ಬಿಡುಗಡೆಯಾದಾಗಿನಿಂದ, DeepSeek ಕೇವಲ 21 ದಿನಗಳಲ್ಲಿ 22.15 ಮಿಲಿಯನ್ ದೈನಂದಿನ ಸಕ್ರಿಯ ಬಳಕೆದಾರರನ್ನು (DAU) ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದೆ ಎಂದು ಡೇಟಾ ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ, ChatGPT ಯ ಬಳಕೆದಾರರ ನೆಲೆಯ 41.6% ಅನ್ನು ಸಾಧಿಸಿದೆ ಮತ್ತು Doubao ನ 16.95 ಮಿಲಿಯನ್ ದೈನಂದಿನ ಸಕ್ರಿಯ ಬಳಕೆದಾರರನ್ನು ಮೀರಿದೆ, ಹೀಗಾಗಿ ಜಾಗತಿಕವಾಗಿ ವೇಗವಾಗಿ ಬೆಳೆಯುತ್ತಿರುವ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಆಗಿ ಮಾರ್ಪಟ್ಟಿದೆ, 157 ದೇಶಗಳು/ಪ್ರದೇಶಗಳಲ್ಲಿ Apple App Store ನಲ್ಲಿ ಅಗ್ರಸ್ಥಾನದಲ್ಲಿದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಬಳಕೆದಾರರು ಹಿಂಡು ಹಿಂಡಾಗಿ ಸೇರುತ್ತಿದ್ದರೂ, ಸೈಬರ್ ಹ್ಯಾಕರ್‌ಗಳು DeepSeek ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಮೇಲೆ ನಿರಂತರವಾಗಿ ದಾಳಿ ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದಾರೆ, ಇದು ಅದರ ಸರ್ವರ್‌ಗಳ ಮೇಲೆ ಗಮನಾರ್ಹ ಒತ್ತಡವನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುತ್ತಿದೆ. DeepSeek ತರಬೇತಿಗಾಗಿ ಕಾರ್ಡ್‌ಗಳನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸುತ್ತಿರುವಾಗ ತಾರ್ಕಿಕತೆಗೆ ಸಾಕಷ್ಟು ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಶಕ್ತಿಯ ಕೊರತೆಯಿಂದಾಗಿ ಇದು ಭಾಗಶಃ ಕಾರಣ ಎಂದು ಉದ್ಯಮ ವಿಶ್ಲೇಷಕರು ನಂಬಿದ್ದಾರೆ. ಉದ್ಯಮದ ಒಳಗಿನವರು AI ಟೆಕ್ನಾಲಜಿ ರಿವ್ಯೂಗೆ ಮಾಹಿತಿ ನೀಡಿದರು, "ಹೆಚ್ಚಿನ ಯಂತ್ರಗಳನ್ನು ಖರೀದಿಸಲು ಶುಲ್ಕ ವಿಧಿಸುವ ಮೂಲಕ ಅಥವಾ ಹಣಕಾಸು ಒದಗಿಸುವ ಮೂಲಕ ಆಗಾಗ್ಗೆ ಸರ್ವರ್ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಸುಲಭವಾಗಿ ಪರಿಹರಿಸಬಹುದು; ಅಂತಿಮವಾಗಿ, ಇದು DeepSeek ನ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ." ಇದು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ಉತ್ಪಾದನೆಯ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುವಲ್ಲಿ ವಿನಿಮಯವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. DeepSeek ಸ್ವಯಂ ಪೋಷಣೆಗಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಕ್ವಾಂಟಮ್ ಕ್ವಾಂಟೀಕರಣವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿದೆ, ಕಡಿಮೆ ಬಾಹ್ಯ ಹಣವನ್ನು ಪಡೆದ ಕಾರಣ, ತುಲನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ನಗದು ಹರಿವಿನ ಒತ್ತಡ ಮತ್ತು ಶುದ್ಧ ತಾಂತ್ರಿಕ ವಾತಾವರಣಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗಿದೆ. ಪ್ರಸ್ತುತ, ಮೇಲೆ ತಿಳಿಸಲಾದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳ ಹಿನ್ನೆಲೆಯಲ್ಲಿ, ಕೆಲವು ಬಳಕೆದಾರರು ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮದಲ್ಲಿ DeepSeek ಅನ್ನು ಬಳಕೆದಾರರ ಸೌಕರ್ಯವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಬಳಕೆಯ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಅಥವಾ ಪಾವತಿಸಿದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಲು ಒತ್ತಾಯಿಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ. ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ಅಧಿಕೃತ API ಅಥವಾ ಮೂರನೇ ವ್ಯಕ್ತಿಯ API ಗಳನ್ನು ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್‌ಗಾಗಿ ಬಳಸಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿದ್ದಾರೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, DeepSeek ನ ಮುಕ್ತ ವೇದಿಕೆ ಇತ್ತೀಚೆಗೆ, "ಪ್ರಸ್ತುತ ಸರ್ವರ್ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳು ವಿರಳವಾಗಿವೆ ಮತ್ತು API ಸೇವಾ ರೀಚಾರ್ಜ್‌ಗಳನ್ನು ಸ್ಥಗಿತಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ" ಎಂದು ಘೋಷಿಸಿತು.

ಇದು ನಿಸ್ಸಂದೇಹವಾಗಿ AI ಮೂಲಸೌಕರ್ಯ ವಲಯದಲ್ಲಿ ಮೂರನೇ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಮಾರಾಟಗಾರರಿಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಅವಕಾಶಗಳನ್ನು ತೆರೆಯುತ್ತದೆ. ಇತ್ತೀಚೆಗೆ, ಹಲವಾರು ದೇಶೀಯ ಮತ್ತು ಅಂತರರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ಕ್ಲೌಡ್ ದೈತ್ಯರು DeepSeek ನ ಮಾದರಿ API ಗಳನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿದ್ದಾರೆ - ಸಾಗರೋತ್ತರ ದೈತ್ಯ ಕಂಪನಿಗಳಾದ Microsoft ಮತ್ತು Amazon ಜನವರಿ ಅಂತ್ಯದಲ್ಲಿ ಸೇರಿಕೊಂಡ ಮೊದಲಿಗರು. ದೇಶೀಯ ನಾಯಕ Huawei Cloud, ಫೆಬ್ರವರಿ 1 ರಂದು ಸಿಲಿಕಾನ್-ಆಧಾರಿತ Flow ಸಹಯೋಗದೊಂದಿಗೆ DeepSeek R1 ಮತ್ತು V3 ತಾರ್ಕಿಕ ಸೇವೆಗಳನ್ನು ಬಿಡುಗಡೆ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಮೊದಲ ಹೆಜ್ಜೆ ಇಟ್ಟಿತು. AI ಟೆಕ್ನಾಲಜಿ ರಿವ್ಯೂ ವರದಿಗಳು ಸಿಲಿಕಾನ್-ಆಧಾರಿತ Flow ನ ಸೇವೆಗಳು ಬಳಕೆದಾರರ ಒಳಹರಿವನ್ನು ಕಂಡಿವೆ, ಇದು ವೇದಿಕೆಯನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ "ಕ್ರ್ಯಾಶ್" ಮಾಡಿದೆ ಎಂದು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ದೊಡ್ಡ ಮೂರು ಟೆಕ್ ಕಂಪನಿಗಳು - BAT (ಬೈದು, ಅಲಿಬಾಬಾ, ಟೆನ್ಸೆಂಟ್) ಮತ್ತು ಬೈಟ್‌ಡ್ಯಾನ್ಸ್ - ಫೆಬ್ರವರಿ 3 ರಿಂದ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗುವ ಕಡಿಮೆ-ವೆಚ್ಚದ, ಸೀಮಿತ-ಅವಧಿಯ ಕೊಡುಗೆಗಳನ್ನು ಸಹ ನೀಡಿವೆ, ಇದು ಕಳೆದ ವರ್ಷದ DeepSeek ನ V2 ಮಾದರಿ ಬಿಡುಗಡೆಯಿಂದ ಹೊತ್ತಿಕೊಂಡ ಕ್ಲೌಡ್ ಮಾರಾಟಗಾರರ ಬೆಲೆ ಯುದ್ಧಗಳನ್ನು ನೆನಪಿಸುತ್ತದೆ, ಅಲ್ಲಿ DeepSeek ಅನ್ನು "ಬೆಲೆ ಕಟುಕ" ಎಂದು ಕರೆಯಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿತು. ಕ್ಲೌಡ್ ಮಾರಾಟಗಾರರ ಉದ್ರಿಕ್ತ ಕ್ರಮಗಳು ಮೈಕ್ರೋಸಾಫ್ಟ್ ಅಜೂರ್ ಮತ್ತು ಓಪನ್‌ಎಐ ನಡುವಿನ ಹಿಂದಿನ ಬಲವಾದ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿಧ್ವನಿಸುತ್ತವೆ, ಅಲ್ಲಿ 2019 ರಲ್ಲಿ, ಮೈಕ್ರೋಸಾಫ್ಟ್ ಓಪನ್‌ಎಐನಲ್ಲಿ ಗಣನೀಯ $1 ಬಿಲಿಯನ್ ಹೂಡಿಕೆ ಮಾಡಿತು ಮತ್ತು 2023 ರಲ್ಲಿ ಚಾಟ್‌ಜಿಪಿಟಿ ಪ್ರಾರಂಭವಾದ ನಂತರ ಲಾಭಗಳನ್ನು ಗಳಿಸಿತು. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಮೆಟಾ ಓಪನ್-ಸೋರ್ಸ್ ಲಾಮಾ ನಂತರ ಈ ನಿಕಟ ಸಂಬಂಧವು ಹದಗೆಡಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿತು, ಇದು ಮೈಕ್ರೋಸಾಫ್ಟ್ ಅಜೂರ್ ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಹೊರಗಿನ ಇತರ ಮಾರಾಟಗಾರರು ತಮ್ಮ ದೊಡ್ಡ ಮಾದರಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಸ್ಪರ್ಧಿಸಲು ಅವಕಾಶ ಮಾಡಿಕೊಟ್ಟಿತು. ಈ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ಡೀಪ್‌ಸೀಕ್ ಉತ್ಪನ್ನದ ಶಾಖದ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ ಚಾಟ್‌ಜಿಪಿಟಿಯನ್ನು ಮೀರಿಸಿದೆ ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೆ o1 ಬಿಡುಗಡೆಯ ನಂತರ ಓಪನ್-ಸೋರ್ಸ್ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಸಹ ಪರಿಚಯಿಸಿದೆ, ಇದು ಲಾಮಾದ ಜಿಪಿಟಿ-3 ಪುನರುಜ್ಜೀವನದ ಸುತ್ತಲಿನ ಉತ್ಸಾಹದಂತೆಯೇ.

ವಾಸ್ತವದಲ್ಲಿ, ಕ್ಲೌಡ್ ಪೂರೈಕೆದಾರರು ತಮ್ಮನ್ನು AI ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಿಗೆ ಟ್ರಾಫಿಕ್ ಗೇಟ್‌ವೇಗಳಾಗಿ ಇರಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಿದ್ದಾರೆ, ಅಂದರೆ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳೊಂದಿಗಿನ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಗಾಢವಾಗಿಸುವುದು ಪೂರ್ವಭಾವಿ ಅನುಕೂಲಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. ಬೈದು ಸ್ಮಾರ್ಟ್ ಕ್ಲೌಡ್ ಮಾದರಿಯ ಬಿಡುಗಡೆ ದಿನದಂದು ಕ್ವಿಯಾನ್‌ಫಾನ್ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್ ಮೂಲಕ ಡೀಪ್‌ಸೀಕ್ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಿರುವ 15,000 ಕ್ಕೂ ಹೆಚ್ಚು ಗ್ರಾಹಕರನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ ಎಂದು ವರದಿಗಳು ಸೂಚಿಸುತ್ತವೆ. ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ಸಿಲಿಕಾನ್-ಆಧಾರಿತ ಫ್ಲೋ, ಲುಚೆನ್ ಟೆಕ್ನಾಲಜಿ, ಚುವಾಂಜಿಂಗ್ ಟೆಕ್ನಾಲಜಿ ಮತ್ತು ಡೀಪ್‌ಸೀಕ್ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಬೆಂಬಲವನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿದ ವಿವಿಧ AI ಇನ್ಫ್ರಾ ಪೂರೈಕೆದಾರರು ಸೇರಿದಂತೆ ಹಲವಾರು ಸಣ್ಣ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತಿವೆ. ಡೀಪ್‌ಸೀಕ್‌ನ ಸ್ಥಳೀಯ ನಿಯೋಜನೆಗಳಿಗೆ ಪ್ರಸ್ತುತ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಅವಕಾಶಗಳು ಪ್ರಾಥಮಿಕವಾಗಿ ಎರಡು ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿವೆ ಎಂದು AI ಟೆಕ್ನಾಲಜಿ ರಿವ್ಯೂ ತಿಳಿದುಕೊಂಡಿದೆ: ಒಂದು ಹೈಬ್ರಿಡ್ GPU/CPU ಅನುಮಾನವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಸ್ಥಳೀಯವಾಗಿ 671 ಬಿಲಿಯನ್ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ MoE ಮಾದರಿಯನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸಲು ಮಿಶ್ರ ತಾರ್ಕಿಕ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು MoE ಮಾದರಿಯ ಸ್ಪಾರ್ಸಿಟಿ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿಸುವುದು. ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, MLA ಯ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಅತ್ಯಗತ್ಯ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಡೀಪ್‌ಸೀಕ್‌ನ ಎರಡು ಮಾದರಿಗಳು ನಿಯೋಜನೆ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್‌ನಲ್ಲಿ ಇನ್ನೂ ಕೆಲವು ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಎದುರಿಸುತ್ತಿವೆ. "ಮಾದರಿಯ ಗಾತ್ರ ಮತ್ತು ಹಲವಾರು ನಿಯತಾಂಕಗಳಿಂದಾಗಿ, ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ನಿಜಕ್ಕೂ ಸಂಕೀರ್ಣವಾಗಿದೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಸ್ಥಳೀಯ ನಿಯೋಜನೆಗಳಿಗೆ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಮತ್ತು ವೆಚ್ಚದ ನಡುವೆ ಸೂಕ್ತ ಸಮತೋಲನವನ್ನು ಸಾಧಿಸುವುದು ಸವಾಲಿನದ್ದಾಗಿರುತ್ತದೆ" ಎಂದು ಚುವಾಂಜಿಂಗ್ ಟೆಕ್ನಾಲಜಿಯ ಸಂಶೋಧಕರೊಬ್ಬರು ಹೇಳಿದ್ದಾರೆ. ಮೆಮೊರಿ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ಮೀರುವುದರಲ್ಲಿ ಅತ್ಯಂತ ಗಮನಾರ್ಹ ಅಡಚಣೆಯಿದೆ. "CPU ಗಳು ಮತ್ತು ಇತರ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಲು ನಾವು ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಸಹಯೋಗ ವಿಧಾನವನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತೇವೆ, ಹೆಚ್ಚಿನ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ CPU ಆಪರೇಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲು CPU/DRAM ನಲ್ಲಿ ವಿರಳವಾದ MoE ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್‌ನ ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳದ ಭಾಗಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಇರಿಸುತ್ತೇವೆ, ಆದರೆ ದಟ್ಟವಾದ ಭಾಗಗಳು GPU ನಲ್ಲಿ ಉಳಿಯುತ್ತವೆ" ಎಂದು ಅವರು ಮತ್ತಷ್ಟು ವಿವರಿಸಿದರು. ವರದಿಗಳು ಚುವಾಂಜಿಂಗ್‌ನ ಓಪನ್-ಸೋರ್ಸ್ ಫ್ರೇಮ್‌ವರ್ಕ್ KTransformers ಪ್ರಾಥಮಿಕವಾಗಿ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ ಮೂಲಕ ಮೂಲ ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಫಾರ್ಮರ್‌ಗಳ ಅನುಷ್ಠಾನಕ್ಕೆ ವಿವಿಧ ತಂತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ಆಪರೇಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಇಂಜೆಕ್ಟ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ, CUDAGraph ನಂತಹ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಅನುಮಾನದ ವೇಗವನ್ನು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಬೆಳವಣಿಗೆಯ ಪ್ರಯೋಜನಗಳು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗುತ್ತಿದ್ದಂತೆ ಡೀಪ್‌ಸೀಕ್ ಈ ಸ್ಟಾರ್ಟ್‌ಅಪ್‌ಗಳಿಗೆ ಅವಕಾಶಗಳನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸಿದೆ; ಡೀಪ್‌ಸೀಕ್ API ಅನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿದ ನಂತರ ಅನೇಕ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಗಮನಾರ್ಹ ಗ್ರಾಹಕ ಬೆಳವಣಿಗೆಯನ್ನು ವರದಿ ಮಾಡಿವೆ, ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ಹುಡುಕುತ್ತಿರುವ ಹಿಂದಿನ ಕ್ಲೈಂಟ್‌ಗಳಿಂದ ವಿಚಾರಣೆಗಳನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸಿವೆ. "ಹಿಂದೆ, ಸ್ವಲ್ಪಮಟ್ಟಿಗೆ ಸ್ಥಾಪಿತವಾದ ಕ್ಲೈಂಟ್ ಗುಂಪುಗಳು ದೊಡ್ಡ ಕಂಪನಿಗಳ ಪ್ರಮಾಣೀಕೃತ ಸೇವೆಗಳಲ್ಲಿ ಬಂಧಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿದ್ದವು, ಏಕೆಂದರೆ ಅವುಗಳು ತಮ್ಮ ವೆಚ್ಚದ ಅನುಕೂಲಗಳಿಂದ ಬಿಗಿಯಾಗಿ ಬದ್ಧವಾಗಿದ್ದವು. ಆದಾಗ್ಯೂ, ವಸಂತ ಉತ್ಸವದ ಮೊದಲು DeepSeek-R1/V3 ನಿಯೋಜನೆಯನ್ನು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸಿದ ನಂತರ, ನಾವು ಇದ್ದಕ್ಕಿದ್ದಂತೆ ಹಲವಾರು ಪ್ರಸಿದ್ಧ ಕ್ಲೈಂಟ್‌ಗಳಿಂದ ಸಹಕಾರ ವಿನಂತಿಗಳನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸಿದ್ದೇವೆ ಮತ್ತು ಹಿಂದೆ ಸುಪ್ತವಾಗಿದ್ದ ಕ್ಲೈಂಟ್‌ಗಳು ಸಹ ನಮ್ಮ DeepSeek ಸೇವೆಗಳನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಲು ಸಂಪರ್ಕವನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿದರು." ಪ್ರಸ್ತುತ, DeepSeek ಮಾದರಿ ನಿರ್ಣಯ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿಸುತ್ತಿದೆ ಮತ್ತು ದೊಡ್ಡ ಮಾದರಿಗಳ ವ್ಯಾಪಕ ಅಳವಡಿಕೆಯೊಂದಿಗೆ, ಇದು AI ಇನ್ಫ್ರಾ ಉದ್ಯಮದಲ್ಲಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯ ಮೇಲೆ ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಪ್ರಭಾವ ಬೀರುವುದನ್ನು ಮುಂದುವರಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಉದ್ಯಮದ ಒಳಗಿನವರು ಗಮನಿಸಿದ್ದಾರೆ. DeepSeek-ಮಟ್ಟದ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಸ್ಥಳೀಯವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ವೆಚ್ಚದಲ್ಲಿ ನಿಯೋಜಿಸಬಹುದಾದರೆ, ಅದು ಸರ್ಕಾರ ಮತ್ತು ಉದ್ಯಮ ಡಿಜಿಟಲ್ ರೂಪಾಂತರ ಪ್ರಯತ್ನಗಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಸವಾಲುಗಳು ಮುಂದುವರಿಯುತ್ತವೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಕೆಲವು ಕ್ಲೈಂಟ್‌ಗಳು ದೊಡ್ಡ ಮಾದರಿ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ನಿರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರಬಹುದು, ಇದು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ನಿಯೋಜನೆಯಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಮತ್ತು ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಸಮತೋಲನಗೊಳಿಸುವುದು ಅತ್ಯಗತ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ ಎಂದು ಹೆಚ್ಚು ಸ್ಪಷ್ಟಪಡಿಸುತ್ತದೆ.