DeepSeek meledakkan panas penyebaran lokal, dan individu dan perusahaan bergegas untuk masuk permainan

Karena DeepSeek terus populer, orang-orang tidak puas dengan penggunaan DeepSeek di web dan sisi APP, dan mencoba untuk melokalisasi DeepSeek. Lokalisasi melibatkan penginstalan model AI besar DeepSeek di komputer lokal, tanpa mengandalkan jaringan atau layanan cloud. Wartawan mencari di situs web video dan menemukan bahwa banyak pengguna mengunggah tutorial tentang cara menerapkan DeepSeek ke komputer lokal, dan banyak video ditonton lebih dari 1 juta kali.

Melalui pencarian "penerapan lokal DeepSeek" di platform e-commerce, wartawan menemukan bahwa banyak toko telah membuka bisnis penerapan lokal DeepSeek, dan harga satuan layanan ini berkisar dari beberapa dolar hingga puluhan dolar, dan beberapa layanan ini baru-baru ini dibeli oleh 1.000 orang.

Seorang penggemar AI yang telah mencoba menerapkan mengatakan kepada wartawan bahwa kecepatan respons sisi jaringan lambat, dan ketika lalu lintas terlalu besar, sering kali ada "server sibuk, silakan coba lagi nanti." Untuk mendapatkan pengalaman yang lebih baik, ia mencoba menggunakan DeepSeek untuk penerapan lokal. Dipahami bahwa penerapan lokal tidak perlu menguasai pengetahuan pemrograman mendalam, melalui tutorial langkah demi langkah, Anda dapat berhasil menerapkan.

Zhang Yi, kepala analis di IIMedia Consulting, mengatakan kepada wartawan: "Penerapan lokal mendukung individu untuk membuat beberapa modifikasi khusus pada DeepSeek sesuai dengan kebutuhan mereka, yang juga merupakan salah satu kekuatan pendorong." Zhang Yi menambahkan bahwa data pribadi dalam penerapan lokal tidak masuk ke cloud, yang dapat memenuhi kebutuhan privasi.

DeepSeek menerbitkan model dengan berbagai jumlah parameter, mulai dari sekecil 1 miliar parameter hingga sebesar 671 miliar parameter, dan semakin besar parameternya, semakin besar sumber daya komputasi yang dibutuhkan. Karena keterbatasan sumber daya komputasi perangkat seperti komputer pribadi dan ponsel, model DeepSeek 671 miliar parameter seringkali tidak dapat diterapkan secara lokal. "Laptop biasa hanya dapat menerapkan versi satu miliar parameter, tetapi PC dengan GPU yang bagus atau memori tinggi (katakanlah 32GB) dapat menjalankan versi DeepSeek 7 miliar parameter." Para penggemar teknologi AI mengatakan kepada wartawan.

Dalam hal efek penerapan lokal, semakin kecil versi parameter, semakin buruk kualitas jawaban dari model besar. "Saya mencoba versi 7 miliar parameter DeepSeek yang diterapkan secara lokal, dan itu berjalan lancar, tetapi kualitas jawabannya jauh lebih buruk daripada versi cloud, dan efek dari versi parameter yang lebih kecil bahkan lebih buruk." Kata penggemar AI di atas.

Di bawah panasnya penerapan lokal DeepSeek, PC AI yang secara khusus menambahkan NPU ke PC diharapkan akan mengantarkan pertumbuhan penjualan. Dipahami bahwa Huawei, Lenovo, dan merek komputer lainnya telah meluncurkan AI PC, PC baru ini dilengkapi dengan pemrosesan khusus dari penerapan lokal chip prosesor komputasi model besar AI, chip prosesor ini disediakan oleh Intel, AMD, Qualcomm, dan pabrik chip lainnya.

PC AI ini dapat diterapkan secara lokal dan menjalankan dengan lancar puluhan miliar parameter dari model besar AI, seperti CES 2025 ini, AMD meluncurkan prosesor seri Ryzen AI max, mengatakan bahwa komputer dapat menjalankan 70 miliar parameter dari model besar AI. Namun, PC AI yang dilengkapi dengan chip prosesor mahal, dan dipahami bahwa harga buku game Asus hampir 15.000 yuan. Selain itu, beberapa orang telah mempertanyakan bahwa menghabiskan banyak uang untuk membeli PC AI, melakukan penerapan lokal model besar AI, dan mencapai fungsi yang sangat tumpang tindih dengan model besar AI cloud, PC AI hanyalah tipu muslihat dari produsen.

Selain individu yang membuka penerapan lokal DeepSeek, perusahaan juga mulai mencoba. Pada hari pertama kerja Tahun Ular, Wang Jiahui, pendiri Timwei Ao, merilis lingkaran teman wechat: "Keberhasilan pengalaman penerapan komputer lokal model besar DeepSeek, impor basis data keselamatan pengetahuan tambang untuk pertanyaan dan jawaban, langkah selanjutnya adalah menggabungkannya dengan operasi lapangan industri."

Timviao adalah perusahaan yang menyediakan solusi manajemen industri untuk industri pertambangan, industri minyak, dan industri lainnya, menggunakan kacamata AR dan perangkat lunak AI untuk memberikan pengamatan dan panduan waktu nyata untuk pemeliharaan, inspeksi kualitas, dan pemecahan masalah personel lapangan industri. Wang Jiahui mengatakan kepada wartawan bahwa hanya Tongyi Qian yang meminta model besar AI untuk membuat pertanyaan dan jawaban basis pengetahuan lokal, mengingat kemampuan penalaran DeepSeek yang lebih baik, ia sedang mempertimbangkan DeepSeek dan integrasi mendalam bisnis.

"Atas dasar DeepSeek, kami menyempurnakan parameter tertentu atau mengembangkannya secara sekunder agar sesuai dengan sistem IT dan menerapkan fungsi baru berdasarkan kebutuhan dan data dari skenario industri tertentu." "Tujuan kami adalah menerapkan DeepSeek secara lokal dan berinteraksi dengan kamera di lapangan untuk mengidentifikasi operasi berbahaya di lokasi dengan lebih baik, dan untuk menerapkan fungsi seperti deteksi bahaya tersembunyi dan inspeksi kualitas produk," kata Wang kepada wartawan.

Dia percaya bahwa apakah pelanggan industri mengadopsi penerapan di tempat terutama tergantung pada kerahasiaan data. "Beberapa perusahaan milik negara, perusahaan peralatan militer dan medis sering meminta kami untuk menerapkan solusi penerapan lokal karena mereka memiliki persyaratan tinggi untuk keamanan data." Dia lebih lanjut menambahkan: "Skenario non-rahasia dapat menggunakan solusi akses cloud, meskipun akan ada penundaan operasional, tetapi dampaknya kecil, dan harga solusi lebih rendah."

Untuk penerapan di tempat, pelanggan ini memerlukan server yang dilengkapi dengan 4-kartu atau 8-kartu Gpu untuk menerapkan layanan inferensi lokal DeepSeek. "Pelanggan saya umumnya memilih kartu grafis konsumen Nvidia untuk mengkonfigurasi server mereka, seperti 4090, untuk nilai uang yang lebih baik." "Jika pelanggan memiliki persyaratan konfigurasi domestik, kami akan membeli kartu grafis GPU domestik yang lebih mahal," kata Wang.

Selain industri, semakin banyak perusahaan yang mulai menerapkan DeepSeek secara lokal. Sinolink Securities mengatakan bahwa DeepSeek dapat diterapkan pada pengambilan informasi, pemrosesan dokumen, penelitian industri, riset pasar, dan skenario lainnya. Selain itu, perusahaan di industri medis, keamanan jaringan, dan industri lainnya juga baru-baru ini menerapkan DeepSeek secara lokal, termasuk Wanda Information dan Qihoo 360.

Zhang Yi mengatakan kepada wartawan bahwa ketika perusahaan memperluas persyaratan mereka untuk penerapan lokal, permintaan akan daya komputasi penalaran domestik akan meningkat, dan Amerika Serikat melarang chip kelas atas, perusahaan daya komputasi chip domestik akan mengantarkan peluang yang lebih besar.

CEO Qualcomm Cristiano Amon mengatakan bahwa DeepSeek-R1 adalah titik balik bagi industri AI, penalaran AI akan bermigrasi ke sisi akhir, AI akan menjadi lebih kecil, lebih efisien, dan lebih disesuaikan, dan model besar AI dan aplikasi AI berdasarkan skenario tertentu akan muncul. Laporan Penelitian China Aviation Securities percaya bahwa DeepSeek-R1 menunjukkan bahwa penerapan AI ujung-ke-ujung akan menjadi lebih inklusif, dan era semua hal cerdas akan dipercepat.

Sumber terbuka akan memikat lebih banyak pengembang untuk membangun aplikasi di atas DeepSeek. Kartu GPU domestik seperti Huawei Centeng, Moore Thread, Bishi Technology, dan Daywise Core telah diadaptasi ke DeepSeek; Tencent Cloud, Alibaba Cloud, cloud seluler, Huawei Cloud, dan produsen cloud lainnya juga menyelesaikan adaptasi dengan DeepSeek. Optimasi adaptasi daya komputasi domestik diharapkan dapat lebih mengurangi biaya sisi inferensi.

Karena kebiasaan pembayaran aplikasi domestik belum sepenuhnya matang, komersialisasi aplikasi AI mungkin terhambat. Meng Can, kepala National Finance Computer, percaya bahwa Amerika Serikat memiliki dasar 10 tahun atau bahkan 20 tahun untuk pembayaran aplikasi, yang membantu komersialisasi aplikasi AI, sementara pasar domestik akan lambat karena kurangnya dasar seperti itu. Namun, negara terus mengejar, dan jadwal waktu diharapkan akan dikurangi menjadi kurang dari setengah tahun.