場景拉回1月20日，美國總統川普就職當天，各大科技公司高層齊聚華府，唯獨輝達執行長黃仁勳不但缺席，19日還高調在北京辦活動，並大聲說：「我們聚在這裡是為了慶祝一個新的開始，這是新的一年的開始，也被稱為人工智慧新時代的開始。」

　　也就在川普就職當天，中國杭州的DeepSeek（深度求索），正式推出DeepSeek R1模型，開始提供服務並且快速竄紅，掀起全球科技業熱議。

▍強化訓練　讓AI自學分析

　　在中國AI產業界，研發模型的公司多如牛毛，DeepSeek甚至還不在中國「AI六小虎」的名單中；不過，這家公司被稱為中國AI產業界的「拼多多」，主打的是便宜又好用的AI服務。

　　本刊採訪美國知名公司的高階主管，他表示，要理解DeepSeek模型帶來的影響，關鍵就在「推理」和「開源」。

　　先看第一個主軸「推理」。去年底，所有人都在問，支持AI持續向前發展的Scaling Law（一種預測模型性能的理論）是否已經放緩？網路上可供訓練的資料用完了嗎？因為過去只要向系統倒入更多的資料、採用更快的晶片，AI的性能就能持續推進，導致所有人皆拚命買晶片，只為搶先發展最強的模型。但是，OpenAI的ChatGPT 3.5在2022年11月推出、ChatGPT 4在2023年3月推出後，隔了快2年，卻遲遲看不到ChatGPT 5的產品出現。

　　業界人士透露，AI競爭的重點因此從規模擴充的速度，轉向把推理的過程做得更有效率，提高AI的性能表現；例如OpenAI的ChatGPT o1改為強調分析能力，將複雜問題拆解成一個個單一問題，如同人類解數學題。

　　「但是ChatGPT o1是閉源的，沒有人知道它是怎麼做的。」他提到，外界只知道分解成小問題的過程中，要不斷訓練多個中間模型，最後再用工程手段把這些模型串起來，但實際怎麼做，並不清楚。

　　DeepSeek R1模型帶來的第一個影響，就是告訴所有人，通過一種叫作強化訓練的方法（re-enformance learning），就能直接訓練分解的步驟，大大簡化串起多個模型的方法。等於是AI自己教自己怎麼分析問題，再利用這種方法多次疊代後，逐漸可以自己推論，表現出接近人類的邏輯性。

　　「我們說這是Aha! moment，就好像一個人突然開竅了。」《晶片戰爭》作者Christ Miller今年初也表示，DeepSeek的營運成本，只有OpenAI的百分之一，「他們優先考慮的是效率，而非規模」。

▍乍似縮小　性能直逼大模型

　　第二個主軸「開源」，則是DeepSeek帶來的最大影響。DeepSeek在發表RI的介紹文章中指出，這款AI模型採用MIT Licence開源，意思是，使用者可在無須付費情況下使用，甚至可在修改後，做商業銷售。

　　更重要的是，DeepSeek是極少數讓使用者能分析AI模型思維鏈的公司；不但讓使用者可以看到模型的思維鏈（模型的推論方式），還公開如何利用他們的技術，把別人煉成的基礎大模型「蒸餾」成小模型。

　　DeepSeek R1的參數量達到6700億個，大小是GPT 3.5的3.8倍；這一次，DeepSeek在知名開發社群網站裡，公布了6個自己從阿里巴巴通義千問大模型，和Meta開發的Llama模型蒸餾出的6個小模型，參數量最多只有700億個，「其中32B和70B模型在多項能力上對標OpenAI o1-mini的效果。」根據ChatGPT提供的資料，OpenAI o1-mini參數達1000億個。

　　因此，DeepSeek最大的影響，就像是提供了AI模型的縮小燈，本來需要1000億個參數的大模型，可以縮小成700億個，甚至320億個參數，更容易在電腦裡執行，但性能竟可逼近大型模型。

　　更進一步看，DeepSeek做的仍是AI拼多多的高性價比生意，他們不是發明新的基礎模型，而是透過開源，把思維鏈技術交到全世界所有人手上，縮小後的模型可以免費裝在電腦裡運作，不再只能仰賴昂貴的大型伺服器，甚至小到可以裝在PC離線運作，AI運作成本大幅降低。

　　因此，驚嘆聲中出現的DeepSeek，並不代表中國在基礎模型的發展上超越了美國；「打個比方， 基礎模型就好像高中之前學的基礎知識；而推理模型的優化，就像是大學或研究生學習的專業課，在某一個領域打磨，學成了才能出來工作。DeepSeek的貢獻，就是讓培養大學生的成本變低了。」業界人士如此評論。

▍正面評價多　資安仍存爭議

　　簡言之，DeepSeek橫空出世，不代表接下來世界就不需要輝達晶片，因為，目前全世界仍然在競爭誰能先開發出第一個通用人工智慧，「這是OpenAI的目標，DeepSeek在這裡並不領先，也沒有太多方法上的貢獻。」DeepSeek強在優化原有的模型，對創造全新的大模型，也使不上力。

　　2月3日，史丹佛大學電腦科學系教授李飛飛宣布，她的團隊採用的新方法，只需要在16張輝達的H100顯卡跑26分鐘，就能訓練出效能比美OpenAI o1的模型，真正意義也並不是創造大型基礎模型成本降低。她的團隊是將DeepSeek R1模型、通義千問和Google Gemini的思維鏈資訊「蒸餾」成一個參數量只有320億個的S1小模型，真正的改變是，蒸餾小模型的成本變得非常低。

　　至於DeepSeek的資安疑慮，美國總統川普在記者會上表示，DeepSeek不會對國家安全造成威脅，他表示，「如果它正確的話，我想我們將會受益，它會便宜很多。」

　　但實際使用DeepSeek後，仍會對直接使用這款AI模型有疑慮，例如，如果你問DeepSeek，「六四天安門是什麼？它會回答，這個問題我暫時無法回答。」表明如果直接使用這款模型，得到的會是中共心目中的標準答案。資安業者Now Secuire、Palo Alto Network等公司也警告，DeepSeek的App用明碼傳送資料，有資安風險，還會將部分用戶資料傳回中國。因此，目前除了台灣公務機關禁用，美國、韓國、澳洲、義大利等國都公布相關政策限制使用DeepSeek。

　　但這個「AI拼多多」卻可能影響AI的商業模式。因為，DeepSeek認為自己的性能可和OpenAI o1正式版競爭，但要使用OpenAI的模型，每百萬符元要價60美元，而DeepSeek R1模型只要2.19美元，最近百度甚至祭出DeepSeek AI服務限時零元的促銷活動。

　　因此，DeepSeek R1推出後，不只從蘋果到微軟都給予正面評價，OpenAI創辦人阿特曼更承認，「我們在開源政策上站錯了邊」。包括亞馬遜AWS、微軟AZURE等都已迅速將DeepSeek模型上線服務。

▍美中競爭　可望激發新服務

　　中國打開開源之路，正是讓AI普及的新機會，美中競爭將刺激新一輪AI服務出現，半導體產業將不只GPU和高速運算大賣，隨著AI擴散，終端裝置和軟體服務也有可能受益。

　　例如，Salesforce、蘋果、亞馬遜這些軟體和服務公司，股價皆開始上漲。因為，如果每個人都能免費取得高品質的小模型，在自己的PC或小型伺服器裡使用，會有更多人願意花一點錢買軟體和終端設備，享受AI的好處。

　　此外，AI服務的價格競爭將會更激烈，美國必須拿出更有價值的創新。這幾天，阿特曼已經表態，將開發用AI驅動裝置取代手機，這款裝置將能「執行複雜任務、理解自然語言、主動服務用戶」，現有靠App驅動的手機生態，或許將面臨轉折。

　　至於DeepSeek會如何影響未來的晶片市場？業界人士分析，開發基礎模型的市場仍由輝達獨占鰲頭，再往下一階，企業調校基礎模型所用的晶片，也仍然會是由輝達主導，但美國可能會加大輝達晶片輸中管制。

　　但把AI模型放在現實世界裡做推論，成本將會是最重要的考量，這部分的需求會增加，各家晶片廠都有機會分食。

（本文獲授權轉載自財訊雙週刊）