AI、量子、雲端競逐未來 DeepSeek模式將如何影響產業?


AI、量子、雲端競逐未來 DeepSeek模式將如何影響產業?


中國人工智慧團隊DeepSeek近期以低成本打造高效能的聊天機器人,引發業界關注。其DeepSeek-R1模型僅以580萬美元的訓練成本達到與ChatGPT等先進人工智慧相當的水準,顛覆了傳統「規模決定效能」的認知。編譯/戴偉丞


中國人工智慧團隊DeepSeek近期以低成本打造高效能的聊天機器人,引發業界關注。其DeepSeek-R1模型僅以580萬美元的訓練成本達到與ChatGPT等先進人工智慧相當的水準,顛覆了傳統「規模決定效能」的認知。該團隊透過8位元編碼、專家混合架構與強化學習技術等創新手法,克服硬體限制,以較少且技術層級相對低階的輝達(NVIDIA)晶片實現高效運算。


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AI、量子、雲端競逐未來 DeepSeek模式將如何影響產業?
DeepSeek-R1模型僅以580萬美元的訓練成本達到與ChatGPT等先進人工智慧相當的水準,顛覆了傳統「規模決定效能」的認知。(示意圖/123RF)[/caption]


DeepSeek模式對量子運算啟示


在DeepSeek展示小規模、高效能發展可能性的同時,量子運算領域也面臨類似的挑戰。業界長期認為,量子優勢的實現需等待完全糾錯的量子電腦問世,可能需至2030年以後。然而,微軟創辦人比爾蓋茲(Bill Gates)近日在Podcast中提出,量子優勢或許能在3至5年內達成;Google量子運算負責人Hartmut Neven亦向媒體透露,該公司預計五年內推出商業量子應用。


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多方突破加速量子技術進展


量子技術的發展正呈現多元突破趨勢。近期,牛津大學宣布分散式量子運算研究進展,法國Quandela公司提出可降低電子元件需求10萬倍的新型容錯技術,而Google則發表結合類比與數位運算的全新量子演算法。此外,研究人員正探索至少八種不同的量子位元技術路徑,在在顯示該領域的多樣性與潛力。


雲端運算與DeepSeek相互依賴


DeepSeek透過提升人工智慧運算效率,成功降低對高端GPU的依賴,這一突破為量子運算提供啟示,即透過軟硬體的協同設計與創新演算法,有望克服當前的技術瓶頸,如擴展性與高錯誤率問題。


雲端運算則在這一變革中受到間接影響。隨著DeepSeek等高效人工智慧模型的出現,對雲端算力的需求可能降低,影響雲端服務供應商的市場策略。然而,DeepSeek本身也依賴阿里巴巴微軟(Microsoft)等雲端服務提供運算支援,顯示雲端仍是推動人工智慧與量子運算發展的重要基礎設施。因此,未來雲端運算可能朝向更高效、更針對人工智慧與量子運算需求的架構發展,以適應技術演進帶來的新挑戰與機遇。


創新步伐加快 企業須審慎應對


科技發展日新月異,企業與研究機構需密切關注人工智慧、量子技術及雲端運算的變革,以避免被突如其來的突破超前。DeepSeek的成功證明,即便資源有限,創新仍可帶來顛覆性發展,量子運算或許也將迎來意想不到的進展。



資料來源:Quantum Computing ReportSouth China Morning PostIoT Business NewsBig Data Wire


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