DeepSeek突遭大规模恶意攻击。
1月28日，深度求索（DeepSeek）官网显示，其线上服务受到大规模恶意攻击。据玉渊谭天消息，DeepSeek这次受到的网络攻击，IP地址都在美国。
针对DeepSeek的爆火，OpenAI联合创始人兼首席执行官山姆·曼（Sam Altman）罕见公开赞扬了DeepSeek开源的最新模型——R1。其表示，R1是一款令人印象深刻的模型，尤其是考虑到其性价比。OpenAI也会推出更好的模型。
另外，摩根士丹利在最新的报告中表示，这一模型以远低于GPT的训练成本实现了相近的性能，或将对中国数据中心和软件行业产生深远影响。长远上看，低成本模型可能会推动推理需求增长。由于成本降低，其对软件行业可能带来选择性小幅利好。
DeepSeek突遭大规模恶意攻击
据央视新闻消息，1月28日，深度求索（DeepSeek）官网显示，其线上服务受到大规模恶意攻击，据专家介绍，DeepSeek这次受到的网络攻击，IP地址都在美国。
28日凌晨，DeepSeek官网连续发布2条公告称，DeepSeek线上服务受到大规模恶意攻击。
28日凌晨0点19分发布的公告称，DeepSeek线上服务受到大规模恶意攻击，导致平台注册繁忙。稍早前，DeepSeek0点06分发布的公告表示，为了应对平台遭遇大规模攻击的情况，DeepSeek暂时限制了+86手机号以外的注册方式，已注册用户可以正常登录。
DeepSeek服务状态页面显示，自27日开始，平台多次出现“网页/API服务异常”。
包括“Bleeping Computer”在内的多家科技媒体认为，虽然DeepSeek尚未公布其被攻击的细节，但该平台的对话框疑似遭遇了“分布式拒绝服务攻击”（DDos）。
所谓DDos是指使用大量分布在不同地点的机器对目标进行攻击，消耗被攻击对象的网络带宽或系统资源，导致其网络或系统不胜负荷而无法提供正常的网络服务。
1月20日，DeepSeek推出了AI模型R1，推出后不久，R1就凭借其性价比、开源及推理能力的提升等方面获得了广泛关注。DeepSeek表示，最新的AI模型可以与OpenAI的ChatGPT媲美，且开发成本远低于竞争产品。
在海外出圈之后，DeepSeek的服务需求激增。此前据媒体报道，DeepSeek旗下AI（人工智能）服务经历了多次宕机，可能与新模型发布后的访问量激增有关。
就在上个周末，DeepSeek反超ChatGPT，一举登顶美区苹果应用商店免费App排行第一。
Sam Altman发声
DeepSeek-R1模型之所以火爆全球科技圈，关键在于其只需要使用比OpenAI-o1低90%至95%的API调用成本，就可以在数学、编程和推理等关键领域达到与OpenAI-o1相媲美的表现。
美东时间周一晚间，OpenAI联合创始人兼首席执行官山姆·阿尔特曼（Sam Altman）罕见公开赞扬了中国大模型平台DeepSeek开源的最新模型——R1。
山姆·阿尔特曼在社交平台X上表示，他认为DeepSeek-R1模型“令人印象深刻”，而OpenAI也会推出更好的模型。
阿尔特曼在X上表示：“DeepSeek的R1是一款令人印象深刻的模型，尤其是考虑到它们能够以这个价格提供的功能。我们当然会推出更好的模型，而且有新的竞争对手也确实令人振奋！我们会发布一些版本。”
阿尔特曼仍坚持强调，仍然需要更多算力才能完成使命。
阿尔特曼在X上表示：“但最重要的是，我们很高兴继续执行我们的研究路线图，并相信现在比以往任何时候都更重要的是，更多的计算对于我们完成使命至关重要。”阿尔特曼补充道，“世界将会想要使用大量的人工智能，并对下一代模型的出现感到惊讶。”
在DeepSeek爆火之前，美股科技股的一大趋势，就是众多科技公司都承诺将花费成百上千亿美元用于投资人工智能。然而随着DeepSeek-R1的横空出世，华尔街上不少投资者开始对这一投资趋势提出质疑。这也令包括英伟达在内的几家大型科技公司的股票在周一遭受重挫。
影响多大？
摩根士丹利在最新的报告中表示，这一模型以远低于GPT的训练成本实现了相近的性能，或将对中国数据中心和软件行业产生深远影响。
摩根士丹利分析师Yang.Liu、Tom.Tang、Lydia.Lin称，DeepSeek R1的出现引发了人们对采用大规模高端GPU集群来训练大型语言模型（LLM）必要性的讨论。该模型作为开源项目，其训练成本仅为GPT的1/30，却能达到与GPT相当的性能水平。
摩根士丹利认为，对于中国数据中心而言，DeepSeek R1的影响可能如下：
短期内，如果大型科技公司开始采用类似DeepSeek的技术路线，可能会减少AI模型训练相关的需求，特别是在偏远地区的数据中心。
然而从长远来看，低成本模型可能会推动推理需求的增长，这对一线城市的数据中心需求是利好。
另一方面，对于行业，摩根士丹利认为，DeepSeek R1的影响可能会带来选择性的小幅利好。因为AI模型成本的降低可能会降低应用程序运行AI功能的门槛，从供给侧改善行业环境。然而，这并不直接意味着更好的变现能力，软件行业最大的问题仍然在需求端。
摩根士丹利认为，最终影响将取决于具体的软件产品及其下游市场。
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