DeepSeek五大影響解析　高階晶片受重擊，但輝達和台廠仍能受惠？

DeepSeek打破美國巨頭壟斷AI能力的現況，被稱為「東方神祕力量」。這項顛覆性的技術應用，加速邊緣AI的實現，對台灣造成衝擊的同時，也將誕生哪些新機會？

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今年農曆年間，被稱為「來自東方的神祕力量」的中國大型語言模型DeepSeek，在全球科技圈掀起滔天巨浪。

其開源模型DeepSeek-R1，以極低的訓練成本，打造出可與OpenAI媲美的模型。以美國為首、大成本投入AI的發展途徑，難道就被中國一夕彎道超車？對AI資源投入有限的台灣，到底是好是壞？

對此，前Google董事總經理簡立峰傳神形容，DeepSeek可說是「小米加步槍，打破美國AI七雄的護城河。」未來，企業能用更低成本，訓練出與ChatGPT、Gemini相當的AI模型，改變美國主導的AI七雄壟斷格局。

這是因為，DeepSeek透過整合並優化現有技術，將大模型蒸餾為低成本、小參數的小模型。其採用的麻省理工學院（MIT）許可協議開源架構，更支持所有人免費商用、任意修改和衍生開發。

也就是說，未來，手上沒有大模型的人不一定就是輸家，人們將有更多機會參與AI的創新。

因為DeepSeek的小模型，讓AI運算與開發成本下降，將有利於更多新創企業投入AI應用，創造出各種應用的可能性，最終推動AI技術導入邊緣裝置。

「開源模型正在超越專有模型（非開放模型），」Meta首席科學家楊立昆（Yann Lecun）為此作了註解。甚至，Open AI的CEO奧特曼（Sam Altman）都坦承，Open AI的開源策略可能站到了歷史錯誤的一方。

這項技術同樣能為台灣帶來新的啟發。

過去，台灣曾推動包括TAIDE、TAME等大型語言模型計劃，卻無法推出具足夠影響力的繁體中文模型。DeepSeek的模式或許可以成為一種解方，透過新的技術突破，站在巨人肩膀上，打造出台灣的繁體中文模型。

簡立峰直言，DeepSeek在AI領域已經造成「核彈級別」的影響。以下為專訪精華整理：

影響1：「小米加步槍」打破美國護城河

DeepSeek在AI領域，絕對是核彈級別的影響，它用「小米加步槍」（指簡陋的裝備），打中了洋槍洋砲。過去美國以資本堆積的AI產業，現在護城河大幅下降。

實際上，DeepSeek並沒有首創技術，這支團隊最頂尖的能力，在於整合並優化現有的各種技術，達到讓模型「變小但變聰明」的效果。

影響2：大模型「蒸餾」成小模型

DeepSeek的創新來自於專家混合模型（MoE，Mixture of Experts）、推理能力（Reasoning）和知識蒸餾（Distillation）等技術的整合。其核心策略是讓AI學會根據問題推理，而非單純記憶答案，如同「教AI釣魚（推理），而非給AI一堆魚（資料）。」

當用戶提問時，AI會先推理判斷，再決定向哪個專家模型請教。這就是MoE技術，也就是將不同領域的知識分派給專門的「專家模型」，例如數學、物理等，避免單一模型處理所有問題。

傳統MoE需要大量計算資源來維持多個專家模型的運作，但DeepSeek通過知識蒸餾技術，壓縮了大型模型。

具體的做法，就是先大量使用如ChatGPT的大模型，讓小模型學習大模型的解題思路，接著透過模仿大模型就能準確回答問題。

過去，傳統AI若每次回應都進行推理，計算時間會大幅增加，並不可行。然而，DeepSeek的模型小，使即時推理成為可能，在有限資源下顯著提升AI的表現能力。

影響3：中國偷襲珍珠港，激起美國加速創新

由此可見，DeepSeek的成功，是站在現有的大語言模型的肩膀上。

奧特曼過去就表示，ChatGPT的大多數流量，都來自特定國家有計劃地使用。然而，蒸餾的技術並不容易，他們沒有預料到中國竟然成功優化技術，將整個模型「蒸餾」走了。

這類似當年被日本偷襲了珍珠港的情形，過去擁有雄厚AI護城河的七雄受到了打擊，但這並不意味著美國輸了。

因為，DeepSeek的開源模式，意味著其他科技公司很快就可以依循類似邏輯，再推出自己的模型產品。並且，雖然中國擁有高度的人才生態系，但美國擁有的是完整的商模跟產業結構。

影響4：邊緣AI興起，接力驅動晶片需求

舉例來說，開源且降低計算成本的AI模型，將有利於「邊緣AI」興起。

七雄當中的蘋果，就因為擁有多個能發展邊緣AI的行動裝置，反而股價大漲。而對輝達來說，儘管在雲端的高階晶片毛利會下降，但未來有更多AI應用，使用者端GPU的量可能會增加。

DeepSeek對台灣的影響，可謂好壞參半。

短期而言，因為市場不再大量依賴高階晶片和伺服器，對於幾乎壟斷高階市場的台灣來說可謂不小的打擊。然而長期來說，邊緣AI趁勢興起，也讓AI PC、手機甚至資通訊等多數產業，能被AI雨露均霑。

影響5：「蒸餾」降低台灣AI發展門檻

不過，蒸餾技術是包括台灣在內的「窮人的武器」，本來由美國幾家公司獨佔的AI資源被打破，任何國家、中小企業，都有機會可以參與其中。

舉例來說，台灣也曾推動包括TAIDE、TAME等大型語言模型計劃。然而，政府計劃一來無法如企業般長期經營，二來受限於人才、投入資金和資料不足，繁體中文的大型語言模型始終難以發揮足夠的影響力。

如果按照DeepSeek的模式，透過蒸餾現有的大模型，再添加繁體中文的資料，或許就能透過較低的成本，解決繁體中文資料量不足的問題。這就像是請來了一個語言專家，他不需具備各種語言的知識，只要針對中文的部份，使用繁體中文問題進一步訓練，即可得到一個繁體中文的專家。

不過，「蒸餾」這一舉動是否合法合理，仍有待討論。

其實，世界整體的進步，仍然需要像七雄用雄厚資本打造的基礎大模型來推動。因為如果大家都只會使用蒸餾技術藉由模型，AI模型將停滯在當前的水準。甚至，AI的終極目標——如人類般思考的通用型AI（AGI），也會因此延後。

然而，基礎模型有賴於高額投資。如果辛苦打造的基礎模型，能被他人輕易用蒸餾方式就整碗端走，接下來，還有誰願意推動基礎模型？這也將是未來世界要共同面臨的挑戰。