AI初創公司DeepSeek一直受到全球政府和私營機構的審查，但這并未阻止企業投資這家OpenAI的競爭對手。

上周，歐洲監管機構與微軟、OpenAI和美國政府一同展開獨立調查，以確定DeepSeek是否侵犯了任何美國技術供應商享有版權的數據。這些調查可能會導致美國和歐盟禁止DeepSeek，進而影響企業已經投入數百萬美元部署DeepSeekAI模型的計劃。

對DeepSeek的模型實施禁令后會發生什么?

盡管調查仍在進行中，禁令的性質或范圍也尚未確定，但專家認為，禁令可能會從多個方面對企業或任何用戶產生影響，包括失去訪問權限、合規風險、安全問題、數據連續性問題以及遷移問題。

“如果禁令生效，Azure、AWS和英偉達上的基于云的部署可能會停止，可能需要緊急遷移到替代模型。”英國IT咨詢公司Eden Digital的創始人Anil Clifford表示。

“在敏感應用中使用這些模型的企業可能會面臨法律和監管挑戰。”Clifford說道，并補充稱，禁令可能會阻止未來的更新、安全補丁和模型改進，使DeepSeek R1隨著時間的推移變得越來越過時和脆弱。

Clifford進一步解釋說，那些投入時間、精力和金錢來配置這些模型的企業，可能需要花費更多時間切換到替代模型，這需要大量的時間和重新配置成本。

美國海軍、國會和德克薩斯州等一些美國組織已經禁止使用DeepSeek的模型。

專家們對于禁令的范圍以及如何在不危及投資的情況下部署這些模型存在分歧。

Amalgam的Park認為，對DeepSeek模型的任何禁令“可能”僅限于基于中國服務器的移動應用程序。

“只要開源R1或V3模型托管在美國服務器上，美國就不太可能對使用這些模型采取任何行動。到目前為止，美國在與中國技術相關的問題上，主要圍繞的是將美國數據存儲在海外服務器上。”Park解釋道。

相比之下，其他專家認為，DeepSeek提供的API可能會受到禁令的影響，他們明確建議不要使用該API。

盡管調查仍在進行，定價驅動受歡迎程度

盡管存在禁令的可能性和危及投資的持續調查，但多家云服務提供商和企業用戶仍愿意至少開始試點DeepSeek的模型。

這些模型和DeepSeek應用本身的受歡迎程度和可用性之所以上升，可歸因于三個關鍵主題：市場需求、開源性質以及對敏捷性的渴望。

“企業正在尋找具有成本效益的、開放權重的AI替代方案，因為專有AI模型仍然成本高昂且受到限制，這就是為什么R1模型至少變得受歡迎，并且現在是多種產品的一部分。”Eden Digital的Clifford表示。

在API層面，也就是說，當企業直接從DeepSeek或OpenAI訪問模型時，根據Amalgam Insights的首席分析師Hyoun Park的說法，前者提供了近95%的折扣，從成本效益的角度來看，這使得DeepSeek極具吸引力。

OpenAI的定價頁面詳細說明了其前沿o1模型的價格為每百萬輸入token 15美元，每百萬輸出token 60美元，而DeepSeek的定價頁面則顯示，其R1推理模型對每百萬輸入token收費0.014美元，對每百萬輸出token收費2.19美元。

包括英偉達、AWS、Azure和Snowflake在內的云服務提供商和技術公司正在迅速嘗試將DeepSeek納入其產品中，盡管這家初創公司正受到嚴格審查，這些公司表示，他們的產品是基于企業對DeepSeek的巨大需求，這些企業希望親身體驗該模型。

“鑒于客戶對DeepSeek-R1的好奇心以及與其互動的意愿，我們支持該模型，以便為我們的客戶在Snowflake中使用的模型提供更多選擇。”Snowflake的AI負責人Baris Gultekin表示。

同樣，Amalgam的Park表示，一些測試人員發現，例如，與ChatGPT或Anthropic Claude相比，DeepSeek具有不同類型的默認寫作風格。

其他專家，如提供代理式AI的Doozer.AI創始人Paul Chada表示，他的公司正在Azure中積極測試一個私有實例，并且注意到R1模型能夠以一小部分成本，輕松獲得與OpenAI的o1或Claude-Sonnet等模型在復雜非結構化數據提取方面相同的結果。

那么，如何部署DeepSeek的模型呢?

企業和其他用戶可以通過四種方式部署或使用DeepSeek的模型：通過應用程序、通過其API、通過模型或云服務提供商，以及在本地服務器上托管。

“如果我是企業的CIO，我不會通過API使用DeepSeek托管的DeepSeek版本，他們的服務條款(ToS)明確說明，他們[DeepSeek]將記錄所有查詢、元數據等，并且這些數據將存儲在中國。”美國風險投資公司Tola Capital的顧問Greg Ceccarelli表示。

Eden Digital的Clifford表示，盡管通過云服務提供商和其他平臺(如Azure、AWS、Hugging Face和Snowflake)使用DeepSeek的模型被廣泛認為是安全的，因為它們不會將遙測數據發送回DeepSeek，但禁令也可能涵蓋這些公司，它們可能被迫停止提供該模型。

然而，Omdia的首席分析師Bradley Shimmin指出，無論是消費者還是企業，模型用戶都需要非常謹慎地選擇訪問該模型的地點，無論是在國內還是海外。

“當用戶發送查詢或API調用以訪問后端服務時，與該調用或使用相關的數據就成為托管提供商的責任。”Shimmin解釋道。

當被問及禁令對這些模型的影響時，AWS和英偉達未發表評論。

然而，Snowflake的Gultekin指出，如果禁令生效，他的公司將遵守，而這將對開源社區和創新起到威懾作用。

“隨著環境的不斷發展，我們將確保與政府法規保持同步，并采取措施保持合規，同時為我們的客戶做最有利的事情。”Gultekin表示。

本地DeepSeek實例更安全但成本更高

企業唯一可行的另一個選擇是在本地服務器上自行托管模型，許多分析師認為這是最安全的選擇。

“他們不太可能禁止Deepseek R1的開放權重版本，因為它可以在互聯網上下載、托管并以多個精簡版本運行。”Tola Capital的Ceccarelli表示。

另外，Omdia的Shimmin指出，由于這些模型通過MIT許可證開源，這意味著企業可以輕松審查模型的代碼(權重和其他資產)以滿足任何擔憂或問題。

然而，Doozer.AI的Chada指出，在本地運行模型，特別是更大的671B參數模型，將會很昂貴。

Chada表示，許多企業可能會認為，擺脫對云供應商依賴的這一權衡是值得的。“他們基本上是在打賭，對頂級AI模型的完全控制值得承擔監管不確定性。”他解釋道。

CIO應該等待觀望嗎?

分析師在這個問題上也存在分歧，但許多人認為這些模型值得嘗試。

“雖然已經在實施AI解決方案的CIO應該評估DeepSeek的潛在益處，但在此階段，他們應謹慎對待僅依賴其用于生產用例的情況——主要是因為該模型需要經過更多實戰檢驗。”Chada表示。

同樣，Eden Digital的Clifford指出，雖然DeepSeek的模型可能是通用AI工作負載的可行選擇，但在高風險、關鍵任務或受監管的行業采用之前，需要進行謹慎的盡職調查。

Clifford進一步解釋說，研究人員已經指出，與西方同類模型相比，R1更容易受到注入攻擊、對抗性利用和越獄攻擊的影響，因此在敏感應用中存在風險。“一些用戶還觀察到，R1符合中國政府的法規，這可能導致內容限制和過濾，這與西方企業的政策不一致。”他補充道。