DeepSeek目前面临的挑战主要有以下几方面：

技术与性能方面

• “幻觉”与可信度问题：作为生成式AI模型，DeepSeek输出结果可能存在不可解释性和“幻觉”，即生成看似合理但不符合实际的内容。在政务咨询等场景中，这可能引发公众对服务的不信任，甚至导致决策失误。
• 数据质量与安全问题：应用依赖海量数据训练和调用，若数据存在缺失、错误或不完整等问题，会影响模型准确性。同时还面临数据泄露、滥用或被恶意攻击的风险，如政务数据中的敏感信息若安全防护不到位，可能导致隐私泄露等问题。

运营与市场方面

• 服务器压力与需求管理：需求增长过快，服务器难以承受大量API请求，出现了慢、超时等问题。为应对这些问题采取的如暂停新账号注册等措施，虽能在一定程度上缓解压力，但也会影响用户体验和业务拓展。
• 国内外竞争压力：国际上，OpenAI等巨头在技术和市场份额上占据领先地位；国内AI行业竞争也十分激烈，众多公司不断加大研发投入，在自然语言处理等各个细分领域推出更具优势的产品和服务，DeepSeek需要不断挖掘自身差异化优势，才能在市场中站稳脚跟。
• 外部限制与舆论压力：部分西方国家以数据安全、国家安全等为由，对DeepSeek展开调查并限制其业务拓展，诸多政府机构等纷纷下达禁令。同时，一些外媒刻意抹黑DeepSeek，歪曲其技术应用目的，误导国际社会对它的认知。

人才与团队方面

• 核心人才流失风险：行业内其他公司对DeepSeek的核心人才展开挖角行动，开出优厚条件吸引其核心人才跳槽。核心人才的流失可能导致重要研发项目中断，技术创新节奏被打乱，影响公司长远发展。

合规与监管方面

• 隐私与数据保护法规挑战：在不同国家和地区，隐私与数据保护法规要求各异。DeepSeek需要确保在数据收集、存储、使用等各个环节都符合当地法规，否则可能面临法律风险和监管处罚。
• 技术应用的法律规范问题：在一些应用场景中，如AI审计领域，AI技术应用的法律地位和责任边界尚不够明确，DeepSeek在相关领域的应用可能面临法律风险和不确定性。