
3月29日晚至30日上午,国内主流大模型平台DeepSeek经历了一场大规模服务中断。从29日22时开始,网页端与App全面卡顿,频繁弹出“服务器繁忙”提示,相关功能无法正常使用,“DeepSeek崩了”迅速冲上热搜。至30日清晨,仍有用户反馈无法正常使用。DeepSeek官方于30日10时33分在状态页面公告“故障已经修复”。
据统计,连同本次事件在内,过去15个月里伴随用户规模爆炸式增长,DeepSeek已发生至少7次较为显著的服务中断事件。有网友在社交平台评论称,公众需求量太大,很多用户因为卡顿而不断点击重试,导致访问人数反而激增,这让维护变得更加困难。
上海外国语大学世界智库研究中心人工智能项目负责人张志鹏表示,此次事件是观察爆发式增长期人工智能产业基础设施承载力的典型样本。他分析称,根本矛盾在于DeepSeek坚持的开源、普惠发展路线与高昂的芯片采购成本、漫长的机房建设周期以及全球供应链限制之间存在巨大张力。此外,大模型服务面临着用户对话长度增加与显卡专属键值缓存急剧膨胀之间的技术矛盾。尽管DeepSeek可能为平衡市场拓展与技术迭代进行算力资源分配的动态调整,但这种技术性调整不可能完全解决算力资源增长面临的限制。随时可能出现的外部恶意网络攻击等其他因素也在客观上加剧了系统过载压力。
对于服务中断引发的用户体验问题,张志鹏表示理解,并强调对这类初创科技企业而言,暂时性、技术性的服务中断具备合理性与不可避免性。早期大规模宕机往往是用户增长速度远超工程团队预期、现有基础设施承载能力不足的直观体现。从国际横向视角看,海外头部大模型同样深陷算力瓶颈困扰,如OpenAI旗下ChatGPT和Anthropic旗下Claude均多次出现全球性服务中断。从现代IT产业纵向发展历程看,大型数字基础设施在普及初期均面临性能瓶颈,这是数字技术从小众原型走向全民应用的必经阶段。
当前全球人工智能产业进入竞速发展阶段,国产大模型在普惠化、大众化道路上快速前行,算力短板、供应链约束等问题愈发凸显。此次DeepSeek服务中断既是一次行业警示,也是一次成长历练。唯有在技术攻坚、基建升级与生态包容中协同发力,国产人工智能才能跨越成长阵痛,在全球竞争中筑牢根基,实现高质量、可持续的普及与发展。
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