DeepSeek深度解析：平價AI挑戰ChatGPT霸主地位

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DeepSeek是什麼？
DeepSeek是一個人工智能模型（聊天機器人），其功能類似於ChatGPT，讓用戶能夠進行編碼、推理和數學問題解決等任務。它由R1模型驅動，擁有6700億個參數，使其成為截至2025年1月28日為止最大的開源大型語言模型。

DeepSeek開發了兩個模型：v3和R1。DeepSeek的R1模型在推理方面表現卓越，通過逐步生成回應來模擬人類的思維過程。這種方法減少了內存使用，使其比許多競爭對手更具成本效益。DeepSeek在人工智能驅動的聊天機器人中脫穎而出，因為其開發成本僅為600萬美元，遠低於OpenAI的GPT-4超過1億美元的開發費用。

DeepSeek用於創建這一模型的方法仍不明確。據報導，DeepSeek的創始人儲備了自2022年9月以來已被禁止出口到中國的Nvidia A100晶片，以便在其人工智能系統中進行高端使用。這一儲備可能超過5萬個單位，加上較便宜的H800晶片，據說促成了一個強大但成本較低的人工智能模型的開發。

DeepSeek能夠與模型參數的子集並行工作，且訓練成本僅為行業巨頭投資的一小部分，這使DeepSeek在ChatGPT、Google Gemini、Grok AI和Claude AI等競爭者中脫穎而出。

DeepSeek R1已將其代碼開源，但仍然保留訓練數據的專有性。這種透明度使得公司的聲明可以得到驗證。此外，該模型的計算效率承諾能夠更快且更便宜地進行人工智能研究，為更廣泛的探索打開了大門。這種可接觸性還可能促進對大型語言模型（LLMs）機制的更深入研究。

DeepSeek-V2模型的關鍵架構創新
DeepSeek-V2引入了幾個關鍵的架構進步。它採用了新穎的專家混合（MoE）架構和多頭潛在注意力（MLA）機制。

讓我們更深入了解這些DeepSeek-V2模型的重要組件：

– **專家混合（MoE）架構**：DeepSeek使用的MoE架構僅激活模型參數的子集，同時最小化處理查詢所需的計算資源。簡而言之，這意味著模型並不是一個單一的龐大神經網絡，而是由多個較小的“專家”網絡組成，每個專家專注於不同的輸入方面。在處理過程中，僅激活這些專家中的一部分，使計算更高效。

– **多頭潛在注意力（MLA）**：MLA是一種新穎的注意力機制，顯著減少了模型的內存佔用。傳統的注意力機制需要存儲大量信息，這可能會消耗計算資源。MLA將這些信息壓縮成較小的“潛在”表示，使模型能夠更高效地處理信息。

此外，這些人工智能模型通過試錯學習範式來提高性能，這與人類的學習方式非常接近。

DeepSeek在平衡先進人工智能能力與成本效益開發方面的能力，反映了一種戰略性的方法，這可能會影響大型語言模型的未來。DeepSeek R1的發布被Marc Andreessen形容為美國人工智能的“斯普特尼克時刻”，標誌著對美國人工智能主導地位的重大挑戰。

誰開發了DeepSeek？
DeepSeek於2023年12月由梁文峰創立，他在翌年推出了第一個大型語言模型。梁是浙江大學的校友，擁有電子信息工程和計算機科學的學位，已成為全球人工智能行業的關鍵人物。

與許多矽谷的人工智能企業家不同，梁擁有顯著的金融背景。他是High-Flyer的首席執行官，該對沖基金專注於量化交易，利用人工智能分析金融數據並做出投資決策。2019年，High-Flyer成為中國第一個籌集超過1000億元人民幣（約合1300萬美元）的量化對沖基金。

梁將DeepSeek建立為High-Flyer的獨立實體，但該對沖基金仍然是其重要投資者。DeepSeek主要專注於開發和部署先進的人工智能模型，特別是大型語言模型（LLMs）。

現在被稱為中國的Sam Altman，梁對中國需要創新而非模仿人工智能表達了明確的觀點。他在2019年強調，中國需要推進其量化交易領域，以與美國競爭。他認為，中國人工智能的真正挑戰在於從模仿轉向創新，這一轉變需要原創思維。

為什麼大家都在談論DeepSeek？
DeepSeek的重要性在於其潛力能夠徹底改變人工智能的技術和金融格局。當美國的科技領袖忙於投資核能以保持其耗能巨大的數據中心運行時，DeepSeek卻能以更簡單的方式達成同樣的目標。

人工智能的發展消耗巨大資源，例如Meta在技術開發上的650億美元投資。OpenAI的首席執行官Sam Altman表示，人工智能產業需要數萬億美元來開發能耗密集型數據中心所需的先進晶片，這是這類模型的關鍵組成部分。

DeepSeek展示了如何在成本大幅降低和硬件要求較低的情況下實現相當的人工智能能力。這一突破挑戰了普遍認為開發人工智能模型需要高額投資的觀念。

以更低的成本和較少的複雜硬件提供人工智能模型，將大幅增加其在各行業的使用，提高生產力，並促進前所未有的創新。

DeepSeek與ChatGPT：它們的比較
ChatGPT和DeepSeek都是先進的人工智能工具，但它們的目標不同。DeepSeek旨在解決技術領域的問題，使其成為需要高效工具的用戶的理想選擇。而ChatGPT則是一個多功能的人工智能，以其易用性和創造力而聞名，適合從隨意對話到內容創建的各種需求。

在架構方面，DeepSeek R1使用資源高效的MoE框架，而ChatGPT則使用多功能的基於變壓器的方式。變壓器是一種深度學習模型，通過使用注意力機制來加權處理信息時輸入序列中不同部分的重要性，從而徹底改變了自然語言處理。

MoE使用6710億個參數，但每次查詢僅激活370億個，從而提高計算效率。ChatGPT則擁有1.8萬億參數的單一設計，適合多功能的語言生成和創意任務。

DeepSeek的強化學習（RL）後訓練實現了類似人類的“思維鏈”問題解決，而不過度依賴監督數據集。ChatGPT（o1模型）則針對多步推理進行了優化，特別是在數學和編碼等STEM領域。

DeepSeek旨在高效處理複雜查詢，迅速且經濟地提供精確解決方案。雖然ChatGPT功能強大，但其主要優勢在於一般內容生成，而非技術問題解決。ChatGPT在創意任務方面表現突出，能幫助用戶生成想法、撰寫故事、創作詩歌和製作營銷內容。

成本是另一個關鍵差異。DeepSeek提供更具成本效益的定價模型，特別適合需要技術任務AI協助的用戶。ChatGPT則因其更廣泛的應用範圍，對於尋求高級功能或企業解決方案的用戶來說，成本較高。雖然ChatGPT提供免費試用，DeepSeek則完全免費使用，僅API訪問收費，且價格低於ChatGPT。

DeepSeek R1在2048個Nvidia H800 GPU上訓練了55天，花費550萬美元，這不到ChatGPT訓練成本的十分之一。ChatGPT的訓練成本約為1億美元，且需要大量計算資源。

DeepSeek的局限性和批評
與百度的Ernie和字節跳動的Doubao等其他中國人工智能模型類似，DeepSeek被編程以避免政治敏感話題。當被問及1989年天安門事件等事件時，DeepSeek拒絕回答，聲稱其設計僅提供“有幫助和無害”的答案。這種內置的審查制度可能限制了DeepSeek在中國以外的吸引力。

對DeepSeek的安全性也提出了擔憂。澳大利亞科學部長Ed Husic對該應用程序表示保留，強調需要仔細審查數據隱私、內容質量和消費者偏好。他建議在廣泛採用之前，這些問題需要仔細評估。

在隱私政策方面，DeepSeek數據密集，專注於商業化和潛在的更廣泛數據共享，包括與廣告合作夥伴的共享。圍繞數據存儲在中國的安全性和隱私問題引發了擔憂。

相對而言，OpenAI對數據收集和使用保持透明，更加重視用戶隱私、數據安全和在用於人工智能訓練之前的數據匿名化。

因此，雖然DeepSeek以較低的成本提供先進的人工智能能力，但這種可負擔性同時帶來了機遇和風險。先進人工智能的可負擔性將使其對國家和非國家層面的不法分子可用，這可能會危害全球安全。需要在創新與潛在的地緣政治和安全問題之間取得平衡。

在當前的科技環境中，DeepSeek的出現不僅是技術上的突破，更是對全球人工智能生態系統的一次挑戰。隨著各國在人工智能領域的競爭日益激烈，DeepSeek的成功可能會促使其他國家重新思考其在人工智能發展中的策略，並加速創新步伐。這不僅是技術的較量，更是國家間智慧和創造力的競爭。

以上文章由特價GPT API KEY所翻譯及撰寫。而圖片則由FLUX根據內容自動生成。