DeepSeek掀生態整合戰（方保僑）
2025年初，中國AI新創公司深度求索（DeepSeek）憑藉開源大型語言模型（LLM）DeepSeek-R1與V3系列，引起全球科技業震盪。DeepSeek訓練成本僅557萬美元，卻能逼近OpenAI的GPT-4o效能。然而，更值得關注的現象是，騰訊（00700）、阿里巴巴（09988）、百度（09888）、商湯（00020）等科技巨頭，紛紛選擇接入DeepSeek技術。這背後不僅是技術競爭力的消長，更反映中國AI產業從單打獨鬥，邁向生態協作的戰略轉向。
DeepSeek的核心競爭力，關鍵在於三大技術創新，混合專家架構（MoE）、FP8混合精度訓練，以及多Token預測機制。MoE架構讓6710億參數的模型，每次推理僅須激活370億參數，大幅降低運算負擔；FP8精度則壓縮記憶體需求，提升圖像處理器（GPU）使用效率；而多Token預測突破傳統逐字生成的限制，加速推理速度。
更重要的是，DeepSeek選擇全面開源，企業可直接調用應用程式介面（API）或部署地端模型，避免資料外洩至公有雲。這種基礎建設化的策略，讓DeepSeek如同AI領域的「水電煤」，成為生態系統不可或缺的底層支援。
中國科技企業雖早投入AI研發，卻面臨兩大樽頸，高昂訓練成本與資料合規風險。以百度文心一言為例，其訓練需動用上萬顆頂級GPU，成本突破數億美元，且模型效能受限於中美晶片戰下的硬件制裁。反觀DeepSeek僅以2000顆次級晶片完成訓練，並透過「知識蒸餾」技術，將大模型能力移植至Qwen、Llama等開源架構，讓企業能以低成本微調出產業專用模型。
另一方面，中國政府對資料跨境流動的監管日趨嚴格，企業須確保AI服務符合《數據安全法》。DeepSeek的本地部署方案，正好解決此問題。這種可控的開源模式，讓企業既能享受AI紅利，又免於合規爭議，因而吸引鼎新等企業服務商合作開發地端AI一體機。
DeepSeek的成功，標誌着AI競賽從晶片軍備賽轉向生態整合戰。其開源策略不僅降低技術門檻，更重塑產業鏈價值分配，晶片龍頭如輝達的壟斷地位被動搖，而擅長模型優化與場景落地的企業將掌握新話語權。當開源成為武器，贏家不再是擁有最多晶片的公司，而是最能動員生態系統的人。
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