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DeepSeek震盪週年 米勒:晶片規模仍是美中競爭關鍵

2026/1/22 11:47(1/22 12:01 更新)
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「晶片戰爭」(Chip War)作者米勒在「巴隆周刊」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,這扭曲了事實,晶片規模仍具關鍵性。圖為米勒114年11月受訪。中央社記者張欣瑜舊金山攝 115年1月22日
「晶片戰爭」(Chip War)作者米勒在「巴隆周刊」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,這扭曲了事實,晶片規模仍具關鍵性。圖為米勒114年11月受訪。中央社記者張欣瑜舊金山攝 115年1月22日

(中央社記者張欣瑜舊金山21日專電)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3400億美元(約新台幣10.8兆)。

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。

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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。(編輯:張芷瑄)1150122

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