DeepSeek hat die lokale Einsatzwärme in Gang gesetzt, und Einzelpersonen und Unternehmen eilten ins Spiel.

Da DeepSeek weiterhin beliebt ist, sind die Leute nicht zufrieden mit der Verwendung von DeepSeek auf der Web- und APP-Seite und versuchen, DeepSeek zu lokalisieren.Die Lokalisierung beinhaltet die Installation der großen KI-Modelle von DeepSeek auf lokalen Computern.Reporter durchsuchten Video-Websites und fanden heraus, dass viele Nutzer Tutorials hochgeladen haben, wie man DeepSeek auf lokale Computer bereitstellt.und viele Videos wurden mehr als 1 Million Mal angesehen.

DeepSeek löst einen lokalen Einsatzboom aus

Durch die Suche nach "DeepSeek lokale Bereitstellung" auf der E-Commerce-Plattform,Der Reporter fand heraus, dass viele Geschäfte DeepSeek als lokales Geschäft eröffnet haben., und der Preis für diese Dienstleistungen reicht von wenigen Dollar bis zu Dutzenden von Dollar, und einige dieser Dienstleistungen wurden kürzlich von 1.000 Personen gekauft.

Ein KI-Enthusiast, der versucht hat, zu implementieren, sagte Reportern, dass die Reaktionsgeschwindigkeit der Netzwerkseite langsam ist, und wenn der Traffic zu groß ist, gibt es oft "der Server ist beschäftigt,Bitte versuchen Sie es später noch einmal.." Um eine bessere Erfahrung zu bekommen, versuchte er, DeepSeek für die lokale Bereitstellung zu verwenden.durch das Tutorial Schritt für Schritt, können Sie erfolgreich einsetzen.

Zhang Yi, Chef-Analyst bei IIMedia Consulting, sagte gegenüber Reportern: "Lokale Bereitstellung unterstützt Einzelpersonen, DeepSeek entsprechend ihren Bedürfnissen anpassen zu können.Dies ist auch eine der treibenden Kräfte." Zhang Yi fügte hinzu, dass personenbezogene Daten in der lokalen Bereitstellung nicht in die Cloud gelangen, die den Datenschutzbedarf erfüllen kann.

DeepSeek veröffentlichte Modelle mit unterschiedlicher Anzahl von Parametern, von nur 1 Milliarde Parametern bis zu 671 Milliarden Parametern. Je größer die Parameter,je größer die erforderlichen RechenressourcenAufgrund der begrenzten Rechenressourcen von Geräten wie PCs und Mobiltelefonen kann das DeepSeek-Modell mit 671 Milliarden Parametern oft nicht lokal eingesetzt werden."Ein typischer Laptop kann nur eine Milliarden-Parameter-Version, aber ein PC mit einer guten GPU oder einem hohen Speicher (zum Beispiel 32 GB) kann eine 7-Milliarden-Parameter-Version von DeepSeek ausführen. " Die KI-Technologie-Enthusiasten sagten Reportern.

Was den Effekt der lokalen Bereitstellung betrifft, desto kleiner die Parameterversion, desto schlechter die Antwortqualität des großen Modells."Ich habe versucht, die 7 Milliarden-Parameter-Version von DeepSeek lokal zu installieren, und es lief reibungslos, aber die Antwortqualität war viel schlechter als die Cloud-Version, und der Effekt der kleineren Parameterversion war noch schlimmer. "Die oben genannten KI-Enthusiasten sagten.

Unter der Hitze des lokalen Einsatzes von DeepSeek werden KI-PCS, die speziell NPU zu PCS hinzufügen, voraussichtlich ein Umsatzwachstum einleiten.Lenovo und andere Computermarken haben einen KI-PC eingeführt., dieser neue PC ist mit spezialisierter Verarbeitung von lokalen Einsatz von KI großen Modell Computing Prozessor-Chips ausgestattet, diese Prozessor-Chips werden von Intel, AMD,Qualcomm und andere Chipfabriken.

Diese KI-PCS können lokal eingesetzt werden und reibungslos zehn Milliarden von Parametern des KI-Großmodells ausführen, wie zum Beispiel diese CES 2025, AMD lancierte Ryzen AI max-Serie-Prozessoren,Der Computer kann 70 Milliarden Parameter des KI-Modells ausführen.Der mit dem Prozessorchip ausgestattete KI-PC ist jedoch teuer, und es wird verstanden, dass der Preis eines Asus-Spielbuchs fast 15.000 Yuan beträgt.Einige Leute haben in Frage gestellt, dass viel Geld für den Kauf von AI PCS, lokale Bereitstellung von KI-Großmodellen durchführen und Funktionen erreichen, die sich stark mit Cloud-AI-Großmodellen überschneiden, ist AI PC nur ein Trick der Hersteller.

Unternehmen versuchen, DeepSeek lokal einzusetzen

Neben Einzelpersonen, die den lokalen Einsatz von DeepSeek eröffnen, versuchen auch Unternehmen.Der Gründer von Timwei Ao, veröffentlichte einen Wechat-Freundschaftskreis: "DeepSeek große Modell lokale Computer Einsatz Erfahrung Erfolg, Import Kohlebergbau Sicherheitsdatenbank für Fragen und Antworten,Der nächste Schritt besteht darin, sie mit industriellen Feldoperationen zu kombinieren.."

Timviao ist ein Unternehmen, das industrielle Managementlösungen für die Bergbauindustrie, die Ölindustrie und andere Branchen anbietet.Die Anwendung von AR-Brillen und KI-Software zur Echtzeitbeobachtung und Anleitung der WartungWang Jiahui sagte Reportern, dass nur Tongyi Qian eine KI-Größenmodell fragen, um eine lokale Wissensbasis Frage und Antwort zu erstellen,im Hinblick auf DeepSeek bessere Argumentationsfähigkeit, er erwägt DeepSeek und Business Deep Integration.

"Auf Basis von DeepSeek verfeinern wir spezifische Parameter oder entwickeln sie sekundär an IT-Systeme an und implementieren neue Funktionen auf der Grundlage der Bedürfnisse und Daten spezifischer industrieller Szenarien."Unser Ziel ist es, DeepSeek vor Ort einzusetzen und mit Kameras im Feld zu interagieren, um gefährliche Operationen vor Ort besser zu identifizieren, und um Funktionen wie die Erkennung verborgener Gefahren und die Qualitätskontrolle von Produkten zu implementieren", sagte Wang gegenüber Reportern.

Er ist der Ansicht, dass die Frage, ob industrielle Kunden die Bereitstellung vor Ort übernehmen, hauptsächlich von der Vertraulichkeit der Daten abhängt.Militärische und medizinische Ausrüstungsunternehmen bitten uns oft um lokale Einsatzlösungen, weil sie hohe Anforderungen an die Datensicherheit haben." Er fügte hinzu: "In nicht geheimen Szenarien können Cloud-Zugangslösungen verwendet werden, obwohl es Betriebsverzögerungen geben wird, aber die Auswirkungen sind gering und der Lösungspreis niedriger".

Für lokale Bereitstellungen benötigen diese Kunden für die Implementierung der lokalen DeepSeek-Inferenzdienste Server, die mit einem 4- oder 8-Karten-GPU ausgestattet sind."Meine Kunden wählen im Allgemeinen Nvidia Konsumenten-Grafikkarten, um ihre Server zu konfigurieren"Wenn Kunden inländische Konfigurationsanforderungen haben, werden wir teurere inländische GPU-Grafikkarten kaufen", sagte Wang.

Neben der Industrie beginnen immer mehr Unternehmen, DeepSeek vor Ort einzusetzen.Industrieforschung, Marktforschung und andere Szenarien. Darüber hinaus haben Unternehmen in der medizinischen Industrie, der Netzwerksicherheit und anderen Branchen DeepSeek auch vor kurzem lokal eingesetzt,einschließlich Wanda Information und Qihoo 360.

Zhang Yi sagte Reportern, dass die Anforderungen der Unternehmen an lokalisierte Bereitstellung zunehmen werden, und die Nachfrage nach heimischer Rechenleistung steigen wird.und die Vereinigten Staaten verbieten High-End-Chips, werden inländische Chip-Computing-Power-Unternehmen größere Chancen eröffnen.

KI-Anwendungen werden explodieren

Der CEO von Qualcomm, Cristiano Amon, sagte, dass DeepSeek-R1 ein Wendepunkt für die KI-Branche ist, KI-Das Denken wird auf die Endseite migrieren, KI wird kleiner, effizienter und individueller,und KI-Großmodelle und KI-Anwendungen basierend auf spezifischen Szenarien erscheinenDer Bericht von China Aviation Securities Research glaubt, dass DeepSeek-R1 zeigt, dass der Einsatz von KI von Ende zu Ende umfassender wird und das Zeitalter aller intelligenten Dinge sich beschleunigen wird.

Open Source wird mehr Entwickler dazu veranlassen, Apps auf DeepSeek aufzubauen. Inländische GPU-Karten wie Huawei Centeng, Moore Thread, Bishi Technology und Daywise Core wurden an DeepSeek angepasst;Tencent Cloud, Alibaba Cloud, mobile Cloud, Huawei Cloud und andere Cloud-Hersteller haben ebenfalls die Anpassung mit DeepSeek abgeschlossen.Die Anpassungsoptimierung der heimischen Rechenleistung wird voraussichtlich die Kosten der Schlußfolgerungen weiter senken..

Da die heimische App-Zahlungsgewohnheit noch nicht voll ausgereift ist, könnte die Kommerzialisierung von KI-Anwendungen behindert werden.Die Kommission ist der Ansicht, dass die USA eine 10- oder sogar 20-jährige Basis für die Zahlung von Anträgen haben., was für die Kommerzialisierung von KI-Anwendungen hilfreich ist, während der heimische Markt aufgrund des Mangels an einer solchen Grundlage langsam sein wird.und der Zeitplan wird voraussichtlich auf weniger als ein halbes Jahr reduziert.