DeepSeek：AI 新勢力如何顛覆產業格局

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前言

近年來，人工智慧（AI）領域的競爭越來越激烈，各國科技公司紛紛投入資源，試圖搶占市場先機。在這場 AI 競賽中，DeepSeek（深度求索）憑藉低成本、高效率的技術方案迅速崛起，成為市場關注的焦點。相較於 OpenAI、Anthropic 等美國科技公司，DeepSeek 不僅展現出強大的技術創新能力，還顛覆了人們對於 AI 訓練成本的既有認知。

本篇文章將深入探討 DeepSeek 的崛起，並從多個角度分析其技術優勢、核心競爭力，以及對AI產業的啟發，一起看下去吧！

3 Key Takeaways

Deepseek 的低成本高效能：
想像你要建造一棟大樓，一般來說需要花上幾億元才能完工，但 DeepSeek 就像一個能夠精打細算的建築師，僅用 600 萬美元的預算，卻蓋出了一棟與全球頂級建築相媲美的高樓，顯示了它在資源優化與技術創新方面的卓越能力。
技術創新與架構突破：
DeepSeek 的技術就像是一支超高效率的運動團隊：他們使用混合專家（MoE, Mixture of Experts）架構，類似於一個運動比賽時的專家輪換系統，每當需要不同專長的選手時，就派出最適合的人上場，讓整體表現更穩定、更省力。另外，多頭潛在注意力（MLA, Multi-Head Latent Attention）則像是一名能同時關注多個比賽對手的籃球運動員，確保不會錯過任何一個進攻機會，使 DeepSeek的 AI 模型運算更高效。
中國科技公司在 AI 競爭中的新模式：
傳統 AI 開發像是一場豪華賽車比賽，只有擁有最昂貴引擎與最強燃料的車隊才能勝出。但DeepSeek則像是改裝了一台小型跑車，透過精密的調校與創新策略，不需要最昂貴的引擎，也能在賽道上跑得又快又穩。這種策略顯示了 AI 開發策略上的創新思維，透過精簡資源運用與創新方法，打破傳統高成本研發模式。

關於 DeepSeek

DeepSeek 的背景與發展歷程

DeepSeek 成立於 2023 年，由中國知名量化投資公司幻方量化（High-Flyer Quant）創辦。幻方量化在量化交易領域擁有深厚的技術基礎，而這種對數據處理和計算資源優化的專業知識，也成為 DeepSeek AI 模型訓練的基石。

總部設立在中國杭州的 DeepSeek，雖然成立時間不長，但已在全球 AI 市場上佔有一席之地，並吸引了來自各界的關注。

DeepSeek的技術團隊

DeepSeek 的技術核心成員來自全球頂級 AI 研究機構與科技企業，包括 Google、OpenAI、Meta 等。他們的技術背景就像是一支「夢幻球隊」，每位成員都擅長不同領域，讓團隊能在 AI 競賽中快速突破。他們的背景可說是 A I界的「全明星陣容」，例如：

首席科學家李明軒：曾是 Google Brain 的研究員，專精於大規模深度學習架構。他的影響力可以想像成是一位發明新球鞋技術的籃球教練，他的研究讓 AI 模型能夠跑得更快、跳得更高，在 AI 競賽中佔據優勢。
技術總監張偉：他曾在 Meta 負責大模型優化，他的角色就像是 F1 賽車的工程師，專門調校引擎與輪胎，讓車子能夠跑得更快、更穩。他的工作確保 DeepSeek 的 AI 模型能在資源有限的情況下達到最高效能，像是一台經過精細調校的賽車，用更少的燃料跑出更長的距離。

這樣的技術團隊，使 DeepSeek 能夠在短時間內開發出高效的 AI產品，迅速崛起並在業界站穩腳跟。

DeepSeek 的 AI 模型與技術架構

DeepSeek 目前的旗艦模型包括 DeepSeek-V3 和 DeepSeek-R1。這些模型在語言理解、生成能力以及推理能力方面展現出卓越的性能，那這些模型到底都是怎麼被訓練出來的呢？

訓練方法

DeepSeek 的 AI 模型採用了以下技術來提升訓練效率與效能：

混合專家（MoE）架構：
混合專家（MoE，Mixture of Experts）是一種能夠根據任務需求選擇不同「專家」網絡來運行的架構。這種方法讓 AI 在計算時只啟動最適合當前問題的專家，而不是所有專家一起運算，從而大幅降低資源消耗並提升效能。
MoE 就像是一家智慧型的餐廳，廚房裡有許多專業大廚，每位廚師專精於不同料理。當客人點餐時，系統不會讓所有廚師都動手，而是根據需求派出最擅長這道菜的廚師來烹飪，這樣不僅節省資源，還能確保食物品質最佳。在 AI模型運行時，MoE 架構只會啟動必要的專家網絡來完成特定任務，從而降低計算成本並提升推理速度。
多頭潛在注意力（MLA）技術：
多頭潛在注意力（MLA，Multi-Head Latent Attention）是一種讓 AI 能夠同時關注多個資訊來源並平行處理的技術。這種技術使得AI在語言生成與對話應用方面能更準確地理解上下文，並快速做出回應。
這種技術就像是一位同時看多場比賽的運動分析師，能夠同時追蹤不同選手的動作，快速做出最佳決策，使模型在語言生成與對話應用方面更具競爭力。
高效算力利用：DeepSeek 的訓練主要依賴於 NVIDIA H800 GPU，相較於 OpenAI 和Google 使用的大量 H100 GPU，DeepSeek 能夠以更低的成本達成相近的效能。

為何DeepSeek能夠迅速走紅？

DeepSeek的成功來自於以下幾個關鍵因素：

成本效益極高：其訓練成本僅約 600 萬美元，遠低於美國企業動輒數億美元的成本。
性能與ChatGPT相近：測試結果顯示，DeepSeek 的模型在某些語言理解與生成任務上可媲美 OpenAI 的 ChatGPT-4。
本地化優勢：專為中文市場優化的 AI 技術，使 DeepSeek 在中國市場更具競爭力。

DeepSeek 的崛起提供了一種不同於傳統 AI 開發的思維模式，未來它能否挑戰 OpenAI 等巨頭仍有待觀察，但可以確定的是，它已經改變了AI競爭的遊戲規則、並且在全球 AI 產業中留下深刻的影響。

DeepSeek 的崛起跟我們有什麼關係？

DeepSeek的影響不僅局限於科技業，它也與我們的日常生活也息息相關！AI 技術的進步將大幅度改變我們獲取資訊、學習、工作的方式：

學習方式:

智慧型學習工具：未來的學習 APP 將變得更聰明，能夠根據學生的學習進度提供個人化的建議，讓學習更高效。
自動語言翻譯：語言不再是學習的障礙，AI 將能即時翻譯課堂內容，使跨國學習更加流暢。
工作環境:

提升企業運營效率：企業可以透過 AI 自動化客服、數據分析等應用降低營運成本，提高生產力。
AI助理：未來，AI 不只是工具，更像一個辦公室助理，幫你安排行程、處理郵件。

就業市場:

創造新的工作機會：AI 技術的發展將催生更多新興職業，如 AI 應用開發、數據科學家等。
促使職場技能升級：企業對 AI 技術的依賴提高，未來的職場人員需要提升數位能力，以適應新的技術環境。

因此，理解 AI 技術的趨勢與影響將有助於我們適應未來，無論是學生、企業，還是一般民眾，都需要思考如何在這場技術變革中找到自己的優勢。

DeepSeek 給我們的啟發

技術創新未必需要昂貴的資源：
過去我們認為訓練大型 AI 模型需要耗費數億美元，但 DeepSeek 證明，只要有高效的資源運用策略和創新技術，即使在有限預算下也能做出頂尖的 AI 產品。
中國 AI 的崛起：
這次 DeepSeek 的成功標誌著中國 AI 技術正逐步縮短與美國的差距，甚至在某些方面擁有競爭優勢。這代表著中國的技術公司將在全球市場發揮更大的影響力。
未來 AI 產業的發展方向：
DeepSeek 的做法顯示，未來的 AI 開發可能會更注重資源的高效利用，而不只是依賴強大算力。這也為新創公司提供了一個新的思考方向，即如何在有限資源下打造最具競爭力的產品。

未來 AI 產業趨勢

輕量化與高效能的 AI 模型：
DeepSeek 的成功展示了一個重要趨勢 — 未來的 AI 模型將朝向輕量化發展，以較少的運算資源達到更高的性能。
市場區隔與本地化發展：
AI 產業將不再是單一的大型模型競爭，而是更多關注特定市場的需求，例如DeepSeek 專注於中文市場，使其在該領域擁有更強的競爭力。
開源與商業化並行：
未來，AI 技術的開發將更趨向於開源與商業化並行的模式，類似於 DeepSeek 在開放部分技術的同時，也積極尋找商業落地的機會。

結語

DeepSeek 的崛起不僅是一家 AI 公司的成功，更是一種全新的 AI 發展思維。透過這次現象及炫風可得知，創新的 AI 技術並不一定需要昂貴的硬體和資源，只要能夠有效管理成本與技術，也有機會能在市場中脫穎而出。

未來隨著 AI 產業的不斷發展，我們可以預見更多像DeepSeek 這樣的公司，以創新策略和技術為核心，挑戰傳統的 AI 研發模式，並推動整個產業向前。