近日一個來自中國的 AI 團隊釋出最新的 AI 模型「Deepseek R1」，讓市場震驚，他們團隊聲稱這款模型的訓練成本僅 560 萬美元，且它的運行成本只有 GPT-4o 的約十分之一。這樣的技術突破讓人開始擔心，美國在 AI 領域的領先地位是否會被動搖？同時，若 AI 訓練變得更便宜，對於昂貴晶片的需求是否會減少，並衝擊到台灣的半導體產業？

1.AI 模型的訓練過程

AI 模型的發展需要經過多個階段，才能從大量無序的數據中學習出有價值的知識。最初，模型會透過大量數據進行「預訓練」，從而建立基本的語言理解能力。接著，透過「微調」，開發者利用特定領域的數據，如醫療或法律資料，來讓模型在這些專業領域有更佳表現。然後，透過「強化學習」，模型會根據使用者的回饋進一步優化，使其回應更加自然且貼近人類需求。最後，經過「知識蒸餾」，將大型模型學到的關鍵知識濃縮，讓更小的模型也能擁有接近的效能，從而減少計算資源的需求並提升運行效率。

這樣的訓練過程傳統上需要龐大的計算資源，特別是來自 NVIDIA 的高階顯卡，讓大語言模型訓練成為資本密集的科技競賽。而 Deepseek 是透過 OpenAI、Llama 等已經建立起來的前路，在這些巨大開源社群的基礎上，優化演算法使現有大語言模型框架下的運算和時間成本得以顯著降低。因此 Deepseek 是得益於前人種的樹所產出的果，未來的人們也可以複製這樣流程去建立更多小模型。然而若想突破現有 AI 框架的天花板，仍然需要投入更多的算力來達成。

AI 模型訓練階段說明

2.AI 訓練成本驟降，技術普及速度加快

回顧科技發展歷史，每當技術成本大幅降低，世界就會迎來生產力革命。1998 年時，每個月上網速度 1 Mbps 的網路成本高達 1,200 美元，而到了 2015 年，這個價格已經降到不到 1 美元，這使得網際網路迅速普及，改變了人們的生活方式。

現在，Deepseek 成為 AI 革命的加速器，推動技術進步的步伐。過去，訓練 AI 模型需要高昂的資本投入，但 Deepseek 透過開源的技術共享，全球團隊能夠同時參與開發與改進，使 AI 開發變得更加經濟高效，不僅加速了技術的普及，也大幅拓展了 AI 的應用場景。這場變革象徵著開源趨勢的勝利，使低成本的小模型得以普及，讓一般人和中小企業能夠更廣泛地應用 AI，進一步深化其在各個領域的滲透與影響。

3.Deepseek 帶來 AI 投資潮，美國與台灣皆受益

許多人擔心 Deepseek 的崛起可能會對美國 AI 產業和台灣的半導體供應鏈造成威脅，但實際上，它可能會帶來更多的機會。一方面，AI 技術的普及將驅動企業增加 AI 相關的資本支出，例如更多的 AI 應用開發、更高效的推理晶片，以及雲端運算基礎設施的擴展。另一方面，為了突破現有 AI 框架，例如發展通用人工智慧（AGI）甚至超級人工智慧（ASI），將需要更強大的算力支援，代表台灣的半導體產業與美國的晶片設計商仍將持續受益於 AI 技術的進步。最重要的是，AI 將帶來自動化與智慧化，企業迎來更快的研發週期和更低的人力成本，推動生產力與運營效率的顯著提升，並支持經濟穩定成長。從長遠看來，Deepseek R1 的出現，反而是向市場釋放了一個強烈的信號：AI 不僅是短期熱潮，而是具備真正變現潛力的長期發展趨勢。

鉅亨投資策略

把握 AI 普及化商機，基金投資不缺席

Deepseek R1 的問世，象徵著 AI 技術從「高門檻時代」邁向「普及化時代」。短期來看，科技股的波動難以避免，但長期而言，AI 將成為各產業發展的核心驅動力。然而，目前還無法確定 AI 發展的最大受益者是誰，想參與這場變革，最簡單的方式是透過投資一籃子股票的基金，或是交給對市場更有洞察力的經理人。如此一來，就不會錯過任何一個可能崛起的產業機會。

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