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DeepSeek崩了5小时:照出国产大模型的“运营债”

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作者:快思慢想研究院院长 田丰,时代财经 吴典

开篇 AI是新的电力,猝不及防停电了

10月15日8时11分,刚上班的打工人泡好咖啡,发现DeepSeek的对话框"罢工"了。网页端和App同时弹出"服务器暂时不可用",对话服务与V4 Pro、V4.1 Flash两条API一起断线。

从写代码的程序员到赶方案的白领,把它嵌进日常工作流的超级个体们集体停摆了4小时52分钟。"DeepSeek崩了"冲上热搜,有网友留言"已急哭"。

吴恩达说过,AI是新的电力。那天上午,这句话以停电的方式得到了验证。快思慢想研究院院长田丰的感受很具体:"大模型一宕机,用户才发现,自己的工作流已经接在了别人的‘电网’上。"

停电的时机也耐人寻味。DeepSeek第二轮融资正在交割,年底递交招股书的窗口近在眼前。一家投前估值约5000亿元的"国民级AI工具",偏偏在资本凝神细看的时候掉了链子。用户规模和API调用量越涨越高,一个比跑分更朴素的问题摆上了桌面:AI服务的稳定性,到底值多少钱?

一、4小时52分,只是病历里的一页


DeepSeek官方服务状态页记下了这次故障的时间线:

l8时11分故障开始,对话服务与两条API受影响,网页与API性能同步下降;

l9时06分,"已定位原因,正在实施修复";

l12时49分,"已实施修复,正在监控结果";

l13时04分,服务完全恢复。

麻烦也出了国门。第三方故障监测平台StatusGator显示,24小时内收到86条报障,卢森堡、波兰、纽约等地用户都反映无响应或响应缓慢。整个宕机期间,DeepSeek没有在官方显著位置发公告,进展只挂在状态页上。时代财经发邮件询问原因和波及范围,截至发稿未获回应。恢复后,官方发布补偿通知:按用户账号10月8日至14日七天的消耗金额,以赠金形式全额返还。

翻开既往史,这份病历相当厚。状态页显示,2026年初至今已有44次服务异常。"部分中断"、“服务异常”这类大面积故障多次出现,更常见的是"性能下降"。3月底一次跨夜瘫痪约12小时;5月异常五次;10月才过半,又记下五起。这一次,是10月以来持续最久的一次。

二、一次宕机,烧掉半年的停机额度

企业级服务有条行规:月可用率99.9%。换算成停机时间,每月约43分钟,全年约8.8小时。

拿这把尺子一量,这次4小时52分一次就花掉了全年额度的一半还多,当月可用率被拉到约99.3%。深圳前海香港商会产业研究院院长阳鑫的说法更直接:"这一次就用掉了差不多半年的额度,严重在次数,不在单次。"严格折算,292分钟是6个多月的额度。过去90天,状态页记录了24次异常。

田丰把它定性为"工作日早高峰的全线级故障"。比时长,它短于今年3月,那次状态页记下的"重大中断"为7小时13分。比影响面,这次更大:正赶上办公高峰,网页对话和API一起倒下。

汇生国际资本总裁黄立冲认为,这已是一次比较严重的生产服务事故,"不能简单理解为普通的网络拥堵。按照互联网平台的应急管理标准,这类事故应该进入重大故障的处理级别"。修复花了近5小时,说明问题相当复杂,有必要检查备用系统能否及时接管。在他看来,成熟的平台要少出故障,也要在出了故障之后迅速恢复,并避免大面积故障再次发生。

亚马逊CTO沃纳·沃格斯有句名言:"一切都会出故障,而且无时无刻。"工程师早就未雨绸缪,他们比的是故障恢复速度。

三、因为算力紧张,所以峰谷定价

田丰的诊断是:算力供给、软硬件换栈、版本发布,三股压力叠在一起,把系统推到了临界点。

先说算力。8月17日起,DeepSeek的API实行峰谷定价,工作日9时至12时、14时至18时为高峰,价格是闲时的两倍,V4 Pro高峰时段每百万token输出价达27元。拿价格削峰,说明集群平日就在红线边上跑。故障始于8时11分,正是流量爬坡的时候。V4发布时官方也承认,受限于高端算力,V4-Pro的服务吞吐十分有限。需求却一路狂奔:OpenRouter数据显示,9月下旬V4.1 Flash单周调用量约19.6万亿token,连续两周全球第一。有业内人士直言,连成本控制最强的DeepSeek都扛不住峰值,全行业"低价换规模"的账需要重算一遍。

再说换栈。V4一代首次把英伟达GPU和昇腾NPU放进同一硬件框架,9月30日又开源了面向昇腾的全套底层基础设施组件。这步棋方向正确,可新硬件栈一进生产环境,就会冒出新的故障花样。大集群本来就爱闹脾气:Meta在Llama 3技术报告里披露,1.6万张H100在54天预训练中出现了419次意外中断。可靠性要靠容错软件撑着,而软件的成熟必须用时间熬出来。

最后是发布节奏。Google SRE的经验数据显示,约70%的线上故障源于对生产系统的改动。DeepSeek今年4月发V4预览版,7月底发V4-Flash,8月中发V4-Pro正式版,9月发V4.1-Flash,定价调整通知也发了四次。改得越勤,踩雷越多。

四、没有复盘的故障,修好了也让人心里没底

官方至今没说原因,社交平台上什么猜测都有:算力紧张、新模型部署、服务器维护。

黄立冲倾向于从推理算力调度和底层服务架构找线索。大模型的算力需求忽高忽低,用户扎堆涌入、推理任务排队、负载均衡失灵,或者升级时某个共享服务出错,都可能引发连锁反应。网页和API一起倒下,问题未必出在某个入口,更该查后台共享资源和调度机制。图灵奖得主莱斯利·兰波特这样调侃分布式系统:一台你根本不知道存在的计算机坏了,就能让你自己的计算机用不了。黄立冲也提醒,官方复盘出来之前,不能断定就是算力不足。

偏偏复盘缺席。按惯例,DeepSeek不对外说明故障原因。田丰指出,外界因此无法判断同类故障是否已经根治;10月若真有5次,就更像系统性问题,很难用偶发来解释。

某大模型公司技术专家杨先生从组织角度给了解释:DeepSeek比较特别,不能当作常规商业公司看,"业内认为他们在产品上所花精力偏少,不愿意投资源在线上服务,包括人、机器这些。"

阳鑫关心的是供给侧的时间表:"行业真正关心的问题是,它自建的集群什么时候交付、国产卡能占多少,这些决定了明年这个时候还会不会崩。"他认为,真正的考验是自建算力的交付速度,以及能否在上市前把服务从研究组织的附属做成独立过关的业务。他给的答题期限是半年,"接下来两个季度就能看个大概"。

五、这轮钱撑得住,上市后的定价未必

今年DeepSeek两轮融资接踵而至。

首轮消息4月传出,两个月后落地。天眼查显示,6月15日,杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司新增A轮融资约510亿元,创下当时国内AI行业单轮纪录。据媒体报道,梁文锋个人拿出200亿元自有资金,约占四成,是最大单一出资方;腾讯出资100亿元,宁德时代体系约50亿元,京东、网易、IDG资本各30亿元。投资方阵容横跨互联网巨头、产业资本与国家级基金。比规模更值得玩味的是,这家明星AI企业开始向外部资本敞开怀抱。

第二轮来得更急。《财经》报道,开启不到半个月,拟融资额就从500亿元翻到约1000亿元,投前估值仍约5000亿元。一位国际投行人士透露,这一轮至少已到800亿元,机构的钱不够,中介忙着找高净值个人分销份额,"我没有投,不过很多人想要卖份额给我。"新进投资方包括石溪资本、中芯聚源、CPE源峰、君联资本、吉利等,宁德时代拟增资约100亿元。

田丰判断,以产业资本为主的这批股东,买的是"国产算力+国产模型"生态的锚点,服务可用率排不上他们定价清单的前列。多出来的钱多半流向算力,而算力正是治宕机的对症药。

上市才是大考。9月,高瓴创投前合伙人严文韬出任CFO,被普遍视作上市前的人事准备。DeepSeek最快2026年末递表,2027年登陆科创板,已聘请中信证券。阳鑫说,这次故障撞上二轮交割与年底递表的窗口,不至于影响本轮定价,却会成为上市审核问询的现成素材,也给谈判桌上的人提供了压条款的理由。

六、宕机丢了370万,真正的代价是客户装上的"备胎"

先算直接损失。据The Information报道,DeepSeek年化营收运行率约10亿美元(约67亿元),投前估值约是它的75倍。摊到每小时约76万元,近5小时损失约370万元,不到估值的十万分之一。黄立冲也认为,这次故障推翻不了估值,资本看重的是研发能力、成本优势和市场份额前景;要是稳定性长期不见起色,估值溢价一定会被重估。

田丰提醒,真正的代价是"客户接上了备胎,就不一定再拆下来"。DeepSeek的收入几乎全靠API调用,而它的API原生兼容Responses API和Anthropic API,客户换一家的工程成本很低。实际上田丰团队研发的AI语音硬件为了避免单模型故障,就同时架设了DeepSeek、MiniMax两家API,当前者宕机超过30秒时,语音智能体自动切换到后者为用户服务。诺奖得主科斯用交易成本解释商业关系的边界。成本一旦趋近于零,客户留下的理由就只剩体验。

同一篇报道援引梁文锋的说法,涨价并没有让客户数量下降。田丰认为,这种需求刚性是DeepSeek最值钱的资产,每一次宕机都在消耗它。C端叙事已经在打折:QuestMobile数据显示,截至2026年6月,DeepSeek活跃用户1.29亿,同比下降20.3%,是前三名里唯一下滑的产品。"估值越依赖API叙事,API的可靠性就越接近估值的承重墙。"

巴菲特说,只有潮水退去,才知道谁在裸泳。上市就是一次退潮:可用率、故障原因、算力保障都会写进招股书的风险因素,接受交易所问询。二级市场会用披露来定价。

七、跑分是空载测的,客户是满载买的

田丰回答:稳定性必须写进估值框架,模型能力要按可用率折算成"有效能力"。

他给了一个公式:有效能力=模型能力×可用率×峰值吞吐。钱学森的系统工程思想指出,系统整体性能由结构和薄弱环节决定。跑分第一的模型,如果高峰吞吐受限、每月断几次,折算下来可能不如跑分稍低、运行稳定的对手。同济大学电子与信息工程学院副教授李王明卉也说,大模型进入学术研究、代码开发这些生产场景后,能力的价值必须乘以可用性。AI成了生产要素,就该像评估电网和云服务那样评估它。

可靠性还能单独卖钱。OpenAI的Scale Tier让企业预购固定的每分钟token额度,换取99.9%可用性SLA和优先算力;官方注明它只适用于GPT-5.6之前的模型,新模型改用Reserved Tier。SLA卖的是算力确定性,背后得有冗余算力托底。云计算早有先例:2008年AWS的EC2结束beta时推出99.95%的SLA,云服务从此迈进企业基础设施阶段。能出售预留容量的模型公司多了一条收入曲线,估值框架理应体现。

故障次数不能代表一切,SLA应按更细颗粒度来设计。Anthropic状态页7月列出55起事件、9月13起;claude.ai月可用率7月为99.01%,9月为99.70%。差别在透明度:它们按产品、按模型细粒度披露,2025年9月还公开过三起基础设施缺陷导致回答质量下降的技术复盘。

田丰建议纳入五项指标:

  1. 不同产品的月可用率

  2. 平均恢复时长(MTTR)

  3. 故障复盘的公开程度

  4. 高峰时段算力余量

  5. 多芯片供应能力

后两项,决定了前三项的上限。

八、模型随便换,上下文才是你的资产

田丰认为,个人做"双机位"、企业做"多活架构",是当下AI应用系统的标配。

个人用户。2026年3月宕机时,有用户在小红书写道,DeepSeek停了才发现自己的工作已经完全离不开它。成本最低的三招:常备2个不同厂商的AI助手;把常用提示词、背景材料和关键产出存成本地文件,共享给两个AI助手;重要任务别押在单一对话窗口上,避免工作流的单点故障。换个模型只要一分钟,重建上下文可能要一天。

企业用户。要搭一道降级阶梯(模型路由):主模型→同厂商轻量模型→其他厂商模型→非紧急任务排到闲时处理。最后一级还顺手省钱,因为闲时价格只有高峰的一半。再配上熔断和指数退避重试,单点故障就不会拖垮业务。DeepSeek还有闭源对手没有的底牌:V4系列已开源,昇腾超节点全系列产品已完成支持,企业可在自有算力或云上自建部署。大客户可以拿权重自己部署,官方服务崩了,企业本地系统不崩。

行业格局。行业也在换跑道。豆包、千问、DeepSeek月活分别为3.82亿、1.67亿、约1.3亿,组成国内AI原生应用第一梯队。智谱、阿里、腾讯、百度今年相继涨价,价格战基本收场,行业从拿折扣换用户规模,转向为高成本的刚需AI服务收费。田丰预测将迎来三个趋势:

  • Agent放大宕机代价:一个任务背后几十次调用,断一环,全链失败;

  • 头部模型能力趋同:算力规模和运维成熟度成为新的基模分水岭;

  • 国产芯片扛起主力负载:"可靠性爬坡"是2026至2027年国产大模型的共同功课。

结语 AI智力公共服务,终将像电一样可靠

李王明卉在这次宕机后抛出一个问题:"我们究竟应该建设一个聪明的模型,还是应该建设一项可靠的智能服务?"她提醒,高并发下对话和API同时中断,未必说明模型本身出了问题。国产大模型最该补的一课,是从追求模型能力转向构建完整的可信AI服务体系。

田丰认为,真正的技术自信,体现在能快速定位、快速回复、复盘故障、控制影响、用户承诺上,让用户对服务的连续性有合理预期。这次故障暴露的是行业共性。大模型已经承担全民公共基础设施的职能,运营工程体系却还停在互联网产品早期试错阶段。下一阶段的估值分水岭,在于先把"智力供给"做到像电力一样稳定、可计量、可承诺。

这次停掉的是网页对话框,接受大众检验的是一整张算力网。

参考文章:《停工近5小时,“DeepSeek崩了”炸上热搜,性能之外国产大模型还需补上“稳定课”》,时代财经 赵姝婵,吴典,白金蕾

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