2025二月投資備忘錄－「DeepSeek技術發展與AI產業趨勢解析動」

隨著DeepSeek技術的發展，其對市場帶來的影響仍未完全明朗，導致市場對未來的變化充滿不確定性。然而，降低運算成本一直是科技發展的核心趨勢，並非DeepSeek獨有。例如，Llama2演進至Llama3的過程中，運算成本已經降至原來的約十分之一。這顯示，技術進步不斷推動成本降低，而DeepSeek只是其中一個較受矚目的案例。

與此同時，其他開源 AI 模型的發展 也在進一步壓低 AI 服務提供者的成本，加速產業的普及化與競爭。類似的情況曾發生於網際網路產業：網路技術本身並非成功的唯一因素，而是 硬體與網路成本持續降低，使 Netflix、YouTube 等內容平台得以崛起，帶動網路基礎建設的投資增長，形成良性循環。

回顧歷史，通訊與網路技術的發展大幅降低了成本：

• 1996年，美國用戶使用 56Kbps 網路，每月費用約 19.95 美元。
• 1998年，台灣中華電信提供相同速率的撥接上網服務，每月費用 600 至 1200 元台幣，且需額外支付電話費。
• 2025年，中華電信 1Gbps 光纖網路每月僅需 1299 元，速度提升近 1.9 萬倍，費用卻更為親民。

在資本支出方面，儘管網路基礎設施投資持續增長，但增幅並非極端，而是穩定推進：

• 中華電信 的長期資本支出穩定於 200 至 400 億台幣之間。(附圖)
• Verizon 在 2008 年的資本支出約 172.4 億美元，2018 年為 175 億美元，2022 年增至 231 億美元，顯示長期成長趨勢。

隨著技術演進，網路設備需求不再集中於單一電信業者，而是分散至內容提供者與終端使用者，促使 D-Link、啟碁、智易、中磊 等網通設備公司崛起。

Jevons 悖論與 AI 基礎設施需求的長期趨勢

這一趨勢與 Jevons 悖論（Jevons Paradox）相呼應。該理論指出，當技術進步提升資源使用效率時，反而可能 刺激總體需求增長，導致資源消耗增加。

應用至 AI 產業，DeepSeek 等技術的確可能降低 AI 訓練與推理成本，但這 未必會減少對 NVIDIA GPU 的需求。相反，隨著 AI 應用變得更為經濟可行，市場可能開發出 更多、更大規模的 AI 服務，進一步推動算力需求成長。

與電信產業相似，AI 基礎設施的資本支出雖不會出現爆發式增長，但仍將穩定上升。此外，隨著 AI 服務提供者的數量增加，雖然整體投資規模提升，但需求將變得更加分散，而不再僅集中於少數大型硬體供應商。

台灣中小企業的機會與時間投顧的投資方向

這樣的產業變遷對台灣中小企業帶來機會。隨著 AI 基礎建設需求趨向 客製化 與 硬體整合，擅長網通、伺服器、散熱與 AI 硬體加速卡的台灣供應鏈，將在這波趨勢中發揮優勢。

時間投顧將持續專注於發掘這些具備 技術優勢、供應鏈彈性、能滿足 AI 產業變遷需求 的潛力公司，以分散風險、穩健增長的投資策略，為投資人創造長期價值。

(附圖)