比“AI末日”更先到來的，是沒有AI的末日論文。
文 | 張雪瑩
全國幾千萬打工人同時罵了一句：“DeepSeek又崩了論文！”
這一崩，就是整整12個小時論文。
3月29日晚上，全網都在“等AI救命”論文。短暫失去AI的人類，像是直接失去了自己的外接大腦，陷入了“癲狂”狀態。
然而，就在大家以為它終於挺過來的時候，3月31日下午，最新一波“餘震”再次襲來論文。
無數使用者發現，對話方塊裡再次跳出冰冷的“請檢查網路後重試”或“伺服器繁忙”論文。
這種“一崩再崩”的節奏，徹底擊穿了打工人和學生們最後的心理防線論文。
“論文寫了一半，AI斷了，直接藍色畫面了，明天就要交論文。”
“程式碼除錯到最關鍵那一步，它掛了，我心態也崩了論文。”
“凌晨1點爬起來查資料，結果DeepSeek崩了，整個人傻了論文。”
對此論文，它的矽基競爭對手豆包銳評道：
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這像極了停電，你以為電燈不亮只是小事，但對一個現代人來說，失去電力的那一刻，你才會發現生活幾乎寸步難行論文。
01
最長宕機記錄
根據DeepSeek官方服務狀態網站披露，3月29日21時35分，平臺首次出現服務異常論文。技術團隊多次修復，直至次日上午9時13分才全面恢復，累計中斷時長接近12小時。
這並非DeepSeek首次“掉鏈子”，卻是DeepSeek自2025年1月釋出R1模型以來最長的一次宕機，也創下了該公司迄今為止的宕機紀錄論文。
公開資料顯示，過去15個月內，這家明星AI公司已發生至少7次顯著的服務中斷論文。2025年1月，Deepseek因線上服務遭遇大規模惡意攻擊出現多次短期宕機，官方一度限制非+86手機號註冊以保障服務穩定；同年1月26日，因新模型釋出後使用者湧入量激增出現區域性波動；2025年3月、7月，又因使用者量激增、伺服器資源緊張出現宕機……
就在本次大規模故障發生前一週，DeepSeek也曾因伺服器過載導致服務異常論文。
作為一款曾風靡全球的AI應用，DeepSeek使用者規模龐大，其服務穩定性直接影響千萬使用者的使用體驗論文。
根據矽谷知名風投機構a16z釋出的2026年3月全球生成式AI應用榜單，DeepSeek在網頁端位列全球第四，是中國AI應用中排名最高的產品論文。QuestMobile資料顯示，截至2025年第三季度，DeepSeek月活躍使用者已達1.45億，與字節跳動的豆包共同構成中國AI應用市場的第一梯隊。
這麼大的使用者量，只要有任何一丁點的技術故障都會被無限放大論文。
對於學生和職場人而言，AI早已不再是一個簡單的聊天機器人，它已經完全嵌入我們的生活和工作之中論文。Gallup在2025年的職場調研顯示，58%的員工已經在工作中使用AI工具，其中約三分之一達到每週甚至更高頻的使用，約10%進入每日使用狀態。
02
沒有AI的末日
伺服器崩潰並非DeepSeek一家的困境，而是整個AI狂飆時代共有的生長痛論文。
2025年6月，ChatGPT遭遇歷史上最長的一次宕機，從6月10日早間開始，直到11日下午才完全恢復，間歇性中斷總計跨越約34小時論文。
那次事件被媒體稱為，“AI時代的第一個大停電日”論文。
學生黨首當其衝，成為此次AI停擺的最大受害者論文。彼時，ChatGPT當時剛剛向北美學生開放免費使用。相關調查顯示，26%的美國青少年依靠ChatGPT完成作業。有機構對1200名大學生髮放了問卷調查顯示，“AI的第一次大停電”期間，42%的人完全停止了學習計劃，19%的人不得不申請延長論文和文章的截止日期。
當AI成為學生們的“外接大腦”，這根柺杖被抽走的瞬間，很多人發現自己已無法獨立行走論文。
企業層面的損失更為直接論文。根據美國AI軟體開發與諮詢公司Azumo在其行業報告中的統計，91%的企業已經在業務中部署AI。今年3月2日，由於亞馬遜位於阿聯酋和巴林的資料中心遭到無人機襲擊，導致使用該服務的著名大模型Claude全球宕機。面對這一情況，開發者們不得不退回到生成式AI普及前的“手搓”模式：要麼親自上手寫程式碼，要麼切換至其他AI工具，這無疑造成了工作效率的下滑。
對於那些已將Claude API深度整合進自身產品的企業而言，衝擊則更加劇烈論文。根據分析機構的估算，以一個25人的工程團隊為例，即便按每小時90英鎊的人力成本計算，4小時的宕機所帶來的直接生產力損失就超過了9000英鎊（約合人民幣82000元）。這還不包括後續一連串的連鎖反應所導致的額外代價。
比工作效率下降更讓人難受，也更說不出口的，是心理上的“數字失戀”論文。
有研究發現，當AI因演算法調整而失去“性格”或被刪除時，一旦AI因為系統升級、演算法調整“變了個人”，或者乾脆被關停，高度依賴AI伴侶的使用者感受到的痛苦，竟然跟現實中失去親人、朋友時的悲傷很像論文。
03
為什麼AI頻頻“掉鏈子”論文？
截至目前，DeepSeek官方還沒有釋出正式的故障報告論文。
網上不乏對此次宕機原因的猜測論文。有意思的是，這次系統故障恰逢人們對下一代模型DeepSeek V4的期待高漲之際——該模型已多次推遲釋出，坊間甚至有人猜，V4會不會就在這次宕機後突然現身。
為什麼AI平臺頻頻“掉鏈子”？背後其實有幾個共性問題論文。
首先是算力的供不應求論文。國家資料局披露，中國日均Token呼叫量從2024年初的1000億，飆升至2025年底的100萬億，今年3月已突破140萬億——兩年增長超千倍。但資料顯示，2025年第一季度，DeepSeek的日活使用者從1.2億漲到2億，增幅快70%，但算力儲備只增加了8.3%。
用AI的人瘋漲，伺服器的“承載力”，很難跟上使用者增長的速度論文。
其次是DeepSeek技術架構本身的特點論文。
DeepSeek採用的是MoE（混合專家）架構論文。這種架構的優勢在於訓練成本低，平時處理你的問題時，只調動模型裡的“一小部分專家”來幹活，但是一旦短時間內湧進來太多使用者，這些被臨時啟用的“專家”就會搶資源，導致系統卡死、對話中斷、頁面崩潰。
而使用者的行為往往也會給崩潰的AI“雪上加霜”論文。當使用者發現AI卡頓，第一反應往往是反覆點選“重試”。於是，本來只是伺服器負載偏高，結果大量使用者的反覆點選製造了海量的“殭屍請求”，訪問量在短時間內激增數倍，伺服器被使用者自己的“求救訊號”活活壓垮。
外部威脅也從未缺席論文。過去一年DeepSeek多次遭遇大規模DDoS攻擊，此次宕機期間同樣有攻擊傳言。在高併發壓力下再疊加惡意流量，任何防禦系統都會比平時更脆弱。
有資料顯示，ChatGPT此前宕機期間，DeepSeek的搜尋量暴增了109%，對Claude的搜尋量增長了95%論文。而此次DeepSeek停擺，大批使用者同樣在社交平臺上高呼“已轉戰豆包”“備胎必須有”。
碳基人類對AI的依賴似乎已不可逆轉，一個平臺崩了，立刻湧向下一個論文。
被稱為“AI教父”的諾貝爾物理學獎得主Hinton曾經發出警告，技術的發展速度遠遠超出了他的預期，如果再不加以監管人類將會在10年內滅絕，屆時人類將迎來“AI末日”論文。
然而，經歷了這個令人抓狂的早晨，DeepSeek的停擺告訴我們，比“AI末日”更先到來的，是沒有AI的末日論文。
