DeepSeek：中國 AI 崛起的關鍵突破，還是算力競賽的起點？
2025/02/08 14:25
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人工智慧（AI）發展進入白熱化競爭階段，中國在這場科技競賽中的位置引起全球關注。DeepSeek 作為中國 AI 領域的一匹黑馬，不僅在技術創新上取得重大突破，甚至震撼了美國 AI 界。這是否意味著中國 AI 已經站上與 OpenAI、Anthropic、Google Gemini 同等的競技場？或者，這僅僅是更大算力競賽的開始？
DeepSeek 為何讓全球 AI 界震驚？
DeepSeek 在 2024 年憑藉 DeepSeek V3 和 DeepSeek R1 成為中國最強的開源大模型之一，其最具特色的技術亮點包括：
• 高效算力利用：「混合專家（MoE, Mixture of Experts）」架構讓 AI 只調用特定模組，而非整體運算，大幅節省算力。
• 超低成本推理：DeepSeek R1 在數學與編程領域表現突出，甚至能夠與 OpenAI 的 o1 競爭，但算力消耗遠低於傳統大模型。
• 完全開源：DeepSeek 不僅開源，甚至允許企業基於 R1 訓練自家 AI 並進行商業化，這與 OpenAI 和 Anthropic 封閉的策略形成鮮明對比。
• 影響力擴展至全球：DeepSeek 迅速成為全球第二大受歡迎的 AI 模型，僅次於 Meta 的 Llama。
這樣的技術突破，讓美國 AI 界不得不正視中國 AI 的競爭力。Anthropic CEO 達里奧·阿莫迪（Dario Amodei） 甚至公開表示，如果不對中國 AI 發展設限，未來十年全球 AI 發展將突飛猛進，但這可能對美國不利。
DeepSeek 的瓶頸：算力競爭仍然無可避免
雖然 DeepSeek 在技術優化方面取得了驚人進展，但 AI 算力競爭仍然是不可忽視的挑戰。目前，全球最先進的 AI 模型仍然需要大量 GPU 來進行訓練和推理，而中國 AI 面臨的主要挑戰是高端 GPU 供應受限。
1. 國產 AI 芯片 VS. 英偉達
當前，中國最強的 AI GPU 華為昇騰 910B（2022 年發佈）在某些指標上已經接近 英偉達 A100（2020 年），但相較於最新的 H100（2023）、B100（2024） 仍有 2-4 倍差距。2025 年即將量產的 昇騰 910C 估計能達到 H100 的 60% 效能，然而英偉達在 2025 年計劃推出 GX200，其算力可能是 910C 的 5 倍。
關鍵問題在於 芯片製程的限制：
• 華為昇騰 910B/C 採用 7nm 製程，可由中國 中芯國際 生產，但良率低，導致成本較高。
• 英偉達 H100、B100、GX200 分別採用 5nm、4nm、3nm 製程，而中國目前無法製造 5nm 以下的芯片，因為沒有 極紫外光刻機（EUV）。
這意味著，中國的 AI 發展仍然高度依賴英偉達 GPU，如果美國進一步收緊芯片禁令，中國 AI 發展將面臨極大挑戰。
2. 為何算力需求仍然無止境？
即使 DeepSeek R1 採用「混合專家」模式提高效率，AI 行業的算力需求依然無法被壓縮到極限。這與 AI 的「縮放定律（Scaling Law）」有關，即：
「更多的參數 + 更長的思考時間 = 更好的答案」
當前 AI 技術的發展方向不僅僅是提升數學、編程等特定領域的能力，更關鍵的是通往 AGI（通用人工智慧），甚至 ASI（超級人工智慧）。這類 AI 需要超大算力來實現 跨領域思考、創造力提升、自我訓練。
如果未來 ASI（超級人工智慧）被美國率先開發出來，那麼：
• 美國將獲得戰略級的科技優勢，AI 可以自我訓練、無限提升，形成「技術奇點」。
• 中國則可能永遠處於追趕狀態，無法突破 AI 領域的核心技術壁壘。
因此，DeepSeek 雖然技術優秀，但如果不能突破算力限制，未來在 AI 領域的競爭力仍然存在變數。
DeepSeek 團隊的成功秘訣
DeepSeek 的成功並非偶然，其背後有幾個關鍵因素：
1. 超前的戰略規劃
• DeepSeek 創始人梁文峰 在美國限制之前，就儲備了 超過 1 萬張 A100 GPU，確保算力充足。
• 在 AI 行業仍處於封閉模式時，DeepSeek 率先選擇開源，迅速累積技術優勢。
2. 中國 AI 人才的崛起
• DeepSeek 團隊以年輕化為特色，幾乎沒有資深專家，而是由大量來自 北大、清華等頂級高校的競賽選手 組成。
• 透過高薪（80 萬年薪）吸引頂尖人才，讓他們直接參與最前沿的 AI 研究。
3. 開源帶來全球影響力
• DeepSeek 是中國第一個真正提供推理能力的開源 AI，並迅速成為全球第二大受歡迎的 AI 模型（僅次於 Meta Llama）。
• 開源不僅能吸引全球開發者參與，還能幫助 DeepSeek 更快提升技術。
DeepSeek 的未來：中國 AI 能否突破？
DeepSeek 讓中國 AI 站上全球舞台，但接下來的挑戰更為艱鉅。未來中國 AI 要想真正突破，至少需要解決以下幾個關鍵問題：
1. 解決算力瓶頸
• 除非中國能突破 5nm 以下芯片製程，否則高端 AI 訓練仍然受制於英偉達 GPU。
• 發展 AI 專用芯片，例如類似谷歌 TPU 的方案，以減少對英偉達的依賴。
2. 加強 AI 研究與商業化
• DeepSeek 目前開源模式有助於技術發展，但盈利模式尚未完全確立。
• 若能推出 專業版 Pro 服務，針對企業、科研機構提供高級功能，則更具市場競爭力。
3. 競逐 ASI
• AI 發展的終極目標是 超級人工智慧（ASI），而這需要無限算力支援。
• 如果中國能在 AGI 甚至 ASI 競爭中領先，則可改變全球科技格局。
DeepSeek 只是中國 AI 崛起的開端，未來仍充滿挑戰。AI 競爭的終點，不僅僅是算力，更是誰能率先踏入 ASI 時代。
DeepSeek 為何讓全球 AI 界震驚？
DeepSeek 在 2024 年憑藉 DeepSeek V3 和 DeepSeek R1 成為中國最強的開源大模型之一，其最具特色的技術亮點包括：
• 高效算力利用：「混合專家（MoE, Mixture of Experts）」架構讓 AI 只調用特定模組，而非整體運算，大幅節省算力。
• 超低成本推理：DeepSeek R1 在數學與編程領域表現突出，甚至能夠與 OpenAI 的 o1 競爭，但算力消耗遠低於傳統大模型。
• 完全開源：DeepSeek 不僅開源，甚至允許企業基於 R1 訓練自家 AI 並進行商業化，這與 OpenAI 和 Anthropic 封閉的策略形成鮮明對比。
• 影響力擴展至全球：DeepSeek 迅速成為全球第二大受歡迎的 AI 模型，僅次於 Meta 的 Llama。
這樣的技術突破，讓美國 AI 界不得不正視中國 AI 的競爭力。Anthropic CEO 達里奧·阿莫迪（Dario Amodei） 甚至公開表示，如果不對中國 AI 發展設限，未來十年全球 AI 發展將突飛猛進，但這可能對美國不利。
DeepSeek 的瓶頸：算力競爭仍然無可避免
雖然 DeepSeek 在技術優化方面取得了驚人進展，但 AI 算力競爭仍然是不可忽視的挑戰。目前，全球最先進的 AI 模型仍然需要大量 GPU 來進行訓練和推理，而中國 AI 面臨的主要挑戰是高端 GPU 供應受限。
1. 國產 AI 芯片 VS. 英偉達
當前，中國最強的 AI GPU 華為昇騰 910B（2022 年發佈）在某些指標上已經接近 英偉達 A100（2020 年），但相較於最新的 H100（2023）、B100（2024） 仍有 2-4 倍差距。2025 年即將量產的 昇騰 910C 估計能達到 H100 的 60% 效能，然而英偉達在 2025 年計劃推出 GX200，其算力可能是 910C 的 5 倍。
關鍵問題在於 芯片製程的限制：
• 華為昇騰 910B/C 採用 7nm 製程，可由中國 中芯國際 生產，但良率低，導致成本較高。
• 英偉達 H100、B100、GX200 分別採用 5nm、4nm、3nm 製程，而中國目前無法製造 5nm 以下的芯片，因為沒有 極紫外光刻機（EUV）。
這意味著，中國的 AI 發展仍然高度依賴英偉達 GPU，如果美國進一步收緊芯片禁令，中國 AI 發展將面臨極大挑戰。
2. 為何算力需求仍然無止境？
即使 DeepSeek R1 採用「混合專家」模式提高效率，AI 行業的算力需求依然無法被壓縮到極限。這與 AI 的「縮放定律（Scaling Law）」有關，即：
「更多的參數 + 更長的思考時間 = 更好的答案」
當前 AI 技術的發展方向不僅僅是提升數學、編程等特定領域的能力，更關鍵的是通往 AGI（通用人工智慧），甚至 ASI（超級人工智慧）。這類 AI 需要超大算力來實現 跨領域思考、創造力提升、自我訓練。
如果未來 ASI（超級人工智慧）被美國率先開發出來，那麼：
• 美國將獲得戰略級的科技優勢，AI 可以自我訓練、無限提升，形成「技術奇點」。
• 中國則可能永遠處於追趕狀態，無法突破 AI 領域的核心技術壁壘。
因此，DeepSeek 雖然技術優秀，但如果不能突破算力限制，未來在 AI 領域的競爭力仍然存在變數。
DeepSeek 團隊的成功秘訣
DeepSeek 的成功並非偶然，其背後有幾個關鍵因素：
1. 超前的戰略規劃
• DeepSeek 創始人梁文峰 在美國限制之前，就儲備了 超過 1 萬張 A100 GPU，確保算力充足。
• 在 AI 行業仍處於封閉模式時，DeepSeek 率先選擇開源，迅速累積技術優勢。
2. 中國 AI 人才的崛起
• DeepSeek 團隊以年輕化為特色，幾乎沒有資深專家，而是由大量來自 北大、清華等頂級高校的競賽選手 組成。
• 透過高薪（80 萬年薪）吸引頂尖人才，讓他們直接參與最前沿的 AI 研究。
3. 開源帶來全球影響力
• DeepSeek 是中國第一個真正提供推理能力的開源 AI，並迅速成為全球第二大受歡迎的 AI 模型（僅次於 Meta Llama）。
• 開源不僅能吸引全球開發者參與，還能幫助 DeepSeek 更快提升技術。
DeepSeek 的未來：中國 AI 能否突破？
DeepSeek 讓中國 AI 站上全球舞台，但接下來的挑戰更為艱鉅。未來中國 AI 要想真正突破，至少需要解決以下幾個關鍵問題：
1. 解決算力瓶頸
• 除非中國能突破 5nm 以下芯片製程，否則高端 AI 訓練仍然受制於英偉達 GPU。
• 發展 AI 專用芯片，例如類似谷歌 TPU 的方案，以減少對英偉達的依賴。
2. 加強 AI 研究與商業化
• DeepSeek 目前開源模式有助於技術發展，但盈利模式尚未完全確立。
• 若能推出 專業版 Pro 服務，針對企業、科研機構提供高級功能，則更具市場競爭力。
3. 競逐 ASI
• AI 發展的終極目標是 超級人工智慧（ASI），而這需要無限算力支援。
• 如果中國能在 AGI 甚至 ASI 競爭中領先，則可改變全球科技格局。
DeepSeek 只是中國 AI 崛起的開端，未來仍充滿挑戰。AI 競爭的終點，不僅僅是算力，更是誰能率先踏入 ASI 時代。
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