目次
在近年來 AI 發展的浪潮中，人工智慧的市場競爭激烈，眾多科技巨頭和新創公司爭相推出自家模型。出現一家公司名叫 DeepSeek，在全球引起了巨大轟動，技術與商業模式引發市場高度關注。
DeepSeek 是由中國公司研發的 AI 系統，一經推出就迅速成為媒體和業界關注的焦點。
本篇文章，將帶你深入了解 DeepSeek 的技術原理、對 AI 產業的衝擊，以及投資者該如何因應這股革新趨勢。
準備好了嗎？讓我們從 DeepSeek 的崛起開始吧！
DeepSeek 的誕生與發展
DeepSeek 是中國 AI 新創公司推出的 AI 模型，以開源、低成本、高效能震撼業界，甚至規格功能可以與 OpenAI 相比，但價格卻遠遠低於國際 AI 領先者。DeepSeek 一經推出，甚至影響了包括 NVIDIA 在內的國際 AI 巨頭，讓 NVIDIA 股價收盤時下跌 17%，市值一夜蒸發逾 19 兆元，創下華爾街股票單日市值最大跌幅紀錄。
不過也陸續有聲音控訴 DeepSeek 偷取其他 AI 的資料庫，是個十足的瞟竊者。
根據《金融時報》報導，OpenAI 內部人士透露已經掌握證據，指出 DeepSeek 採用了「蒸餾」(distillation)技術來借鑒 OpenAI 的研究成果。
這種技術在AI開發領域相當普遍，開發者會利用已存在的大型AI模型生成的輸出內容來訓練自己開發中的較小模型。若這項報導屬實，那麼 DeepSeek 能以遠低於行業標準的算力和成本達到接近 OpenAI 水平的表現就不足為奇了。
這代表 DeepSeek 是寄生在 OpenAI 之上，並不是像中國宣傳的那樣完全自主開發。
資料來源：OpenAI says it has evidence China’s DeepSeek used its model to train competitor - Financial Times
但 DeepSeek 的好用功能，也可以當作一種工具上的參考，不過商業用的話則需要注意資料的保密性，盡量先以比較不需要保密的資料進行測試訓練，針對 DeepSeek 的動向，我們將會持續關注。
DeepSeek 的主要功能
DeepSeek 的強大之處，在於它能夠廣泛應用於各種不同的領域，就像一位身懷絕技的武林高手，無論面對什麼樣的挑戰，都能夠應付自如：）從簡單的問答、生成文章，到理解複雜的語境，DeepSeek 都能夠勝任，不僅如此，它還能夠應用於文字總結、客服助理等場景，甚至在程式設計和解決數學難題方面，也能展現出令人驚豔的實力。
可以說，只要你想得到，DeepSeek 就能做得到，絕對是 AI 界的 "多功能瑞士刀"！
DeepSeek 技術特點：Chain of Thought
DeepSeek 技術的獨特，在於它採用了一種名為「Chain of Thought」（CoT）的技術。這種技術強調在解決問題或進行推理時，AI 能夠清晰地呈現中間的邏輯步驟，就像人類思考時會一步一步地推導一樣。
相較之下，傳統的語言模型往往只能依賴字詞之間的關聯性進行預測，就像在 "猜謎語" 一樣，缺乏真正的理解和推理能力。
CoT 的出現，讓 DeepSeek 在邏輯推理和複雜問題分析方面更具優勢， 能夠更精準地 "命中" 問題的核心，同時也改變了後續 AI 推進技術的方向，下面我們會針對 DeepSeek 的模型技術，進行更詳細的說明。
DeepSeek 開發的模型：R1、R2
DeepSeek 目前推出了兩款主要的 AI 模型：R1 和 R2。- R1 模型：著重於多語言處理與自然語言處理（NLP）能力。
- V3 模型：整合強化版深度知識圖譜與動態推理引擎，支援跨領域複雜決策推演（像是金融風險建模、醫療診斷輔助），並內建即時數據適配層，可同步處理結構化與非結構化資料流。
透過 Prompting ChatGPT 降低訓練成本
目前 DeepSeek 比較受到爭議的是在開發過程中，採用了「Prompting ChatGPT」的方式，利用 ChatGPT 的內部知識基礎進行微調。Prompting ChatGPT 或是其他模型可以減少了自行收集與清理大規模訓練資料的需求，節省成本，同時也縮短開發週期，並快速投入市場測試，拿到回饋。
這其實也是中小型 AI 用來訓練自家模型的一種方法，但因為並非完全自主開發，所以用此方法訓練出的新型 AI 模型也有些爭議。
但這種爭議來源於 DeepSeek 在宣布製作技術時的刻意隱瞞，並非這項技術本身具有爭議。
技術架構：混合專家系統和多頭潛在注意力
DeepSeek 成功的背後，是它獨特的技術架構。簡單來說，DeepSeek 將傳統的「專家系統」和深度學習的「多頭潛在注意力」結合在一起。「專家系統」就像是幫 AI 模型請了一位各領域的專業顧問，例如金融、法律等等。這些顧問提供專業知識和規則，讓模型更容易理解問題，也更容易讓人們理解模型是如何做出判斷的。
而「多頭潛在注意力」則是讓模型在處理資訊時，可以同時關注不同重點，就像一個人同時用多個角度思考問題一樣，這大大提升了模型的推理能力。
這兩種架構的優點是，既能保證模型有一定的「可解釋性」，又能兼顧效率，可以說是 DeepSeek 模型開發的一大特色。
DeepSeek 對 AI 產業的影響
混合專家模型：幾乎改變業界訓練 AI 的發展策略
DeepSeek 的出現，讓 AI 產業的競爭焦點，從過去的「比誰訓練的模型更大」，轉向「比誰的 AI 推理能力更強」。現在的 AI 技術發展，大家不再一味追求模型越大越好，而是更重視如何讓 AI 模型在實際應用中，進行更準確、更快速地推理用來解決問題，創造出商業價值，而不是只是用資料搪塞。
這種轉變也讓投資人開始重新評估傳統 AI 公司的價值。過去，有些公司只是砸大錢訓練超大型模型，增加資料庫的內容，但現在看來，這種做法可能無法獲得理想的投資回報，而是應該要更著重在 AI 的深度訓練上。
為了適應這種變化，大部分 AI 公司也開始調整發展策略：
- 用大量 AI 模型知識庫進行咒語訓練：用更聰明的方式利用現有的大規模知識數據庫，用更少的資源開發模型，也就是「蒸餾」技術。
- 與領域專家合作：聘僱各領域專家訓練 AI 模型，讓 AI 模型更懂專業知識，提升應用深度和可解釋性。
- 模組化訓練與推理：將大型模型拆解成多個小模組，像積木一樣自由組合，每個模組都有不一樣的功用，讓客戶可以自由運用。
低成本高效能
DeepSeek 之所以能迅速竄紅，主要歸功於「低成本、高效能」的獨特優勢。根據 DeepSeek 官方資料顯示，R1 模型的訓練成本僅約 560 萬美元，相較於 OpenAI、Google 等美國科技巨頭動輒數十億美元的研發預算，簡直是「小巫見大巫」。
更令人驚訝的是，DeepSeek 展現了極佳的硬體相容性，即使在相對過時的晶片上也能流暢運行，這徹底顛覆了 "AI 模型必須依賴最新、最昂貴的硬體設備才能發揮效能" 的傳統觀念。
不過使用者還是需要適當的有媒體識別度，畢竟這是官方提供的資料，我們仍然需要隨時觀察DeepSeek的動向，確認這個變革 AI 界的技術發展是否完全真實。
免費使用
DeepSeek R1 針對一般使用者提供免費使用方案，這無疑為廣大的中小型企業開啟了一扇機會之窗。相較於 ChatGPT 等模型所採取的訂閱制和 API 收費模式，DeepSeek 的企業使用成本顯得更為經濟實惠，大幅降低了企業導入 AI 應用的門檻，讓更多企業能夠輕鬆地享受到 AI 技術所帶來的便利與效益。
DeepSeek v.s ChatGPT / Gemini 等主流 AI 模型比較
DeepSeek vs. OpenAI：技術架構導致功能性的差異
在人工智慧 (AI) 的浪潮中，大型語言模型 (LLM) 無疑是最受矚目的焦點之一。DeepSeek 和 OpenAI 作為這個領域的兩大參與者，都致力於打造更強大的 AI 模型。然而，它們在技術架構和效能表現上，卻展現出截然不同的思路與策略。
DeepSeek 選擇了混合專家模型架構。這種架構就像一個團隊，每個「專家」擅長不同的任務，透過協同合作來提高整體效率。優勢在於，它能以較低的計算成本，實現特定領域的深度推理。
想像一下，如果你的團隊中有一位數學專家、一位程式碼專家，還有一位語言學專家，那麼處理複雜問題時，就能夠事半功倍。
而 OpenAI 的 ChatGPT-4、ChatGPT-4o 等模型，則基於全參數模型技術架構建立的。
這種模型在每次推理時，都會啟用所有的神經元，就像一位全能型的選手，雖然在各個領域都能提供一定的表現，但在特定領域的專精程度可能稍遜一籌。
所以以功能性來說，ChatGPT 懂的更多，給的範圍會更廣泛；DeepSeek 則是需要用更限縮範圍的方式做更深入的詢問，運用不同的方式，就可以更順利的收集到自己需要的資料。
DeepSeek vs. Claude & Gemini：適合的應用範圍＆開源性
DeepSeek 以卓越的多語言處理能力和精準的數學推理見長，更在金融和法律等專業領域的知識應用上展現出獨特優勢。這就好像一位精通多國語言的數學大師，能為你在專業領域提供精闢的見解。根據使用者的說法，DeepSeek 在處理俄語經濟學文獻時，展現了其他 AI 模型難以企及的翻譯精準度。
所以如果你需要這種特定的專精領域助理，就很適合使用 DeepSeek。
Claude 則是在長篇對話和複雜推理方面表現出色，特別適合生成自然語言的文案。
Gemini，身為 Google DeepMind 的旗艦產品，則憑藉其強大的多功能 AI 技術脫穎而出，同時可以整合 Google 服務是他最大的特色。
有些企業會特別注重 AI 的開源性，在開源策略方面，DeepSeek 選擇開放部分模型權重，類似於 Meta 的 Llama 系列。這種做法的好處是，能夠吸引更多的開發者參與模型的開發與調整，形成一個蓬勃發展的生態系統。
但畢竟有「牆」的阻擋，雖然 DeepSeek 官方強調開源性，但實際測試仍會阻擋一些敏感資訊，所以開源方面使用者們可能要再自行多斟酌。
Claude 採取閉源策略，更專注於「對齊性」與「安全性」，並在人機互動上著重對話邏輯與 AI 責任制，因此雖然封閉，但也相對有較乾淨的資料。Gemini 則依賴龐大的 Google 生態系，提供深度與多模態的 AI 服務，和 Claude 差不多，開源程度相對較低。
DeepSeek 的誕生如何影響 AI 的未來發展趨勢
AI 與物理世界的結合
AI 若想再往前突破，不可只侷限在虛擬文字或影像的理解，還需要深入結合物理世界。舉例來說：- 感測器與自動控制：AI 與機器人結合，掌握真實物理環境。
- 實驗數據蒐集：在化學、材料、生物領域中，進行更精細的研究或模擬。
AI 在科學領域的應用前景
除了商業應用外，AI 未來也將在以下科學領域發光發熱：- 化學：藥物開發、分子結構預測。
- 生物學：基因定序、精準醫療。
- 量子物理學：協助設計量子運算架構或模擬高難度量子行為。
AI 的倫理風險：說服與影響
隨著 AI 推理與情感模擬能力提升，企業或政府如何防堵 AI 被用於操縱輿論或大規模洗腦，成為必須正視的議題。- 言論自由 vs. 防範洗腦：各國政府或社群平台該如何拿捏管理尺度？
- 隱私與數據：資料取得與保存方式是否符合道德規範？
DeepSeek 的挑戰與爭議
西方政府對其隱私有疑慮
DeepSeek 蒐集與運用使用者數據的策略，在歐美部分國家受到隱私保護團體與政府的質疑，擔心違反 GDPR 等法規。一旦被視為侵害個資，將可能面臨罰款與嚴格的監管措施。中國政府的審查制度
相較之下，中國政府長期對 AI 技術保持積極態度，DeepSeek 與中國市場的合作使其可以讓亞洲的 AI 技術有很大突破。不過可能也會讓我們擔心，DeepSeek 的強大會讓我們的資料被中國政府監視嗎？
這的確是一個敏感的問題，就像我們的資料其實也會被 AI 廠商拿去使用一樣，在使用 DeepSeek 前，可能要先考慮一下資訊安全性的部分。
回覆時間
隨著 DeepSeek 迅速竄紅，使用者數量暴增，伺服器負載也相對提高。部分使用者反映系統在高峰時段會出現回應時間延長的情況，需要官方持續優化伺服器架構，避免使用者體驗不佳的問題。
抄襲指控
OpenAI 等公司最近表示關切，認為 DeepSeek 在訓練自家模型時使用了他們的專有技術，這可能不符合服務條款的規定。DeepSeek 採用的蒸餾技術通常需要取得原始模型的輸出資料，而這部分在法律解釋上還存在一些模糊地帶，各方仍在討論中。
新一輪 AI 競賽？
隨著 DeepSeek 取得巨大成功，歐美、亞洲多國政府可能加大力度扶植本土 AI 企業，國際大廠也會重新布局，這股競爭勢必將引發全球新一輪的 AI 產業競賽。總結
DeepSeek 的崛起代表 AI 產業進入新的階段：從模型規模的競賽轉向高效推理與可解釋性的較量。DeepSeek 的出現，不只是顛覆了傳統 AI 公司的發展路徑，也迫使投資者、政府單位和產業生態圈重新思考未來布局。
在這樣的市場動盪中，如何把握新技術帶來的機會並管控風險，然後不斷地學習新的 AI 技術，以應用在生活和工作上，已經變成是我們網路從業者的重要議題！
