DeepSeek 震盪週年，米勒：晶片規模仍是美中競爭關鍵

中國新創「深度求索」（DeepSeek）發布 R1 模型滿週年，《晶片戰爭》作者米勒在評論中指出，中國宣稱能以較少的晶片訓練模型，一度引發恐慌拋售，回過頭檢視，這扭曲了事實，DeepSeek 模型成本降低僅是大趨勢中的一個例子。

《晶片戰爭》（Chip War）作者米勒（Chris Miller）在《巴隆周刊》（Barron’s）的評論中，以歷史視角檢視當初鬧得沸沸揚揚的DeepSeek事件；結論是：「各項指標都顯示，美國企業在人工智慧（AI）晶片、模型品質、與銷售表現上依舊保持領先。」

米勒指出，中國方面當時稱R1模型在訓練或部署高階AI時，所需的晶片數量遠低於其他領先模型，導致市場恐慌性拋售持股，「這其實扭曲了事實」，整體產業部署AI的成本都在迅速下降，「DeepSeek的成本降低，只是這個大趨勢中的一個數據而已」。

儘管成本下降，對於更強大的AI是否仍須依賴更多的晶片，米勒的答案是肯定的。

他指出，「推理模型」要會「思考」本身就很耗算力，且之前還得先做更大量的訓練。舉例來說，Google近期發布的Gemini 3、以及Anthropic推出的Opus 4.5，都顯示出，只要在訓練時投入更多算力，AI能力就會持續提升。

正因如此，美國AI晶片需求、及資料中心擴建的腳步，並沒有任何放緩。換句話說，DeepSeek僅是一場輿論風暴，投資方向並沒有改變。摩根大通（JPMorgan）指出，美國大型雲端業者去年在AI上的資本支出仍高達約3,400億美元（約新台幣10.8兆元）。

此外，米勒在評論中表示，DeepSeek宣稱其模型採開源方式、可免費使用，不少人也因此擔心，它會搶走美國AI領先企業的市場；隨後，包括阿里巴巴在內的其他中國公司，還陸續推出了自家開源模型。不過，美國AI企業依舊維持市占率，背後有多項因素支撐。

米勒分析，所謂的免費模型其實並非真正的免費；它們仍然需要算力才能運作；高階用戶仍然看得出模型品質差異，也願意付費使用更好的服務；一般人僅用AI來找食譜等，可能感受不出明顯不同，但對於仰賴AI來執行複雜流程的公司來說，差異明顯。

現有資料顯示，美國企業的封閉模型仍主導市場。中國的開源模型，主要是搶走其他開源模型市場，並沒有真正動搖封閉式模型主導地位，且這種情況隨著OpenAI釋出開源模型可能出現變化。研究開源生態的學者藍珀特（Nathan Lambert）統計，OpenAI開源模型8月發布後，成為史上下載速度最快模型，超越任何中國競爭對手。

米勒指出，最值得注意的訊號不來自於矽谷，而來自DeepSeek自己。它12月初推出V3.2模型時指出，雖然開源持續進步，但封閉式專有模型的性能成長正在明顯加快。

米勒認為，造成美中之間差距的原因不在於人才、創新，而是訓練時投入的運算資源。這也關係到美國對於限制晶片銷往中國的政策辯論。同時，這也反映出，中國的開源AI在品質上不太可能超越美國的領導者，美國科技公司依然穩守領先地位。

（作者：張欣瑜；首圖來源：shutterstock）