DeepSeek AI的突破到底是真是假？分析師與專家意見分歧

中國人工智慧（AI）公司DeepSeek近日聲稱，其新款AI模型不僅超越OpenAI，且訓練成本僅560萬美元，遠低於業界標準。這一消息引發市場震盪，促使投資者擔憂AI訓練成本過高的問題。編譯／黃俊凱

儘管DeepSeek的成果看似令人驚艷，但業界專家對其真實性存疑。中國人工智慧（AI）公司DeepSeek近日聲稱，其新款AI模型不僅超越OpenAI，且訓練成本僅560萬美元，遠低於業界標準。這一消息引發市場震盪，促使投資者擔憂AI訓練成本過高的問題。此消息一出，輝達股價暴跌，市值單日蒸發近6000億美元，創下美股史上最大單日市值損失紀錄。

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DeepSeek目前的AI產品主要由兩大系統支撐，包括V3語言模型與R1推理模型。（圖／取自 Google Store）[/caption]

專家質疑DeepSeek的真實性

據報導，部分分析師質疑DeepSeek訓練成本過低，可能未完全計入研發支出。科技顧問公司DGA Group高級副總裁Paul Triolio指出，DeepSeek所公布的560萬美元僅為一次訓練成本，整體研發費用可能遠高於此數字。

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此外，DeepSeek在美國嚴格的AI晶片出口管制下，如何實現高效訓練也是關注焦點。該公司聲稱使用輝達H800和A100晶片，而非遭禁運的H100。然而，AI基礎設施公司ScaleAI執行長Alexandr Wang質疑DeepSeek可能暗中使用受限晶片，DeepSeek則堅決否認此說法。

DeepSeek是否涉及技術抄襲？

除成本爭議，DeepSeek也面臨技術來源的質疑。矽谷知名投資人Vinod Khosla在X上表示，DeepSeek的模型與OpenAI o1存在相同錯誤，可能是透過技術竊取開發而來。OpenAI亦對此展開調查，懷疑DeepSeek可能透過「蒸餾學習」方式，利用OpenAI產品的輸出數據來訓練自身模型。

OpenAI發言人表示：「我們正在審查DeepSeek是否不當使用了我們的數據，將積極採取行動保護技術，並與美國政府密切合作。」

DeepSeek是誰？技術有何特別？

DeepSeek成立於2023年，由AI量化對沖基金High-Flyer聯合創辦人梁文峰領導，致力於開發大型語言模型，並最終實現通用人工智慧（AGI）。其最新發布的R1屬於推理模型，能將輸入訊息拆解為更小的單元，並採取多種方法進行分析，以模仿人類思考方式解決複雜問題。

雖然DeepSeek的技術概念並非全新突破，但該公司強調R1是首個成功應用此技術且具高效能的AI模型，且其運算資源需求遠低於目前主流AI模型。

DeepSeek與OpenAI之間的差異

DeepSeek目前的AI產品主要由兩大系統支撐，包括V3語言模型與R1推理模型。與OpenAI不同，DeepSeek採用開源策略，允許開發者自由使用和修改其底層程式碼，而OpenAI的GPT-4o仍為封閉模型。

DeepSeek V3擁有6710億個參數，遠低於外界估計的OpenAI GPT-4o可能超過1兆個參數。然而，DeepSeek表示其R1在推理任務上的表現可媲美OpenAI o1，並在AIME 2024、MATH-500、GPQA Diamond等基準測試中取得優異成績。

此外，DeepSeek在AI運算成本上展現出極大優勢。據其官方數據，R1的計算費用為每100萬個輸入字元為0.55美元，輸出字元則為2.19美元，而OpenAI的o1分別為15美元和60美元。若數據屬實，DeepSeek的成本大幅低於OpenAI。

AI開源化趨勢加速

無論DeepSeek的爭議如何發展，業界普遍認為其技術突破對AI領域具有重要意義。Meta首席AI科學家Yann LeCun就表示，DeepSeek的成功是開源AI的勝利，而非中國AI超越美國的象徵。他指出，「DeepSeek的成就建立在PyTorch、Llama等開源技術基礎上，這正是開放研究的力量。」

隨著AI競爭升溫，越來越多企業轉向開源模式，以降低開發成本並加速創新。DeepSeek的崛起無疑將進一步推動AI技術的普及化，但其真實實力仍有待市場和業界驗證。

參考資料：CNBC

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