DeepSeek 在 AI 市场上面临着诸多挑战，主要集中在与成熟竞争对手的竞争、高昂的计算成本以及维护模型性能的复杂性。与大型科技公司和资金雄厚的初创企业竞争是其面临的一个重要障碍。这些竞争对手通常拥有庞大的资源，包括专有数据集、先进的基础设施和庞大的研究团队。例如，训练像 GPT-4 或 Gemini 这样的最先进模型需要巨额的计算预算，这对于像 DeepSeek 这样规模较小的实体来说很难匹敌。这给实现类似规模或效率的模型带来了障碍，尤其是在部署需要低延迟和低成本的实时应用模型时。
另一个主要挑战是管理 AI 开发的技术和运营需求。训练大型模型需要大量的 GPU/TPU 资源，这些资源昂贵且通常稀缺。例如，训练单个模型迭代可能需要数千小时的高端 GPU 计算，导致成本超出预算。DeepSeek 不得不优化其工作流程——例如使用模型剪枝、量化或分布式训练等技术——以在保持准确性的同时降低成本。此外，数据质量和多样性仍然是持续存在的问题。获取和整理具有代表性、无偏见且合规（例如，遵守 GDPR 或版权法）的数据集可能会减缓开发周期。例如，在过滤不当的数据上训练的语言模型可能会产生不可靠的输出，需要昂贵的重新训练或微调。
最后，应对监管和伦理问题也带来了挑战。随着 AI 法规不断演变，合规要求——例如模型决策的透明度或数据隐私保护——增加了复杂性。例如，在医疗保健或金融等领域部署 AI 需要严格的验证和可解释性，这可能与深度学习模型的“黑箱”特性相冲突。DeepSeek 不得不投资于 SHAP (SHapley Additive exPlanations) 或 LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) 等工具，以提高模型对利益相关者的可解释性。此外，公众对 AI 伦理的质疑，例如招聘或内容审核工具中的偏见，需要积极主动的沟通和缓解策略，这可能会分散核心开发工作的资源。在创新与这些限制之间取得平衡仍然是一项持续的挑战。