陸DeepSeek掀熱議卻面「偷用模型」指控 專家指可帶來2啟示

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由中國新創DeepSeek推出與公司同名的對話式AI服務（conversational AI），以及服務背後同樣以DeepSeek命名的語言模型，同時在技術、經濟和政治上，掀起關注人工智慧發展者的熱烈討論。DeepSeek在突破GPU限制的同時，也被指控可能「偷用」OpenAI模型，為何大師仍稱讚DeepSeek？

去年（2024）聖誕節期間，DeepSeek在介紹新模型DeepSeek-V3，也一併揭露其訓練成本，雖然在關注科技進展的社群上激起一陣水花，但並沒有像過去一週那樣突破圈層。

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DeepSeek之所以能夠左打NVIDIA股價、右踢OpenAI，關鍵在於他們在過年期間，推出具有推理能力（reasoning）的R1模型。推理是AI從助理（assistant）走向代理（Agent），再邁向通用（artificial general intelligence）的必備能力，也是Google、Anthropic和OpenAI開發模型時的最大戰場。

不過，從地緣政治對抗的角度來說，美國分明限制高階晶片出口，為何DeepSeek和阿里巴巴、騰訊等中國企業還是有辦法推進基礎模型的研發？再從政治切換到經濟，DeepSeek被控利用OpenAI的模型產出，蒸餾出便宜但表現優異的模型，卻仍被專家們認為有利於AI民主化？

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不畏禁令，中國企業仍有管道取得GPU

「中國不好買GPU，這個沒有想像的嚴重。⋯⋯我不知道任何一個中國做大模型的公司，是因為買不到GPU，才做不出好的結果，如果說做不出好的結果，主要的理由還是行不通。」去年年中接受《遠見》採訪，比較中美大模型進展時，零一萬物創辦人李開復如此分析。

自2022年起，時任美國總統拜登便以《晶片與科學法案》和其他政策工具，既要讓美國半導體供應鏈回流，同時也希望打擊中國研發人工智慧的能力，管制出口到中國的CPU、GPU、記憶體，甚至直接禁止先進半導體設備和人才在中國落地。

拜登在卸任前，更宣布將在一年後（2026）全面管制美國的先進晶片出口，除了禁止出口至中國與俄羅斯等國家以外，同時也對中東、東南亞以及新加坡等國施以出口總額限制。

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為何要管制競爭對手以外的國家？為的就是避免中國暗渡陳倉，取得算力。不管是在新加坡、日本甚至台灣成立公司採購，還是以走私方式進口，又或者是在禁令實施前大量儲備，甚至調用海外雲端服務，從中國科技巨頭與新創的公開發言中，便能看出他們手上都有一定數量的先進晶片，只是效能上有所減損。

當然，這對中國企業研發基礎模型來說，仍然是種限制。因此，據傳只利用「降級版」的H800訓練，卻能與OpenAI產出的模型競爭，這是DeepSeek受到矚目的重要原因之一。

「最新的發明還是美國厲害，但中國能夠找到方法節省成本，用更少的錢，或者是更優質的工程技術，訓練出同樣好的模型。」李開復解釋，美國創投市場願意給AI模型企業更高估值，企業也因此有辦法購買更多GPU，中國AI模型創業家們資金相對沒那麼充裕，因此要在模型架構、硬體配適等層次下苦工。

DeepSeek在介紹DeepSeek-V3的論文便提到，透過改善演算法、架構與硬體協同設計，模型的總訓練成本能夠壓低至約560萬美元。雖然DeepSeek並未刻意標舉其訓練模型成本的低廉，但仍引發大量質疑。

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成本有無造假？論文便提到560萬美元不是全部

事實上，DeepSeek在論文中就曾解釋，560萬美元只是訓練正式階段所要花費的GPU使用成本，並沒有計入團隊研發上的費用。

社群媒體上時常能看到援引Scale AI創辦人亞歷山大（Alexandr Wang）所言，DeepSeek擁有5萬個高階晶片，用作指控DeepSeek謊報訓練成本的論據。

先不論比較模型訓練成本時，計算的是運行GPU的時間長乘上租用價格，即便DeepSeek擁有大量先進晶片，如同科技分析師湯普森（Ben Thompson）所說，DeepSeek為克服H800的性能問題，在模型架構和基礎設施上做了許多努力，單就560萬美元的數字來說，「這只是最終運行的成本，並非總成本（total cost），但是一個合理的數字。」