輝達在上週五交易大跌3.2%,週日夜盤繼續跌,發生了什麼事?簡單地說,中國一家AI新創用不到600萬美元,開發出可與ChatGPT和Meta模型相抗衡的產品,再度引發市場懷疑,中國用平替版可以做到類似成就,大規模投資AI基礎設施真的有必要嗎?
名不見經傳的中國人工智慧新創公司DeepSeek在美國科技圈拋下震撼彈。去年聖誕節隔天,DeepSeek 發佈最新的AI系統 DeepSeek-V3。根據第三方的基準測試結果,這套系統超越了許多業界領先的AI模型,包括 Meta 的 Llama 3.1、OpenAI 的 GPT-4o,以及 Anthropic 的 Claude Sonnet 3.5。
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平替版立大功?抑或出口管制漏洞?
光是性能突出就令人驚豔,但更驚人的是DeepSeek-V3研發團隊表示,開發模型只花了兩個月的時間,而且是使用輝達(Nvidia)相對落後的 H800 GPU晶片進行訓練。訓練成本只有約 600 萬美元,遠不及Meta、OpenAI等美國科技巨頭動輒數億美元的訓練成本。
美國AI公司Scale AI執行長亞歷山大‧王(Alexandr Wang)上週在世界經濟論壇上大讚DeepSeek-V3說,「我們發現 DeepSeek 的表現是頂尖的,甚至可以媲美美國最優秀的模型。」
亞歷山大‧王接受CNBC訪問時形容,美國和中國人工智慧競賽是「AI戰爭」,並說他認為,就算美國有出口管制,但他認為中國實際擁有的輝達H100晶片數量,遠超過外界所知。換句話說,即便被管制了,中國還是拿到了全球最新進AI模型所使用的同款晶片。
DeepSeek的崛起讓中國科技實力再度成為討論焦點。
DeepSeek 由對沖基金幻方量化(High Flyer) 創立。它的成功反映中國AI發展的整體趨勢,那就是美國針對高端晶片實施出口管制,反而促使中國企業積極創新,進而開發出效能更強的演算法和訓練技術。對成本和效率的重視甚至讓 DeepSeek 贏得了「AI界的拼多多」的暱稱,形容它和中國電商巨頭一樣力求低價。(看更多:DeepSeek創辦人梁文鋒,少年股神變AI大神)
喬治華盛頓大學助理教授傑佛瑞‧丁(Jeffrey Ding)指出,對中國施加的晶片出口限制迫使 DeepSeek 的工程師「為了繼續保持競爭力而更有效率地訓練模型」。
成功另一祕訣:開放原始碼
除了硬體創新,DeepSeek得以成功的另一項祕訣是採用開放原始碼的做法,讓全球開發人員都能使用它的技術。這項策略不僅加速中國國內的AI發展,也提升了中國在開發原始碼社群內的地位。加州大學柏克萊分校電腦科學教授史托伊卡(Ion Stoica)分析,「開放原始碼社群的重心逐漸轉向中國,這對美國而言可能是個巨大的威脅,因為這讓中國得以加速新技術的開發。」
與許多中國企業不同,DeepSeek因為沒有發佈提供一般消費者使用的產品,因此在資訊的產出與使用上不受相關法規限制,可以專心做研究。此外,廣納人才的策略也做出成果。曾參與早期DeepSeek模型開發的工程師王之漢(Zihan Wang,音譯)表示,公司還會聘請非電腦科學背景的人員,幫助軟體理解並生成詩詞,甚至解答難度極高的高考題目。
儘管美國企業向來在突破性研究中領先,但中國企業在執行力、規模化與追求成本效益上表現卓越。DeepSeek 的模型證明了最頂尖的AI模型不一定需要龐大的資料中心或數十億美元的投資。美國能否守住AI的領先地位因此備受質疑。
微軟執行長納德拉(Satya Nadella)直言,「看到 DeepSeek 的新模型,令人印象極為深刻的是,他們如此成功地打造出一個能進行推論運算的開放原始碼模型,而且運算效率非常高。我們必須非常、非常認真地看待中國的這些發展。」
TikTok母公司字節跳動在DeepSeek推出新模型後,也發表了號稱超越OpenAI o1的AI模型。自去年年中以來,阿里巴巴、騰訊、Moonshot 和 01.ai 等中國科技公司也都逐漸縮小與美國同業的差距,甚至成本效益上超越了美國企業。全球知名AI專家李開復表示,他的新創公司 01.ai 只用了 300 萬美元就完成模型訓練。
誰能主導AI發展目前仍未可知。但DeepSeek 已經證明,人工智慧的下一個重大發展方向可能不再取決於誰擁有最多資源,而是誰能最明智地運用資源。
(資料來源:NYT, FT, CNBC )
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