還記得上次和大家分享人工智慧研究的三大核心組成部分：取樣（Sampling）、模型（Modeling）和演算法（Algorithm），這些構成了人工智慧系統的基礎。
近日，DeepSeek R1 的表現成為人工智慧科技領域的焦點話題。根據其官方發佈的論文，這款模型在多項測試中表現優異，推理能力甚至略勝於 OpenAI 的 o1 模型，而且成本更為低廉。
DeepSeek R1 的核心優勢來自於其對強化學習 (Reinforcement Learning) 的演算法改進，論文中還大方地分享了過程中的失敗嘗試，例如：獎勵模型的局限性、如何避免獎勵機制重新訓練帶來的額外資源浪費，以及利用蒙地卡羅搜尋增強測試時的計算可擴展性，這些都是很有幫助的學術貢獻。
這次我不想細談論文的技術細節，而是想聚焦於這款模型目前在國際上的影響力。就在過去兩天於 Davos 舉行的世界經濟論壇中，除了關於世界經濟的議題之外，微軟執行長和 Scale AI 執行長都提到了來自中國的 DeepSeek 公司。這款 DeepSeek R1 模型在美國的社群討論熱度幾乎壓倒了 OpenAI Operator 發佈的聲量。
而美國知名商業頻道 CNBC 更製作了一段 40 分鐘的專題報導，深入剖析這款新 AI 模型，如何威脅美國主導地位帶來的挑戰。DeepSeek 的成功是否能撼動資本雄厚的美國科技巨頭？目前一些科技業界領袖也意識到這件事：
微軟執行長 Satya Nadella：
「看到 DeepSeek 的新模型，我感到非常震撼！無論是效率還是開源模式，它都令人印象深刻。」
Scale AI 執行長 Alexandr Wang：
「DeepSeek 是中國領先的 AI 實驗室，他們的模型表現相當好，甚至媲美美國的頂尖模型。」
前 Google 執行長 Eric Schmidt：
「看起來 DeepSeek 正以驚人的速度迎頭趕上。」
Perplexity 執行長 Aravind Srinivas：
「如今，許多企業都在複製彼此的成果。你可以說 Google 首創了 Transformer 模型，而 OpenAI 只是複製了它。Google 創建了第一個大型語言模型，卻沒有推向生產；而 OpenAI 則將其落地實現，DeepSeek也是如此」
然而，隨著巨額資金不斷投入於大型語言模型，這也帶來了一個問題：如果每個企業都在複製彼此，是否還有足夠的創新空間？投入於這些獨立 LLM 的巨額支出是否仍然是一個好的投資選擇？原本以為還要長一點的時間，沒想到DeepSeek V3到R1相隔不到一個月發表，或許不久之後，資本市場關注資本支出，可能不會是推動股價的動力而是阻力。
另外我認為，這次中國採用低成本的策略是一個值得學習的方向。
關於科技進步與社會影響之間的平衡。中國選擇以低成本策略推進 AI 發展，可能最終造福的層面會比較廣泛且普及，而不是純粹追求算力的高門檻競爭，不過中國打造的模型必需體現中國社會主義的核心價值，DeepSeek的論文自己也有說。
常常有人提到 AI 會不會取代人類，但我認為，人類的貪婪可能更早毀掉社會的不平等。如果按照目前資本主導的軍備競賽繼續發展下去，大部分資源最終可能集中在少數資本手中，使人工智慧淪為昂貴的工具，而難以真正實現人工智慧的民主化。
算力與能源的高昂成本正是這場競賽中的關鍵問題。如果缺乏有效的資源回收機制與可持續發展策略，AI 技術的推進反而可能進一步這些不平等。
美國與中國現在正處於一場新的冷戰競爭中。從歷史中我們可以看到，上世紀美國與蘇聯的冷戰太空競賽，不僅推動了技術的進步，還促成了衛星通信GPS 的普及，以及更精準的氣象預測等科技應用的誕生。
在上次冷戰中，美國為了拉攏中國對抗蘇聯，台灣最後退出聯合國，如今，中國成為競爭對手，而現在台灣似乎成為被拉攏的核心對象，要怎麼選邊站應該很明顯，不過那又是另一個話題了。
2025年1月25日 https://www.facebook.com/share/p/161JrGhei8/
