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中國人工智慧實驗室 DeepSeek 近期爆紅，其聊天機器人應用程式在蘋果 App Store 和 Google Play 商店中迅速竄升至榜首，引起全球關注。DeepSeek 以其高效能的 AI 模型訓練技術，引發華爾街對於美國是否能保持在 AI 競賽中的領先地位，以及 AI 晶片需求是否能持續的質疑。本文將深入探討 DeepSeek 的崛起歷程、技術優勢，以及其所面臨的挑戰。
DeepSeek 的神秘起源與快速崛起
DeepSeek 獲得了中國量化避險基金 High-Flyer Capital Management 的支持，該基金利用 AI 技術來輔助其交易決策。AI 愛好者梁文峰於 2015 年共同創立了 High-Flyer。據報導，梁文峰在浙江大學求學期間就開始涉足交易，並於 2019 年創立 High-Flyer Capital Management，專注於開發和部署 AI 演算法。
2023 年，High-Flyer 成立了 DeepSeek 實驗室，專門研究與金融業務分離的 AI 工具。在高飛資本的投資下，該實驗室後來分拆成一家獨立公司，也稱為 DeepSeek。從一開始，DeepSeek 就建立了自己用於模型訓練的資料中心集群。
與中國的其他 AI 公司一樣，DeepSeek 也受到了美國出口禁令的影響。為了訓練其最新的模型之一，該公司被迫使用 Nvidia H800 晶片，這是性能不如美國公司可用的 H100 晶片的版本。
DeepSeek 的技術實力：強大的模型和人才
據說 DeepSeek 的技術團隊非常年輕。 據報導，該公司積極從中國頂尖大學招聘 AI 博士研究人員。《紐約時報》報道稱，DeepSeek 還聘用了沒有電腦科學背景的人，以幫助其技術更好地理解各種主題。
DeepSeek 於 2023 年 11 月推出了其第一組模型——DeepSeek Coder、DeepSeek LLM 和 DeepSeek Chat。但直到去年春天，該公司發布了其下一代 DeepSeek-V2 系列模型時，AI 行業才開始注意到它。DeepSeek-V2 是一個通用的文本和圖像分析系統，在各種 AI 基準測試中表現良好，並且當時的運行成本遠低於同類模型。 它迫使 DeepSeek 的國內競爭對手，包括字節跳動和阿里巴巴，降低了其某些模型的使用價格，並使其他模型完全免費。
DeepSeek V3 於 2024 年 12 月推出，更加提高了 DeepSeek 的聲譽。根據 DeepSeek 的內部基準測試，DeepSeek V3 的性能優於可下載的公開模型和只能通過 API 訪問的「封閉」模型，例如 OpenAI 的 GPT-4。同樣令人印象深刻的是 DeepSeek 的 R1「推理」模型。 DeepSeek 聲稱，今年 1 月發布的 R1 在關鍵基準測試中的表現與 OpenAI 的 GPT-4o 模型一樣出色。作為一種推理模型，R1 可以有效地進行自我事實檢查，這有助於它避免一些通常會困擾模型的陷阱。與典型的非推理模型相比，推理模型需要稍長的時間（通常是幾秒到幾分鐘）才能得出解決方案。 好處是它們在物理、科學和數學等領域往往更可靠。
令人擔憂的限制：中國的監管和審查
然而，DeepSeek V3、R1 和 DeepSeek 的其他模型也存在一些缺點。 作為中國開發的 AI，它們受到中國互聯網監管機構的監管，以確保其響應「體現社會主義核心價值觀」。 例如，在 DeepSeek 的聊天機器人應用程式中，R1 不會回答有關天安門廣場或台灣自治的問題。
DeepSeek 的市場表現：用戶增長與競爭格局
今年
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