DeepSeek影響與爭議一次看懂！關鍵５個問題，專家：歷史拐點來臨

創辦人梁文鋒是一名1985後世代的企業家，出生於廣東湛江吳川巿，浙江大學畢業，具備電子資訊工程和計算機科學的學士和碩士學位。他透過自己創立的對沖基金，為DeepSeek的研發提供部分資金支持。

DeepSeek如何以低成本，並在極短時間訓練出高性能AI模型？除了有能降低計算複雜度的新技術，另外還有一項關鍵：蒸餾（Distillation）。簡單來說就是「站在巨人的肩膀上」。DeepSeek無需從零開始構建大型AI模型，而是以其他公司（例如OpenAI）投入大量資金和時間開發的AI技術（例如ChatGPT）作為「教師模型」，以該模型產出的資料（tokens），來訓練自己「學生模型」，以快速提升自身能力。

而OpenAI也的確提出指控，DeepSeek是偷拿他們的模型來開發。雖然「蒸餾」本身是AI訓練常見的做法，但盜用疑慮則取決於是否經過授權。

DeepSeek，對AI技術有什麼影響？

對於DeepSeek將帶來的影響，我們訪問長年耕耘邊緣AI領域、掌握NPU技術的耐能智慧執行長劉峻誠，他提到了幾個層面：

一、打破技術框架

DeepSeek的成功，打破了傳統AI訓練必須依賴GPU的框架。劉峻誠指出，DeepSeek在不使用高成本GPU的情況下進行AI訓練，大幅降低了門檻和成本。

在其方法論的支持下，未來各企業推出的大語言模型能力差異將變得很小。「大語言模型的訓練將變得沒那麼重要，執行推論變得比較重要。」

二、促進AI的個人化與在地化

DeepSeek的開源策略，將使個人和國家都能建立自己的AI，減少對大型科技公司的依賴，個人化、主權化的AI在資料安全上也更有保障。

此外，劉峻誠也認為這是AI發展的重要拐點，AI將離開「雲」進入「端」的領域，落地到各種應用裝置百花齊放。

三、推動NPU的普及

劉峻誠將GPU比喻為卡車，而NPU則是小客車，NPU更適合在城市中運行，只是大多數人都習慣開卡車。而當使用GPU運行AI的成本，已高到無法持續的地步，必然會驅動NPU的崛起。

特別是在ChatGPT等大語言模型出現後，「就像油價漲了200倍，讓一些卡車司機願意去學小客車。」劉峻誠比喻。

目前GPU高耗能的問題，已牽涉到環境、地緣政治。劉峻誠認為，NPU的節能與高效，是未來AI發展的趨勢，而DeepSeek的崛起有助於加速實現。

(責任編輯 / 溫為翔)