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这句话 DeepSeek 一定和你说过

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春节期间，DeepSeek 的相关信息铺天盖地。从应用场景到实战演练，从论文解读到原理分析，从行业发展到国际局势，各路神仙各有观点，应接不暇，都看不完了。

我自己也深度使用了，包括文章撰写和代码输出，说实话，思考的过程确实惊艳了我。它的思考逻辑比我更完善，推导路径也更显性。

但今天我们聊的不是这些「高光时刻」，而是我们在实际使用过程中常常遇到的不可用场景：

“服务器繁忙，请稍后再试。”

是的，DeepSeek 的繁忙（也可以叫故障？）提示几乎成了高频词。无论是免费用户还是付费 API 调用者，都可能在关键时刻遭遇「空文本返回」、「响应超时」、「重试多次仍异常」等问题。

1. DeepSeek 的可用性表现

首先我们看一下官方的记录： https://status.deepseek.com/

总结起来如下：

  • 网页/API 性能异常（Web/API Degraded Performance）
    • 持续时间： 2025 年 1 月 27 日至今（2 月 5 日仍在监控中）
    • 影响范围： API 和网页服务同时出现性能下降，部分用户请求超时或失败。从实际使用体验来看，基本属于不可用的状态了，但是官方的状态还是可用，仅性能问题，这里的状态指标和实际还是有一些出入。
  • API 持续故障（Major outage/Partial outage）：
    • 持续时间：2025 年 1 月 27 日到 2 月 5 日
    • 影响范围：持续影响 API 调用，故障持续时间较长，作为一个付费的能力，这是不合格的。
  • 网页对话服务不间断故障：
    • 持续时间：2025 年 1 月 27 日到 1 月 31 日
    • 影响范围：持续影响网页用户的使用，在用户的反馈中

从结果来看，DeepSeek 还没有做好应对海量用户的情况，不管是从资源部署，还是工程建设方面，都不是一个合格的状态。

在写这篇文章的时候，除了第一次正常返回，后续都是「服务器繁忙，请稍后再试。」 如下图所示：

图片

从用户能看到的表象来看，自 2025 年 1 月底至 2 月初，DeepSeek 多次出现服务中断：

  • 深度思考与联网搜索功能失效：用户使用核心功能时频繁提示「技术原因暂不可用」，仅保留基础对话能力。
  • API 服务波动：付费用户调用接口时返回空文本或延迟异常，甚至因「服务器资源紧张」暂停充值。
  • 注册与登录拥堵：因恶意攻击导致注册功能瘫痪。

DeepSeek 官方将问题归因于突发流量、系统升级适配、底层基础设施波动，并强调「稳定性是首要任务」。但用户更直观的感受是：服务可用性不足，容错机制缺失。

2. AIGC 产品和互联网产品的天然差异

DeepSeek 作为一个 AIGC 的产品，其和传统的互联网产品就存在天然的差异：

2.1 响应时间与计算资源消耗

传统互联网产品

  • 主要依赖数据库查询、预定义的业务逻辑和缓存，响应时间通常较短，且可预测。
  • 计算资源需求相对稳定，系统可扩展性较强。

AIGC 产品

  • 依赖深度学习模型进行推理，计算量大，响应时间较传统产品长，且可能因模型复杂度、输入长度等因素波动。
  • 需要强大的 GPU 计算资源，服务器负载高，可能导致响应延迟或服务不可用。
  • 可能需要异步处理或流式输出（如 ChatGPT 的逐字生成），以改善用户体验。

2.2 可靠性与稳定性

传统互联网产品

  • 由于功能是规则驱动的，系统行为可预测，崩溃或异常情况较少。
  • 依赖负载均衡、CDN、数据库复制等机制，保障高可用性（通常可达 99.99% 以上）。

AIGC 产品

  • 生成式AI的输出不确定，在不同运行环境、不同模型版本下可能产生不同结果，影响用户体验的一致性。
  • 可能受到模型崩溃、推理失败、内存爆炸、API 速率限制等问题的影响，导致服务不可用或部分功能异常。
  • 需要额外的故障检测、自动重试、回退机制（如降级到预定义模板或缓存内容）来提升系统可用性。

2.3 可控性与一致性

传统互联网产品

  • 业务逻辑是确定性的，相同输入通常会产生相同输出，保证用户体验的一致性。虽然有「千人千面」的算法，但是其本质上是可控的
  • 开发人员可以精确控制系统行为，便于调试和优化。

AIGC 产品

  • AI 生成内容的不可预测性导致相同输入可能产生不同的输出，影响可控性和一致性。
  • 需要温度参数（Temperature）、Top-K 采样等技术来调整生成稳定性，但仍无法完全保证一致性。
  • 可能需要缓存机制、提示词优化（Prompt Engineering）或微调模型来提高可控性。

2.4 可扩展性

传统互联网产品

  • 主要依赖水平扩展（如增加服务器、数据库分片）来提升性能。
  • 由于业务逻辑固定，扩展后的系统可保持较高的一致性。

AIGC 产品

  • 由于深度学习推理的计算密集型特性，水平扩展难度较高，需要依赖专用硬件（如 GPU）。
  • 高并发场景下，可能需要分布式推理、模型量化、边缘计算等优化策略来提升可扩展性。
  • 可能采用多级缓存（如存储常见问题的预生成答案，在产品中是否能使用待确认）来减少推理开销。

2.5 错误处理与恢复机制

传统互联网产品

  • 由于逻辑清晰，错误通常可以通过日志分析、异常处理机制快速排查和修复。
  • 具备回滚机制，当系统发生故障时，可以回退到稳定版本。

AIGC 产品

  • 由于模型的黑箱特性，错误较难追踪。
  • 可能需要人机协同（Human-in-the-loop）机制，让人工审核关键任务的生成内容。
  • 需要自动调整机制（如 RAG，Retrieval-Augmented Generation），结合外部知识库提高准确性。

2.6 可维护性与升级

传统互联网产品

  • 代码和数据库可以模块化升级，通常只影响部分功能。
  • 版本管理清晰，可通过灰度发布、A/B 测试等方式进行平滑更新。

AIGC 产品

  • 模型升级可能导致行为变化，新模型可能生成完全不同的内容，影响可用性。
  • 需要持续微调（Fine-tuning）或增强检索（RAG），以适应新需求。
  • 可能需要模型版本管理（如 OpenAI API 的 GPT-4.0 vs. GPT-3.5），让用户可选择不同模型版本，以保证兼容性。

AIGC 产品在系统可用性上面临更大的挑战，主要在于响应时间、可靠性、可控性和错误处理等方面。为了提升可用性，需要结合缓存优化、模型优化、人工审核、错误监测、版本管理等策略，从而确保系统的高效性和稳定性。

3. 借鉴传统互联网产品的可用性策略

在面对 DeepSeek 这样 AIGC 产品的可用性挑战时，我们可以借鉴传统互联网产品的高可用性策略。以下是三种核心策略：隔离、限流和弹性扩展，它们对于提升整体服务的稳定性和可靠性至关重要。

3.1 隔离

隔离 是指将不同类型的流量、服务和资源进行物理或逻辑上的分离，以减少单点故障的影响，提高系统的稳定性。

（1）传统互联网产品的隔离策略

  • 数据库读写分离：使用主从数据库架构，将读请求和写请求分离，提高数据库吞吐能力。
  • 微服务架构：将不同的业务模块拆分为独立的微服务，避免单个模块的故障影响整个系统。
  • 多数据中心部署：在不同地域部署多个数据中心，确保某个数据中心故障时，服务仍然可用。

（2）AIGC 产品中的隔离策略

  • 模型推理服务隔离：不同的 AI 任务（如文本生成、代码补全、图像生成）使用独立的推理服务，以避免相互影响。
  • 缓存与实时推理分离：对于常见问题或高频请求，使用缓存存储预生成的答案，减少对 AI 推理的依赖。
  • 免费用户和付费用户隔离：将高优先级的计算资源分配给付费用户，确保他们在高负载时仍能获得稳定的服务。
  • 企业用户和个人用户隔离：针对企业用户的部署资源和个人用户的资源做隔离，甚至对于企业用户做多个隔离泳道。

（3）隔离策略解决的问题

  • 减少单点故障，避免某个服务异常影响整个系统。
  • 优化资源利用，确保高优先级任务不会被低优先级任务拖累。
  • 提高系统韧性，即使部分服务故障，核心功能仍可正常运行。

（4）隔离策略的注意事项

  • 隔离的粒度需要合理设计，过度拆分可能导致管理复杂度上升，系统之间的通信成本增加。
  • 监控与调度，确保不同隔离层的资源调度合理，避免出现某些区域资源过载，而其他区域资源空闲的情况。

3.2 限流

限流 是指在高并发情况下，对请求进行限制，以防止系统过载，保障关键用户和服务的稳定性。

（1）传统互联网产品的限流策略

  • 令牌桶/漏桶算法：限制请求速率，确保系统不会被短时间内的流量高峰压垮。
  • IP 级限流：对单个 IP 地址的请求频率进行限制，防止恶意爬虫或 DDoS 攻击。
  • 用户级限流：根据用户级别（普通用户、VIP 用户）设置不同的 QPS 上限。

（2）AIGC 产品中的限流策略

  • API 访问限流：对于 DeepSeek 这样的 AI API，限制每个用户的最大请求频率，防止个别用户占用过多计算资源。以及对于 IP 的访问限流。
  • 任务队列管理：对于高计算消耗的任务（如长文本生成、复杂代码推理），采用任务排队机制，避免瞬时请求超载。排队机制在文生图的场景下属于通用方案，以 MJ 为例，其商业模式就在于任务数，任务能力的不同，底层还是资源的不同。
  • 用户限流：以某种代币的方式发放给免费用户，使其有一定的使用次数限制，增加浏览器指纹等用户级的限制，减少用户的并发使用情况，以及增加对话数的限制等。
  • 动态限流：根据服务器的当前负载自动调整限流策略，在资源紧张时降低 QPS，在资源充足时放宽限制。

（3）限流策略解决的问题

  • 防止系统崩溃，确保 AI 服务在高并发情况下仍能稳定运行。
  • 优化资源分配，优先保证高价值用户的服务体验。
  • 抵御恶意攻击，防止 DDoS 攻击或恶意爬取 API 造成的资源滥用。

（4）限流策略的注意事项

  • 限流策略需要动态调整，不能一刀切，否则可能导致正常用户体验下降。
  • 需要提供合理的错误反馈，例如「当前请求过多，请稍后重试」而不是简单的「服务器错误」。
  • 与缓存结合使用，对于常见请求，优先返回缓存结果，减少对 AI 推理的调用次数。这个点在产品层面需要考虑，确实，和传统互联网产品相比，缓存在 AIGC 产品中的使用需要更谨慎一些。

3.3. 弹性扩展

弹性扩展 是指根据实际流量动态调整计算资源，以提高系统的可用性和响应速度。

（1）传统互联网产品的弹性扩展策略

  • 自动扩容：使用云计算（如 AWS Auto Scaling、Kubernetes HPA）自动增加或减少服务器实例。
  • 负载均衡：使用 Nginx、CDN、反向代理等技术，将流量均匀分配到不同的服务器节点上。
  • 冷/热数据分离：将访问频率高的数据放入高速缓存，减少数据库查询压力。

（2）AIGC 产品中的弹性扩展策略

  • GPU 资源动态调度：由于 AI 推理高度依赖 GPU，可以采用动态 GPU 分配策略，根据请求量调整 GPU 负载。
  • 多模型并行推理：对于高负载场景，可以部署多个副本的 AI 模型，采用负载均衡策略分配请求。
  • 推理任务分批处理：对于大规模生成任务，采用批处理方式，提高计算效率，减少单次推理的成本。

（3）弹性扩展策略解决的问题

  • 避免资源浪费，在低流量时减少计算资源，降低运营成本。
  • 提升系统吞吐能力，在高流量时快速扩展计算能力，确保服务稳定。
  • 提升响应速度，减少高并发情况下的请求排队时间，提高用户体验。

（4）弹性扩展策略的注意事项

  • 扩容速度需要优化，如果扩容响应过慢，可能导致短时间内大量请求失败。
  • 成本控制，GPU 计算资源昂贵，需要权衡服务质量与成本。
  • 监控与预警，需要实时监控系统负载，提前预测流量高峰，避免突发情况导致系统崩溃。

AIGC 更多的问题还是算力资源的问题，从 DeepSeek 的服务器 IP 来看，其使用的是华为云，后端推理算力不确定是哪家的。基于多云的弹性调度是一个可以考虑的方案，当然，前提是成本能够扛得住。

4. 从故障看 AIGC 可用性策略的四大核心矛盾

  1. 算力需求与资源调度的失衡
    AIGC 模型的推理成本极高。当用户量激增或遭遇攻击时，弹性伸缩能力不足可能直接导致服务崩溃。

  2. 功能复杂度与稳定性的博弈
    DeepSeek 的「深度思考」依赖多模态数据处理和强化学习技术，但功能越复杂，系统耦合性越高，单点故障风险越大。

  3. 用户预期与容灾能力的落差
    用户对 AIGC 的期待是「类人级响应」，但实际服务常因网络抖动、模型加载延迟等问题降级为「机械式回复」。

  4. 商业化压力与技术投入的冲突
    尽管 DeepSeek 登顶多国应用商店榜单，但其快速扩张可能透支了技术团队的运维能力，导致故障频发后被迫暂停 API 充值。

DeepSeek 的故障并非个例，而是 AIGC 行业集体面临的挑战。从技术角度看，模型能力与系统稳定性需同步进化；从用户角度看，容忍度与预期管理同样关键。

未来，AIGC 服务的竞争不仅是「谁更聪明」，更是「谁更可靠」，特别是在企业应用的场景。毕竟，再惊艳的思考过程，若总以「服务器繁忙」收场，终将消磨用户的耐心与信任。

以上。