微有点风吹草动，所有人都在问它是不是跟不上了？ v 四为什么迟迟不发？但小乔跟你说，它没事，不仅没事，最近还走得很稳。过去两个月，先是发布了新一代数学推理模型， 在多个精准测试里直接对标 g p t 四 o 头部水平。接着又放出一系列关于模型架构和训练效率的论文，明确在往更小、更快、更便宜的方向走。别的厂商在卷参数规模，他在卷推理效率和工程落地，新版本微思没发，但论文密度和代码开源的节奏反而比过去更密。 懂行的人都明白，这说明它在沉淀，不是在掉队。所以一次服务器故障说明不了什么。真正值得关注的不是它崩了，而是我们对它的期待已经高到不允许它出任何差错。这才是全村的希望，真正的压力。评论区聊聊，你觉得 deepsea 还能稳住这个位置吗？

昨天 deepsea 又崩了，风口来了。不是风口，是钱开始往底层流了。什么意思？ 你以为 ai 在 赚钱？其实真正赚钱的是给 ai 供电，供资源，建基础设施的人。这不就是科技吗？不是， 这是能源生意，是资源生意，是最传统也最赚钱的生意。那 deepsea 崩跟赚钱有什么关系？关系很直接，它证明了一件事， ai 不是 无限的，它是要消耗真实成本。什么成本？电，芯片、机房、散热这些都要钱，而且是持续烧钱。 那不就是算力贵？更深一层是能源贵，算力的尽头不是算法，是电，是谁能更便宜更稳定的拿到电，那谁能做到？谁掌握能源，谁就能压低成本， 谁成本低，谁就能赚钱。所以这是一门电的生意。不只是电，是一整套系统，电网、储能、数据中心，矿产资源全都在里面。矿产也有关系，当然 电网要铜，电池要锂锂股，储能和设备都靠这些，谁控制资源，谁就卡住整个链条。那这些资源在哪？ 非洲？南美，东南亚，这就是为什么这些地方开始被重新看见。所以非洲是风口，不是风口，是底座，是未来电力体系的原材料仓库，谁提前进去谁占位置。那中东呢？中东还在赚钱， 因为石油还没退出霍尔木兹海峡，全球三成石油要过，一紧张油价就涨。油价涨对普通人有什么影响？ 油价一涨，运输制造食品全涨，生活成本上去，工资不一定跟上，这就是最直接的民生压力。那 ai 会改变这个，会放大它。为什么？因为 ai 让整个社会更依赖电，电越重要，能源价格的影响就越大。那赚钱机会在哪？ 永远在底层，不在最热的应用，而在供电、供资源、建系统的人。为什么？因为底层是刚需，刚需就有定价权，有定价权就有利润。所以以后拼的是什么？拼谁能拿到更便宜的能源？谁能把算力成本压下来？算力成本低意味着什么？ 意味着生产效率更高，企业利润更高，国家竞争力更强。那 deep stick 崩这件事儿本质是什么？是一次压力测试，告诉所有人， ai 不是 免费的，它是资源驱动的产业。 再说直白一点，就是 ai 开始吃资源了，而且越吃越多，那最后大家争的还是资源，从来都是，只不过换了个名字，以前叫什么石油？哎，现在呢？算力本质呢？能量？那普通人该记住什么？记住一件事，不要只盯着最火的东西，要盯着支撑他的东西。 什么意思？不是谁在用 ai 最赚钱，而是谁在给 ai 供电、供资源、供系统最赚钱。再狠一点呢？ 再狠一点，就是这句，未来最值钱的不是最聪明的 ai， 而是能让 ai 一 直运转下去的那一整套能源和资源体系。 deepsea 宕基，你看到的是技术问题， 但真正的问题是资源开始不够用了。你以为 ai 在 变聪明，其实它在变贵。 算力不是免费的，它是被电一点一点喂出来的，所以你以为在卷模型，其实在卷，谁能更便宜的用电， 谁店便宜，谁就能多跑一步，谁多跑一步，谁就多赚一层。很多人盯着 ai 有 多厉害，很少人去看 ai 靠什么活着，活着靠什么电资源系统。所以真正赚钱的，从来不是最会说话 的，是能让他一直说下去的那一层。你可以不懂 ai， 但你要知道谁在给他续命，因为所有大机会都不在最亮的地方，都在光背后的那一层。

三月二十九号深夜， deepsea 崩了，登不上，发不出，对话全断，从半夜一直瘫到第二天上午，全网都在问，那个曾经震动硅谷的国产 ai 之光到底怎么了？ 回顾过去一年，距离 deepsea 上一次重磅模型发布已经过去了整整十四个月。一边是频繁宕机，承载不住用户流量，服务稳定性频频亮红灯。另一边是同行们月根迭代卷、参数卷、多模态卷、智能体。而 deepsea 的 v 四却迟迟没亮相。 很多人猜测，是不是团队躺平了？是不是技术掉队了，是不是创始人没动力了？但问题的生存根源绕不开两个字，算力。 你可能不知道，美国一直在卡中国的高端芯片， deepsea 手里的算力是有上限的。这点算力既要撑住每天上亿次的用户对话，又要训练下一代模型，左手推理右手训练，抢的是同一锅饭。这次崩溃就是用户涨太猛，硬件扩不动，一次性炸了。 但你以为 deepseek 这段时间什么都没干？去年一年，它更新了五六个版本， v 三零三二四 r 一 零五二八， a 三点一， b 三点二、 b 三点一，在多个测试里，比老模型猛了百分之四十以上。 而且现在 v 四已经在路上了。 deepsea 正在做的是适配国产算力生态，优化底层架构，试图从根源上摆脱被卡脖子的困境。这条路更慢更难，也更少人看见别人在卷速度，他在赌未来。当 deepsea 真正讨通过产算力闭环，它带来的可能不只是一次模型迭代，而是整个国产 ai 基础设施的一次质变。

大家都知道，昨天 deepsea 崩了，就是这个成为国货 ai 之光的公司，服务器中断了好几个小时，这到底是技术不行还是太火了呀，服务器扛不住啊？ deepsea 大家都不陌生啊，这个两年前呢，火遍全球的国产 ai 公司，被认为是唯一能够跟 open ai 扳扳手腕的中国中国力量， 但就是这个 a 该顶流呢，昨天又出事了，大批用户啊，发现 deepsea 的 网页端和 api 呢，同时宕机了，持续了好几个小时。虽然官方没有说具体原因，但是呢，业内人士猜测，要么是服务器扛不住流量，要么是被黑客攻击了， 这比较尴尬啊， deepsea 呢，一直说自己技术多强啊，成本多么低啊，结果关键时刻呢，服务器不稳定，企业用户啊，把业务全搭在上面，等于是给自己埋了一颗雷。 更讽刺的是，就在前几天之前呢， d p c 还发布了一个新版本，说是性能呢，大幅提升，结果新版本还没有捂热呢，服务器先崩了。这好像告诉我们一个道理啊，技术强不强我们是先不说，但是呢，服务器稳不稳定是另外一回事。 所以说啊，我们觉得我觉得选 ai 平台呢，不能只看性能数字，还得看基础设施够不够扎实。也说说你的看法。

大家好啊，我是瑞克老张， deepsea 呢？崩了十四个小时，全网都在问，这是 v 四要来的前兆吗？三月二十九号的晚上九点半， deepsea 的 网页版端突然以读不回啊，输入问题， ai 只展示思维链，却死活不吐答案，服务整整中断了十个小时，直接干上热搜第一。 诡异的是啊，官方的 a p i 接口全程畅通，只有 c 端的聊天机器人罢工。这种选择性档级，像极了后台正在搞大动作的前奏啊。看看时间线就能闻得住硝烟味儿啊。 二月中旬，市场传 v 四可能在春节前发布，结果跳票。三月初啊，相关的这个媒体爆料说本周发布又跳票。三月九号，辉度测试 v 四力的刚露出百万头盔上下文和 超强编程能力的獠牙，民间测评直接封神啊！紧接着就这次的大规模的故障，官方状态标题页即为重大故障啊，修复时间线比异常拉的还长，零点二十分二次排查，十点三十三分才完成全部恢复。说白了，这不是简单的服务器过载啊。 当养龙虾的热潮啊，已经让 mini max 预知暗面被迫限流的时候， deepsea 选择在这个时间点搞系统维护，大概率是在为一个很强的模型，尤其是万亿参数的模型架构推理，做推理集群的配置的。最后是被给你们看看新鲜的啊，我觉得昨天晚上 deepsea 很 可能已经上架新东西了。 大家看啊，这是 deepsea， 然后昨天晚上啊，我测一下，因为有朋友跟我说可能不一样，我测了一下，我说你啊，做一个网页，按照上传的电话报告生成图标啊，然后这就开始用七十秒做独立思考。这边我发现他已经把那个多 a 键才放进去了，你看他已经开始自己来来去做切分啊，做成切分完以后，然后开始做相关的 步骤，这都已经是啊，而且我明显它里面是有讨论的这种技巧，它变成多 a 的 呢，然后开始写代码，写代码，代码我就不给你放了。那写代码的过程挺好的写，写的挺快挺方便的。然后一点运行呱就出来了，你看就出来了，加载数据库啊，就可以升到图标， 你可以看到非常的漂亮啊。这个图标还能选是吧？选择各种各样的成交量是吧？成交量选择的这个东西在生成还可以选择不同的这个角度，东西生成非常非常有意思，非常非常有意思啊，而且一瞬间很快，但多快呢？三分四十七秒，但你知道类似的东西我们在啊，这二月份的时候测试过，那时候多少？ 八分多钟，那时候八分多钟，那现在你觉得他是不是换了一个新的模型？哈哈哈，大家来猜猜看啊， 更狠的是怎么着啊？怎么样？这事是是不是很强？更狠的是怎么着？哎，更狠的是产业暗线啊。 v 四最大的牌不是一万亿的参数，而是彻底绕开英伟达。 lucy， lucy 也证明了啊，这个 deepsea 已经把模型愈发范改了啊。华为生态韩五 g 做适配啊，并没给英伟达和 amb 预览， 这意味着什么？一旦 v 四以相关的许可证开源，配合国产芯片的推理优化，对吧？企业部署大模型的成本啊，将从 g p 四十二的七那个七十分之一再砍一刀，直接引爆国产算力租赁。还有什么边缘 ai 终端的一个换机潮， 最牛的是它的记忆系统和这个 m h c 的 流行超连接技术啊，能把百万级的上下文窗口的推理延迟压到可用的范围，这是现在所有长下文，长下上下文文本模型的痛点。 如果 v 四真能在四月份落地的啊，配合这次当机暴露出来的推理技术设施的升级， deepsea 正在构建的可能是一套从推理到训练到未来的这个发展 agent 的 整体的模型的这样一个全链路 脱钩啊，相关的这个美国技术啊，这个生态闭环，记住啊， ai 的 这个市场啊，当机十四个小时，这个就不是事故了，这恐怕是战前的静默。 想知道微视的发布对国产的算力链有什么样重构机会吗？哪些深层的生态边缘的计算， ai 的 应用代理可能会受益呢？啊，欢迎大家加入我们的季度会员计划，我会在下周的会员视频里， 把万亿参数 m o e 架构的一个推理的成本，取现国产芯片的适配与进度，以及 a n 的 赛道的产能缺口都标清楚啊，咱们的季度会员呢，九十天享受四十五个会员视频，八场专属的会员直播啊，非常超值，有需要的就赶紧点击下面的链接，因为咱们现在啊，本身是什么平六百九十九的，但是呢，平台给了价格， 给的补贴都是四百多块钱就能买到，非常的超值啊，就是平均就是一个视频或一个直播，就一杯蜜雪冰城的柠檬水，有需要可以赶紧看看我们下面的链接，点击即可啊，然后稍等手说一下啊，要记住留留深我们 助教老师的电话啊，你千万别漏接电话，不然的话你不知道该怎么上课。好，今天就到这，我是瑞少张，关注我，咱们从投资的视角看科技背后的精彩，我们下一见，拜拜。

好的，有一则消息哦，就是元宝回应说为什么 deepsea 老是崩溃嘛，这就是很明显的算力不足了。其实豆包之前也出现过类似的这些问题，所以哪怕强如我们这种的工业制造大国，对于算力计呃，算力计件的建设还是远远不够的，所以这会 导致光纤、 cpu 等算力硬件的大幅度需求增加。因为接下去无论是养龙虾也好， opencloud 也好，还是说大家用的所有的 ai 软件也好，它对于算力的需求，真正的不是 token 的 消耗，而是说什么，而是说你传输以及整个的那个速率的一个影响。所以光纤为什么还能 继续往下的核心重点在这哦，所以大家一定要重视这一次，因为除了豆包，然后像豆还有那个呃，元宝等很多 ai 软件都出现过同样的问题哦，所以为什么我们是要重视硬件而不是软件的原因也在这了解到的。点赞关注主页有约直播间。

全球 ai 圈刚刚经历了一个不平静的周末，就在中国大模型周调用量连续三周超越美国国产 ai 势如破竹的当口。三月二十九日晚间， deepsea 突然崩了，网页打不开， app 发不出消息，满屏服务器繁忙，热搜瞬间爆了。 时间线很清楚，二十一点三十五首次异常，二十三点二十三短暂恢复，不到一小时后又崩了。 deepsea 连夜排查，直到凌晨一点二十四拿出修复方案， 但今早九点，实测问题还在，核心功能要么限流，要么彻底不可用。更让人意外的是，截至视频定稿， deepsea 官方始终没有发布正式故障公告，也没有说明具体原因和补偿方案，我们会持续关注。

昨晚九点半啊，全国几千万打工人同时骂了一句， what deepsea 崩了，这一崩啊，就是十个小时，那到今天上午啊，才恢复。但真正啊，让人崩溃的不是崩溃本身，而是这崩溃的原因呐， 那这十个小时里啊，网页端转圈， app 弹服务器，繁忙啊，写代码的，赶报告的，做方案的，全卡住了，好家伙，我代码写一半，你给我崩了，那怎么能行啊。于是啊，这个思域崩了，哎，直接冲上了热搜，打工人是集体破防啊。但真相是啊，崩的不是 ai 的 大脑，是 ai 的 大门。 什么意思呢？这 deepsea 这次故障啊，这官方 a p i 接口，从头到尾它都是正常的，出问题的是网页端和 app 端，那就是你打开浏览器用的那个入口。那换句话说啊，就是厨房没停火，菜一直在炒，但餐厅大门口堵死了啊，客人进不来。 那具体堵在哪了呢？登录健全，绘画管理啊，长连接维持等等的。那这些呢，是属于入口层的主键，在高并发症下，它扛不住了。那为什么啊，会突然这么大的一个并发症呢？三个原因叠在一起了， 一呢就是用户量，它本来就大啊，像 deepsafe 的 app 上线以来呢，越火，全球第四了啊，这个日常用的人啊，它本来就不在少数。二是这个 v 四要发布的消息呢，最近啊，全网都在传 海外用户啊，听说有新模型了，那集中就跑来测试，白嫖党是一波接一波的。但最致命的是啊，这个服务器崩了之后，大量用户反复的刷新，反复的重试， 这就像啥呢？就像这个商场啊，突然那个门坏了，这门口的人呢，他不仅是没散，反而是使劲的往里挤，挤的人越多，这门越打不开。那这种血崩式的崩溃啊。在互联网行业呢，有个专业的说法叫血崩效应，就一个点扛不住啊，连锁反应就把整条链路拖垮了。 说到这，可能有朋友啊，就问了，那 deepsea 不是 号称中国最强的 ai 吗？连这点流量都扛不住吗？哎，这就是今天要说的核心问题啊， deepsea 的 模型强不强呢？强！你像它的 v 三点二啊，在多项的关键性能上呢，都已经和这个 gpt 五是相当的，那某些场景呢，甚至是超过了那阿姨的数学推理呢？那更直接啊，二零二五年还上了自然杂志封面，让全世界啊重新认识了中国 ai。 但模型墙和服务稳，这是两码事。说白了啊，不是 deepsea 的 算力不够，是门口的接待能力没跟上。那这事呢，要是放在两年前呢，根本就不是问题，因为那个时候 deepsea 还只是个小众的技术工具，用的人它不多啊，服务器就轻轻松松的就能应付了。 但现在不一样了，这二零二五年一月 app 上线啊，二十天日活就突破了两千万，这用户增长的速度是别人的三倍， 但服务器不是你用户涨三倍，他就能扛三倍的。这就好比啊，就你家本来是住了三个人啊，突然搬进来三十个人，这空间够不够还是其次的。关键是啊，这个电梯还是原来的那部，马桶也没多装几个，结果呢，你看，本来排队上厕所的人就多，那如果马桶再一堵，航母也顶不住，那你别说 deep sea 了， 那 facebook 呢，现在就是这个处境啊，模型能力和用户体验之间，它隔着一道门，而这道门马上就可能会变得更拥挤啊，因为网上传了快一个月了，这 facebook v 四啊，大概率是四月份发布。那如果消息属实，那 v 四发布会当天，那会是什么样的一个场面呢？ 全球用户涌入啊，开发者测试 a p i， 围观群众白嫖，媒体同时发文。那上一次阿姨发布的时候，就险些把服务器给压垮了， v 四的压力那只会更大啊，如果大门还是这个状态，模型再强也白搭啊你这所以呢， deepsea 啊，现在最着急的一件事不是让模型更聪明， 而是如何让一个亿的人同时使用而不崩溃。那这两件事的难度完全不在一个量级上，但却很紧迫。那从更深层的来看呢，这不只是 deepsea 一 家的问题啊，中国 ai 走到今天，模型能力呢，已经能跟美国掰手腕了，但平台工程啊，基础设施还有全智能化服务能力还差着一段距离。 那你像 oppo a i 啊，二零二四年六月，这 g p t 全球荡机八小时啊，二零二五年十二月，叉 s g p t 呢，又连续崩了两次，那人家也翻车，但翻车之后呢，容载体系升级了，弹性扩容做起来了， 那故障恢复机制呢？打磨了两三年了，那现在已经能扛住全球几亿用户的日常使用了。而 deepsea 啊，用了一年多的时间，走完了别人三五年的用户增长，但基础设施的积累没法加速啊，这就像你用一年的时间把房子盖到了三十层啊，但电梯和消防系统呢，能不能跟上才是真正的考验。 当然了，这也不能全怪国产 ai 公司啊，因为这里面呢，主要也有这个硬件卡脖子的原因。那只能说呢，继续加油努力吧。那说回这个 deepsea 呢，其实呢，还有一个更现实的问题，就是 deepsea 的 团队啊，是从量化交易起家的，那擅长写算法， 可能呢，就不擅长这个搞工程啊，要从这个模型公司转型成为平台公司，相当于重新建一座工厂了。 那现在啊，梁峰峰面前就摆着两条路啊，一条呢，就是继续死磕这模型的能力，什么 v 四 v 五啊，就一路的往前冲。那另一条呢，就是先把这个地基打牢，确保一亿人同时进来的时候，这个大门不堵，电梯不停。当然啊，这个成年人的世界啊，没有选择，全都要 啊，两条路他们都得走啊。但现在的形势啊，就告诉他，这第二条路呢，已经等不了了。所以 deepsea 啊，这次崩了十个小时，表面上看它是技术故障，其实啊，这个背后呢，是整个中国 ai 行业的一个信号，就是下半场开始了。 这个上半场呢，拼的是谁更聪明，下半场拼的就是谁能稳住。因为啊，这个模型能力，它是秀肌肉的方式，平台服务才是留住人的根基。新闻看热闹，严哥看门道，关注我，看懂经济科技与国家发展。

漫波看见好多朋友说 deepsea 帮了加载半天转圈圈，嫌弃服务器繁忙，要让检查网络后程序想用 ai 查资料写东西都特别闹心，特别是在赶论文和工作进度的朋友。漫波现在就用一个视频告诉你怎么解决。 其实很多时候不是 deep sea 本性的问题，而是网络拥堵节点不稳定导致的。这里推荐大家使用其油加速器，它专门做了 deep sea 专属优化，是针对性优化的线路，不是普通的通用加速，一键加速之后能帮你避开拥堵节点，大幅减小卡顿掉线，加载失败的情况。 现在教大家怎么弄？我们先准备好一个奇游加速器，然后我们在主页的搜索框中搜索 deepsea， 这里我们要先点击下方的口令入口， 在口令入口处输入 k k 六六来获取加速时长，注意这里必须输入，不然影响后续的操作。返回机后，点击右下角的加速加速机后就可以正常使用了。 不管是网页端还是 app， 打开都更流畅，响应也更快。平时经常用 d c， 怕关键时刻掉链子的朋友真的可以试试骑游，有了专属优化线路， u a i 效率直接拉满，再也不用对着转圈加载干嚼级了。觉得有用的朋友们给漫波点赞哦！

deepsea 崩了整整十二小时，一亿多用户同时断联，修了又崩，崩了再修，整夜折腾竞争对手，全在评论区蹲守，每小时损失千万级别。不是技术差，是用的人太多了。 九十七天从零充到全球第一，六百人干翻数千人的团队崩溃说明全球需求爆满，英伟达单日蒸发六千亿美元，一次崩溃让硅谷彻夜难眠。关注我，追踪最新科技热点。

其实服务器帮这么久真不常见，到底是承载不住流量还是有其他问题？咱们来看 deepsea 从三月二十九号傍晚就崩了，到三十号早上故障，超时小时还没好， 网页 app 要么显示服务器忙，要么加载半天没反应，开发者调用 api 也老报五零三错，第三方工具都瘫痪了。大家都在猜测可能是流量爆了，或是在测试新功能，难道要上 v 四模型了？对此大家都怎么看呢？

就在昨天， deepsea 被迫中断十二个小时啊，就是被攻击了，而且是 deepsea， 呃 deepsea 开设以来唯一中断这么长时间，那其实这种平台极受的攻击是非常正常的事情，包括像阿里啊，我相信千问啊，豆包啊，元宝都受到这样的攻击，那为什么 deepsea 花了这么长时间呢？ 其实呃 deepsea 这家公司呢？它是没有经历过整个互联网的，呃这样的一个冲击的。呃，为什么阿里，呃腾讯，呃字节这些它能扛住呢？因为它经历过呃这种大的波动，所以它们基本上它们的防火墙也好，它们的应对机制也好，基本上都非常完善的。那 deepsea 显然是一个 你可以理解为它的这个阶段，在应对这个安全防护的这个阶段，还处于小学生的这个层级吧，不管你认不认可啊。

deepsea 又崩了，这次背后的真相比你想象的更复杂。一个 ai 产品的崩溃，折舍出整个行业的困境。三月三十一日，微博热搜 deepsea 崩了，这已经不是第一次了，自从 deepsea 横空出世，崩了这个词就如影随形，每隔一段时间就会有用户反映 访问异常，响应超时、服务中断，这一次又是如此。二，为什么总是崩？要理解这个问题，先要理解 deepsea 面临的处境。用户量爆炸式增长 deepsea 发布后迅速成为全球下载量最高的 ai 应用之一，短短数月，用户从零增长到数亿， 这种增速是任何服务器架构都难以预料。 ai 大 模型的运行需要大量 gpu 算力，而全球 gpu 资源目前仍然紧缺， deepseek 在 算力受限的情况下，还要服务海量用户，压力可想而知。攻击与干扰有报道称， deepseek 曾遭受大规模 dus 攻击， 这些攻击可能来自竞争对手，也可能来自某些不希望中国 ai 觉醒。事三，崩溃背后的行业困境 deepsea 的 崩溃不只是一家公司的问题，它折涉出整个 ai 行业的困境。困境一，算力供给跟不上需求。 ai 的 发展速度远超算力，基础设施的建设， gpu 短缺、数据中心扩张缓慢，这些问题短期内难以解决。 困境二，商业模式上不清晰。 deepsea 目前基本免费，但免费的背后是巨大的运营成本，如何在保持用户体验的同时实现盈利，是所有 ai 公司面临的难题。 困境三，技术与工程的鸿沟。一个模型训练的再好，如果工程化能力跟不上，用户体验就会大打折扣。 deepsea 在 技术上领先，但在工程化方面还有很长的路要走。四、用户该怎么办？面对 deepsea 的 不稳定，用户有几个选择，选择一，等待崩溃，通常是暂时的，等服务恢复再用。选择二，备用方案， 同时使用多个 ai 工具互为备份， chat、 gpt、 cloud 文心，一言通一千问，都是不错的选择。 选择三，付费版本，如果对稳定性要求高，可以考虑付费版本，通常有更好的服务保障。 五、 deep stick 的 未来尽管问题不少，但 deep stick 的 潜力依然巨大，它证明了一件事，中国 ai 不 比美国差。 在算力受限、资源不足的情况下， deepsea 依然训练出了世界顶级的模型，这种技术实力是真实的。 随着算力基础设施的完善，工程化能力的提升， deepsea 的 稳定性会逐步改善。这只是成长的阵痛，不是终点。 每次 deepsea 崩溃，都会引发一波讨论，有人嘲笑，有人担忧，有人幸灾乐祸。但我想说，一个能让全球用户趋之若鹜的中国 ai 产品，哪怕偶尔崩溃，也值得我们骄傲，因为它的存在本身就是一笔突破。加油， deepsea！

呀呀， tbc 啊，崩了整整十二个小时啊，堪称全网大型的断网式失恋啊！很多人的文案脚本写到一半直接给没了， 反复刷新啊，重试越点越卡。问题的根源很简单，用户涨了百分之七十，算力只涨百分之八，供需严重失衡啊，系统直接扛不住了，前端拥堵啊，响应超时，属于典型的自身硬伤啊。 更让用户不满意的是，故障期间官方几乎是零沉默啊，不解释不安抚不表态， ai 再好用，稳定才是底线。你这是被影响了吗？说说你的崩溃经历啊。

醒来 deepsea 被骂惨了，这是坏事，但是我觉得也是好事啊。坏事是他被骂说明真的有人在使用他，那么这也是好事，说明真的有这么多用户真真切切的需要 deepsea 这个大模型，很多人已经 接近于依赖了。所以呢，我觉得啊，这一次他崩溃，到底是他在测试新的大模型还是他的算力不足啊？如果说是算力不足，那是不是内存又得涨价了？兄弟们，国产的内存厂商你得加油啊，一定要把这一关给顶过去啊！你们说是不是。

哈喽，大家好，欢迎收听我们的播客啊，今天我们要聊的呢，是这个 deepsea 公告服务啊，出现的这个重大的中断，那么我们今天会带大家一起回顾一下啊，这个服务中断它到底是一个什么样的过程啊？然后 受到影响的都有哪些用户群体啊？最后我们也会一起来分析一下，到底可能是什么原因导致了这次中断。是， 那我们现在就开始吧，我们先来聊第一个部分，就是这个故障全解析啊，这个我想先问一下，就是这次的这个 deepsea 的 服务中断，它到底是怎么一步步发生的？就是其实它是从三月二十九号的晚上九点三十五分开始的啊，就平台突然之间出现了这个网页和 app 的 响应变得较为缓慢， 然后大量的用户都反馈说页面根本就打不开，或者说一直就是提示这个服务器繁忙，听起来就像是一下子全都涌进来了。没错没错，对，就是一开始还只是一部分功能异常，然后到了十点左右，就已经几乎所有的核心功能都已经不可用了，就是大家连登录都成问题了，官方也尝试过修复， 但是很快就又出现了反复， ok， 对， 就是一直到第二天的上午九点多才算是基本恢复正常， ok， 那 这个过程当中呢，其实也发现了，就是 gpu 集群的利用率暴高，甚至有节点直接就崩溃了，嗯，所以说整个系统的这个稳定性 面临了非常严峻的考验。就是说在这个过程当中呢，其实 deepsea 在 面对这个突发的服务中断的时候，他们具体都做了哪些操作来应对呢？就是他们其实在第一时间就已经 察觉了这个异常，然后立刻就成立了这个专项的技术团队。嗯，也通过他们的这个服务状态页面 持续的在公布这个进展。 ok， 那 在这个过程当中呢，其实他们也尝试了很多的操作啊，包括啊增加服务器的容量，嗯，优化系统的配置，嗯，对这个 访问的流量进行限制等等一系列的操作。嗯，那同时呢，他们也在夜以继日的去定位这个问题到底处在哪里，反复的去调整修复的这个方案。嗯，那同时呢，他们也在 这个状态页面当中，非常明确的告诉大家哪些功能是受到了影响的。嗯，那包括也安抚大家说没有数据丢失的风险。 ok， 那 其实整个这个过程当中，大家都是非常关注的啊，那可惜的就是说他们并没有 通过一些更广泛的渠道，比如说微博啊或者公众号啊去同步这个消息，嗯，也没有给出一些具体的补偿措施，或者说这个根本原因的分析。 ok， 那 这些呢，其实都是大家比较 期待的，但是没有等到的这么长时间的一个服务中断，到底带来了什么样的深远的影响呢？就这个事情，其实不仅仅是说影响了数以亿计的用户的日常的使用体验啊，那甚至有一些企业， 比如说在大促的时候转化率下降了。嗯，还有一些企业，比如说在金融领域的，因为风控模型没有办法正常运行，导致了大额的损失。 ok， 那 同时呢，其实这个事件也让整个行业都意识到了 服务可能性的重要性。嗯，那现在大家都在讲说合同里面要加这个赔偿条款，嗯，那同时呢也有很多用户转而去使用其他的一些 ai 产品，嗯，那这个也让厂商们都开始重新去审视自己的这个商业模式和技术架构。 ok， 所以 说这个其实是一个整个行业的一个警钟长鸣吧，大家都要开始关注服务的稳定性了。然后咱们来进入第二部分，就是影响大揭秘，就是说这次的服务中断到底冲击了哪些用户群体，带来了什么样的麻烦？就最直观的就是学生啊，那正好赶上这个毕业季 写论文的这个高峰期，嗯，那好多人就是写着写着突然间这个内容丢失了，嗯，进度卡住了，嗯， 那个压力真的是暴增啊，那还有就是上班族啊，那本来指望着这个 ai 来帮你快速的搞定一些文案啊，或者是说这个编程啊什么的，结果这个关键时候掉链子，嗯，那你这个工作效率就直线下降啊，那甚至还有一些，呃，这个 api 集成的企业，嗯，那你这个业务流程就直接 停摆了啊，那这个就更不要提什么创作者啊，还有就是这个会员用户啊，那，那可能就会 非常的失望啊，那这个就是这个是大家呃可以看到的一些直接的影响，那其实背后还有一些就是更广泛的社会影响，就是大家会去质疑这种 ai 服务的可能性啊，那这个是一个更深层次的一个问题了，那就是，呃，这个行业的信任危机啊， 就这一次的当机，大家具体在网上是怎么反应的？就这个事情发生了之后啊，嗯，微博啊，然后小红书啊，还有就是抖音上面立刻就炸锅了，嗯，就这个 deep sleep 崩了这个话题就迅速地冲到了热搜上面。嗯哼，那大家有一些人在吐槽啊，有一些人在自嘲啊，还有一些人在自嘲啊，还有一些人在就是求助说这个东西到底怎么回事啊？还有一些人就是在第一时间转向了其他的 ai 产品，那当然还有一些人就是， 嗯，耐心的在等待啊，嗯，但是也有很多人就是对这个平台的这个反应速度啊，还有包括一些补偿措施啊，是非常有意见的。嗯，那等到这个服务恢复了之后啊，其实大家也发现就是，呃，还是会有一些不稳定的情况。嗯，那这个时候大家就会呃讨论说这个东西到底还能不能够 继续的信任这个平台。嗯，对，那整个这个社交网络上面的这个舆论就是非常的多样化啊，嗯，有吐槽的，有呃迁移的，还有一些就是 呃比较理性的在讨论这个技术的问题啊，等等等等吧，就是形成了一个非常复杂的反应的图谱，就是说这次的服务中断，有没有让大家的行为或者说这个行业的格局发生一些转变呢？有啊，就有很多用户 在这个期间就尝试了其他的一些大模型的服务，嗯，那有一些人就觉得，哎，我换了之后其实体验也还不错，嗯，我可能就不会再回来了。嗯，对，就是原来那种很高的依赖度啊，其实是有一些隐患的。对，就包括 这个事件之后，大家对这个稳定性的要求就越来越高了，嗯，那包括企业和个人在选择的时候也会更加的谨慎啊。嗯，那整个行业也会因为这个事情，大家会把融错啊和这个 备份的方案啊提到一个更高的优先级，那平台方也会面临着用户流失和信任受损的一个双重的压力。然后我们接下来要聊的就是第三个部分啊，就是原因深探究， 就到底是什么原因导致了这次的服务中断？其实这次事故背后的原因是非常复杂的啊，有一些是比较表面的原因，就是 用户量在过去的一年当中激增了百分之六十六点七，嗯，但是我们的算力资源其实只增加了百分之八点三， ok， 对， 然后再加上就是这个毕业季的这个项目的高峰期，以及我们的这个 免费的开放策略，所以导致了大量的高算力的请求，把我们的这个系统压垮了。嗯，这个是比较直接的一个原因。那深层次的原因呢？其实 也很致命，就是我们的这个核心的架构，这个 mo e 的 这个架构啊，它在遇到这种突发的流量的时候，这个动态路由是很容易出现这种连锁的拥堵的。 ok， 然后再加上我们的这个底层的这个 gpu 资源本身就很紧张， 再加上我们的这个国产的芯片的适配还没有那么成熟，嗯，再加上我们的这个运维的机制 和这个融灾的机制都没有跟上。嗯，对，所以就是这一连串的内外的因素交织在一起，才导致了这次的事故。那我们就来具体来看一看啊，就是说这个 日内的专家对于 deepsea 这次服务中断的原因还有哪些特别的解读？就是大家其实都在说就是这次的这个档期其实暴露出了一个问题，就是 整个行业都太过于关注模型的参数的比拼了。嗯，对，而忽略了服务的工程化和这个底层的基础设施的这个韧性。对，就是大家都没有去 重视这个事情，所以才会导致就是你这个用户增长的越快，其实你的这个风险也是被同步放大的，所以大家其实就是在拼，就是在赌这个技术的进步可以掩盖一切问题。对，没错，没错，而且就是，呃，有一些分析也指出，就是说 deepsea 其实在 运维的智能化上面是非常欠缺的。嗯，对，这他的这个弹性扩容啊，包括他的这个容灾的这些能力都没有跟上， 然后再加上他的这个开源的策略，也导致了他的这个自身的这个服务的压力是加倍的。嗯，对，再加上他的这个硬件的供应和他的这个芯片的适配，也卡住了他的这个弹性的这个 升级的这个空间。对，对，就是大家其实都在呼吁，就是说，呃，这个行业标准要落地。嗯，对，这个稳定性要被放在首位。我们把目光放远一点，这次的 deepsea 服务中断到底给这个 ai 行业敲响了哪些警钟？这其实这次的故障让大家看清了，就是光靠参数多， 光靠你的这个模型能力强是远远不够的。嗯，就服务的稳定性和系统的工程能力才是真正的决定这个平台是不是可靠的一个关键。确实对，因为现在大家都在用吗？你这个服务一旦断掉影响太大了。没错没错，所以就说，呃，以后这个高可用啊，自动容灾啊，智能监控啊，这些都会变成一个标配。 然后呢，这个行业也会开始重视服务分级和资源的隔离，包括这个运维的响应的速度也会变得跟你的算法的水平是一样重要的。对，大家会有一个新的门槛，对这个行业会有一个新的门槛。聊到这，其实今天咱们也复盘了整个这个事件的经过， 然后也看到了它带来的一些影响和背后的一些深层的原因。其实大家最关心的还是未来 ai 平台要怎么才能避免类似的故障，真正保障服务的稳定。那就这这期节目咱们就到这里了，然后感谢大家的收听，咱们下期再见，拜拜。