没想到AI比打工人们更不想上班。

15日早上8点后， DeepSeek 网页和APP陆续显示“服务器暂时不可用”。刷新、重启，等了近五个小时，还是没能等来一个好消息，不仅是普通用户的聊天窗口， DeepSeek 官方开放平台的对话服务、V4.1 Flash API都出现部分中断，性能下降。

熟悉的配方，熟悉的味道。网友们纷纷表示：“村里人都等着用呢”“这次宕的你有点久了”“是不是要发布新版本了”。

当然，对AI玩家来说，大模型供应商突发宕机已经屡见不鲜，不过这次宕机范围之大、宕机时间之长，确实还是有点出乎了用户们的预料。

毕竟现在的 DeepSeek 可不再是曾经的“小作坊”了，不仅经历了两轮超过500亿元的融资，公司的估值也水涨船高，目前已经冲到了5000亿级别。

走到现在的 DeepSeek ，早就今非昔比了。但怎么还是会被“服务器繁忙”难住？

为了不宕机，DeepSeek拼了

只看今年， DeepSeek 已经多次出现“服务异常”的状况。甚至仅仅是自9月以来，官方状态页就记录了13起故障；如果从今年全年来看，粗略计算 DeepSeek 起码已经宕机了18次。

出现的状况也五花八门，既有网页和API性能下降，也有部分服务中断。

当然，如果是从去年2月就开始关注 DeepSeek 的AI用户，相信会对 DeepSeek 的“意外状况”见怪不怪。去年年初 DeepSeek R1爆火的时候，联网搜索就时断时续，深度思考模式频繁提示“繁忙”。

最离谱的是去年2月底，由于服务器资源紧张， DeepSeek 还一度暂停API充值服务。

用户想“氪金”使用，都没地方充， DeepSeek 是连钱都不想赚了。

当然，当时的 DeepSeek 刚刚“闷声发大财”，从默默无闻到爆火出圈也就几天的事情，访问量远超预期，服务器来不及扩容，多少还能理解。

但一年多过去了， DeepSeek 估值已经蹭蹭涨到了5000亿人民币，还是隔三差五出现“意外”，确实有点说不过去了。

这当然说不过去，所以 DeepSeek 已经在想办法了。

今年6月，公司就曾启动大规模招聘。到了9月，Harness团队又开放了约150个招聘名额，重点补充服务端开发、Agent弹性计算等工程岗位，工作涉及API、线上服务和计算平台的开发维护。

除了找人， DeepSeek 也在准备更多算力。据彭博社报道，公司计划在内蒙古建设的大型数据中心内部署至少16万颗华为AI芯片，主要用于运行已经训练好的模型。这批设备投入使用后，将有助于承接用户调用模型的需求。

从官方招聘网站看， DeepSeek 也正在招聘工作地点涉及乌兰察布的IDC数据中心和采购人员。扩充算力需要的设备、人手，都在准备之中。

这些投入，自然少不了钱。

据《财经》报道， DeepSeek 最新一轮融资已接近完成，拟融资规模从此前的500亿元增加到约1000亿元。若顺利完成，加上今年首轮融资，半年左右的累计融资规模将达到约1500亿元。

此前关于首轮融资的报道也提到，超过六成资金将用于算力基础设施建设。用户期待融资能改善“服务器繁忙”，也合情合理。

只是问题可能在于，有钱、有人了，可能还是没法彻底解决宕机问题。

OpenAI也干了

或许AI公司之间也有“心有灵犀”，就在 DeepSeek 宕机的同一天，大洋彼岸的ChatGPT也出了岔子。

10月15日，部分ChatGPT用户在新建对话时遇到了“Model not found”的报错。社交平台上陆续有人反馈中招，到了当天晚些时候，仍有用户表示没有恢复正常。

连家底雄厚、资源充足的OpenAI都免不了掉链子，可见钱多、机器多，也不能保证服务从此不出故障。

从OpenAI到 DeepSeek ，各家大模型都在把重心推向更长、更复杂的任务。用户也不再满足于简单问几个问题、生成几段文字，而是开始让它整理文件、分析数据、写代码，甚至连续调用工具把整项工作做完。

比如，同样是写报告，以前让AI起草一段文字，回答完就结束了。现在把一批文件交给Agent，它得先读材料、提取数据、整理内容、检查结果，发现问题还得反复修改。

同一个用户，只是换了一种用法，背后消耗的Token数量就可能相差很大。用户只发了一条指令，后台可能已经触发了多轮模型调用。

这么一来，即使用户总数没有显著增加，服务器承担的计算量也可能大幅上升。模型越好用，用户越敢把复杂任务交给它，原来勉强够用的算力，就可能再次吃紧。

但偏偏在这个紧要关口， DeepSeek 的手牌却有些捉襟见肘。

首先是算力和基建的“远水救不了近火”。

前面提到的千亿融资仍在推进，乌兰察布的大型数据中心尚在建设，16万颗华为AI芯片也属于部署计划。从资金到账、设备采购，到机房通电、调试上线，中间还需要时间。但用户不会等机房建好了再来调用模型。

更麻烦的是，任务越来越复杂， DeepSeek 的工程团队却显得人手不足。

与硅谷大厂动辄数千人的规模相比， DeepSeek 的团队要小得多，上一次报道的时候也就300多人而已。要同时维护线上服务、应付大量请求，还要支持复杂的Agent任务，原有的后端系统也得跟着升级。

今年9月，Harness团队开放了约150个工程岗位，重点补充服务端开发和Agent弹性计算。团队负责人崔添翼提到，数据、机器和容器、训练与评测任务、Agent运行环境，以及用户和请求量，都在急剧增加。他也曾直言，团队“工作繁重，仍然非常缺人”，自己每天都在面试。

但招人、升级系统都需要时间。

而且对 DeepSeek 来说，最难绷的也许是这两笔1500亿的融资差不多能救火之际，更大的挑战已经等着它了。

全球只有5000人，见过顶尖AI

一个非常反常识的事情是，尽管 DeepSeek 的用户已经被“服务器繁忙”折腾得够呛，但放眼全球，还有大量人，几乎没碰过大模型。

前特斯拉AI总监、OpenAI早期成员Andrej Karpathy，最近就给出了一组反差鲜明的估算。

按照他的粗略估算，目前全球仅有约5000人，能接触到最先进的内部AI系统，看着AI智能体协作处理大型软件项目、开展网络攻防、探索数学和科学边界。

往下看，约2000万人已经在数学、编程等领域专业使用前沿模型，让Agent完成过去需要几周甚至几个月的工作。

而大约10亿至20亿人，只是偶尔使用ChatGPT等免费产品的轻度用户。对他们来说，AI更像一个聪明些、方便些的搜索引擎，写写文案、搜搜资料就是主要用法。

至于大约60亿人，几乎没有接触过大模型。这场被硅谷寄予厚望的技术变革，对他们而言，可能还只存在于另一个世界里。

这也难怪，刚过去的中秋和国庆假期，有网友回老家后感慨：只要离开工位，什么大模型、具身智能、Agent，都从生活中消失了，日子还是原来的日子。

可假期一结束，坐回格子间，我们又立刻被扑面而来的新工具包围。

对还没用过大模型的人来说， DeepSeek 、GPT哪怕再怎么刷新纪录，也不耽误他们下楼买菜；但对已经把代码、文件和工作流程交给AI的人来说，连续宕机几个小时，耽误的工作和造成的损失，都是真切的。

这也让围绕AI泡沫的争论，多了一点值得琢磨的地方。

现在就有人开始断定AI的真实需求已经被提前透支，可能还是太早了。

已经在用的人，还在尝试把更多工作交给AI；尚未用过的人，也可能随着产品变得更好用，开始加入其中。

DeepSeek 眼下忙着解决的，已经是让现有用户顺利用上模型。等到更多人开始依赖它，服务器面临的考验，还可能继续增加。

千亿融资还在路上， DeepSeek 最好先让服务器争口气。

毕竟，模型再聪明，关键时刻掉链子，也只能算一个偶尔旷工的天才。

参考资料：

[1]财新： DeepSeek 为何故障频出

[2]字母榜：大扩军之后， DeepSeek 怎么走

[3]AI科技评论： DeepSeek Harness 入选项目疑似曝光，不选万星「花瓶」，死磕Agent基建

[4]财经杂志： DeepSeek 将完成1000亿元融资

[5]晚点LatePost：V4发布前的 DeepSeek ：特质、组织和梁文锋的独特目标

[6]量子位：OpenAI光速上新GPT-6.1 Sol！一晚上25项更新，都在这里了； DeepSeek 一口气扩招150人！0个AI研究岗

[7]APPSO：全球只有5000人能用上最强AI，卡帕西：80亿人正被加速甩开； DeepSeek 突然扩招150人，AI越强公司怎么还越需要人？

本文来自微信公众号“蓝字计划”，作者：周末