文．洪寶山
DeepSeek在台股農曆春節封關後才亮刀，2月3日加權指數開紅盤收跌-830.7點、收22694.71點，都說上市公司把散戶當韭菜割，最具代表就是宏達電，結果DeepSeek把一票AI科技大老的合照當背景，對照黃仁勳1月尾牙宴請35名科技大老的「破兆元」合照，根據媒體的宴請名單，2月3日收盤價：台積電跌-5.73%、鴻海跌-8.06%、廣達跌-9.83%、英業達跌-6.69%、緯穎跌-9.82%、日月光投控(矽品)跌-9.04%、技嘉跌-6.9%、華擎跌-3.7%、宏碁漲+3.9%、和碩漲+0.72%、微星漲+7.99%、華碩漲+6.92%等。
鴻蒙與DeepSeek突破美科技圍堵
DeepSeek這刀割得又準又狠，不輸2023年美國商務部長雷蒙多訪華期間，華為推出麒麟9000S七奈米晶片的5G手機Mate
60 Pro，中國網友Ｐ圖把雷蒙多當作Mate 60 Pro的最佳代言人。
美國在拜登四年任期對中國半導體嚴厲封鎖，結果中國從軟體突破，先有華為鴻蒙作業系統脫離安卓作業系統，2024年第一季在中國市佔率17%，首次超過iOS成為中國第二大行動平台，後有DeepSeek突破AI算力限制，這過程就像大禹的父親鯀治水，用圍堵的方法終究是百密一疏，反倒是中國把美國的科技制裁當練功房，關關難過關關過。
四兩撥千斤 顛覆高算力迷思
DeepSeek的橫空出世動搖了過去兩年輝達建構的高算力是AI的基礎建設的必勝投資邏輯，由於輝達從2023年到2024年連續五季營收翻倍成長，讓投資人以為AI就等於追逐高算力，而高算力就需要輝達的GPU，結果DeepSeek-V3預訓練僅需約270萬GPU小時，而同樣規模的開源LLaMA模型則需要約3000萬GPU小時，兩者效果差不多。且不論總成本是否真的較低，單單從軟體著手，就可以破解GPU搶購潮，不僅打臉美國的AI晶片禁令，也顛覆了過去兩年台灣股民追捧輝達GPU相關供應鏈的投資邏輯。
DeepSeek的效率革命主要是採用了(1)混合專家(MoE)架構，每次只啟動部分參數，減少計算量。(2)多頭潛在注意力(MHLA)技術降低記憶體佔用，提升效率。(3)FP8混合精度訓練，保證性能的同時，進一步提升計算效率，使得DeepSeek-V3模型在訓練時僅需同等規模開源模型約9%的算力，便能達到甚至超越其性能。
降低訓練模型成本 加速AI發展
簡單來說，DeepSeek-V3只會在需要時啟動部分「腦細胞」而不是全部，這樣就大大降低了運算資源的消耗，這個模型僅需啟動370億參數進行推理，而非動用完整模型的6710億參數，從而降低了即時運算的資源消耗。對照ChatGPT-4是1750億個參數強大語言模型，就可明白DeepSeek-V3所需的算力的確少很多，更明顯的對照是OpenAI
o1每個月收費200美元，DeepSeek免費使用，難怪連微軟、亞馬遜與輝達都採用。
根據新浪財經報導，DeepSeek擁有5萬塊輝達GPU，對比OpenAI、谷歌、Anthropic等領先AI實驗室動輒超過50萬塊GPU相比，基礎建設的投入成本低到驚人。而DeepSeek能在兩年內以僅557萬美元開發出高性能的AI模型，與OpenAI的GPT-4模型訓練成本6300萬美元形成鮮明對比。
開放AI自習創新 震撼市場
DeepSeek撼動全球的關鍵不在於訓練模型成本較低，而是在於創新。過去包括OpenAI在內都認為AI模型要靠人工數據或合成數據來訓練思維鏈能力，但OpenAI的模型是封閉式，o1強推理模型發布後，它的推理過程根本不對外公布。但這次DeepSeek-R1完全靠機器自己通過強化學習，拚命地自己給自己出題，讓自己給自己解題。
這次DeepSeek-R1完全是無中生有，靠機器自己跟自己來強化學習，鍛鍊了複雜推理能力，然後再把這個能力蒸餾給DeepSeek-V3模型，實現了機器強化學習的創新之路，才是震撼全球的關鍵。
還記得擊敗職業棋士的人工智慧圍棋程式「AlphaGo」嗎？後來就是靠著機器強化學習來精進棋藝。DeepSeek藉由強化學習(RL)提升模型推理能力，就是微軟、Meta、亞馬遜與輝達肯定DeepSeek的地方。
1月31日微軟將DeepSeek-R1正式納入Azure
AI Foundry，成為該企業級AI服務平台的一部分。同日，亞馬遜表示DeepSeek-R1模型現在已可以在Amazon
Web Services上使用，輝達跟進提供了NVIDIA NIM，讓DeepSeek-R1模型可在NVIDIA
NIM微服務預覽版上使用。
網路泡沫vs. AI算力過剩
過去兩年四大CSP搶購GPU會不會造成算力過剩呢？從千禧年的網路泡沫來看，當年市場對網路光纖的基礎建設過度樂觀，網路創新應用產品跟不上來，在2005年之前的股票市場處在擠泡沫的階段，直到2006年iPhone問世，社群應用，2010年電商模式成熟，虛擬世界的經濟才又蓬勃起來。
這兩年CSP對GPU的搶購潮就有點像千禧年對互聯網經濟的樂觀期待，最終還是要看符合消費者端的應用產品何時普及。
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