DeepSeek 的市场扩张策略专注于三个核心领域：构建以开发者为中心的工具、建立战略合作伙伴关系以及瞄准特定行业的应用。 通过优先考虑可访问性和实用性，该公司旨在扩大其用户群，同时解决现实世界的需求。 这种方法平衡了开放协作与定制解决方案，以渗透到广泛和利基市场。
首先，DeepSeek 投资于创建工具，以简化开发者采用 AI 的过程。 例如，它提供开源库和预训练模型，这些模型针对自然语言处理或图像识别等常见任务进行了优化。 这些资源旨在与 PyTorch 或 TensorFlow 等流行的框架顺利集成，从而缩短了设置时间。 该公司还提供详细的文档和代码示例，从而降低了新用户的学习曲线。 通过专注于开发者体验，DeepSeek 鼓励编码社区内的有机采用，从而推动口碑增长。 最近的一个例子是他们的“DS-Toolkit”，这是一个模块化的 Python 包，可以简化边缘设备的数据预处理和模型部署。
其次，DeepSeek 与云提供商和企业合作，将其技术嵌入到更大的平台中。 例如，它与 AWS 和 Azure 合作，通过市场列表提供其 AI 模型的一键部署，使没有内部 ML 团队的企业也能访问它们。 这些合作伙伴关系还包括共同开发的解决方案，例如与主要电子商务平台构建的零售库存管理系统。 通过与已建立的参与者保持一致，DeepSeek 在减少采用独立 AI 工具的摩擦的同时，利用了现有的客户网络。 此外，该公司还与大学和研究机构合作，试点实验性功能，以确保其工具与前沿用例保持相关性。
最后，DeepSeek 通过为特定行业定制其 AI 来瞄准垂直市场。 在医疗保健领域，它提供符合 HIPAA 标准的模型，用于医学影像分析，而在金融领域，它提供针对交易数据格式量身定制的欺诈检测 API。 这种以行业为中心的方法确保符合监管标准，并与特定领域的工作流程保持一致。 例如，其物流优化工具包直接与仓库管理系统集成，使用实时传感器数据来改善交付路线。 通过解决制造业、农业和能源等行业的具体问题，DeepSeek 将自己定位为一个实用的合作伙伴，而不是通用的 AI 供应商，这有助于其在竞争激烈的市场中脱颖而出。