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人工智慧（AI）正在迅速改變我們的世界，無論是聊天機器人、語音助手，還是自動駕駛車輛，都依賴於強大的 AI 訓練和推理技術。但並不是所有 AI 模型的訓練方式都相同，一些公司選擇使用最先進的硬體，而另一些則嘗試用更少的資源達到相近的效果。
DeepSeek、OpenAI 和 Anthropic 是 AI 領域的三大競爭者，每家公司的訓練策略各有不同。DeepSeek 選擇使用較舊但成本較低的 A100 GPU，OpenAI 則倚賴最新的 NVIDIA H100，而 Anthropic 依靠 Google TPU 來優化 AI 訓練。本篇文章將深入探討這三家公司在 AI 訓練與推理上的策略，並分析它們對 AI 產業的影響，一起看下去吧！

DeepSeek 是誰？
DeepSeek 是一家來自中國的新創公司，近期以極低的成本開發出與 OpenAI GPT-4 競爭的 AI 模型。DeepSeek 的成功主要歸功於其創新的 AI 訓練方法，透過較舊的 NVIDIA A100 GPU 和低成本晶片組合，突破了高昂的 AI 訓練成本。
NVIDIA 的角色
NVIDIA 是全球 AI 硬體市場的領導者，高端 GPU 被廣泛應用於 AI 訓練與推理。過去 NVIDIA 幾乎是所有大型 AI 項目的核心供應商，企業必須依賴他們昂貴的 GPU 來訓練 AI 模型。
DeepSeek 與 NVIDIA 的關係
DeepSeek 目前仍然依賴 NVIDIA 的硬體來運行 AI 模型，但 DeepSeek 證明了 AI 訓練並不一定要使用 NVIDIA 最新的 H100 或 Blackwell 架構 GPU，這也讓市場開始重新思考 NVIDIA 高端硬體的必要性。

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！

隨著科技業資金大量流入 AI 領域，透過了解各種 AI 新創公司的募資狀況、背後理念，也能對未來人工智慧趨勢有更明確的認知。
就生成式 AI 與大型語言模型的新創為例，可不只有 OpenAI 一支獨秀，從背後開始有科技巨頭 Amazon, Google 巨額投資撐腰，Anthropic 無疑成為暨 OpenAI 後今年最受矚目的獨角獸。

Anthropic 到底是一間怎樣的公司？為何創辦人要與 OpenAI 分家？兩間公司的戰略地位有什麼不同？

今天就來跟大家分享 Anthropic 的故事！

19 歲時就輟學成立 Scale AI，Alexandr 説，Scale AI 提供資料標記服務，就像在這股生成式 AI 淘金熱中賣鏟子（這個描述有沒有似曾相識呢😆）。

在許多 AI 新創公司還沒有賺到一毛錢時，Scale AI 去年營收已達 2.5 億美元，估值達到73億美元，客戶從 OpenAI , Tesla 到美國空軍、陸軍、中央情報局等多個領域。

那麼資料標記究竟是什麼？為何可以那麼賺錢？Scale AI 是如何在競爭激烈的 AI 領域找到自己的利基 （niche）市場，順利長成獨角獸呢？

今天就來跟大家分享 Scale AI 的故事！