專訪：《TechOrange》社長戴季全 / 撰稿：廖紹伶
今年 1/20，中國 AI 新創 DeepSeek 發表的 AI 開源推理模型 R1，震撼科技圈──其低成本、媲美 OpenAI o1 的效能，不只觸動地緣政治的敏感神經，更打破美國主導的科技軍備競賽規則，顛覆「擁有最先進 AI 晶片，才能打造頂尖 AI 系統」的既定認知。
DeepSeek 的橫空出世，被 AI 專家如吳恩達、Meta 首席 AI 科學家 Yann LeCun 視為開源 AI 的勝利，引爆 AI 開源、閉源之爭。
不過也有人質疑 DeepSeek 是否為真正的開源？安全性又是如何？對於 AI 產業，甚至台灣，DeepSeek 帶來挑戰還是機會？《全新一週》邀請 Google 台灣前董事總經理簡立峰，從技術面、產業面解析對 DeepSeek 的看法。
DeepSeek：中國 AI 界的領先者，開源競爭新變數
「這不是 DeepSeek 追上來了，而是 Llama 放慢了腳步。」簡立峰認為，DeepSeek 是目前中國做得最好的開源模型，但造成大家感到意外、驚訝的根本原因是，Meta 推出開源模型 Llama 的步調放慢。
他認為，Meta 其實可以更快推出新開源模型，但可能考量到開發者需時間熟悉既有的開源模型、訓練成本變高，或仍在測試等，因此不會太快將新模型釋出。他表示，這樣的時間差讓人誤以為 DeepSeek 推出後，AI 便能立即普及，但實際進展並非如此。不過，Meta 也將因為 DeepSeek 的競爭，被迫提前推出新模型。
針對外界討論 DeepSeek 的模型是否為真正開源，簡立峰提醒，需要將它分為「開源版」與「線上服務版」兩個完全不同的東西來討論。
針對開源版 DeepSeek，其程式碼、權重都是公開的，至於訓練資料因為有來源的權利問題，目前沒有任何一家公司有辦法公開。簡立峰認為，已經開源的程式碼相對安全，但也不等於 100% 安全，必須由社群驗證一段時間才會穩定。
至於線上服務版、App 版的 DeepSeek，他認為當然值得擔心，因為大家不知道背後連結的服務如何運作，揭露的程式碼也不見得完全開源。如果要關閉 DeepSeek 的言論審查，技術上可行，可以在權重和內容過濾兩個層級去檢視。
不過從根本來看，簡立峰認為，AI 發展高度集中的現況已被 DeepSeek 挑戰，將走向多元化──美國科技巨頭因為擁有很多 GPU ，不會特別去優化效率，但是未來每一個科技巨頭將在開源投入更多資源。另外，過去 3 年的 AI 軍備競賽多集中在雲端，大家也將開始重新審視「端」，也就是 Edge AI （邊緣 AI）的重要性。
Edge AI App 時代來臨！誰將成最大贏家？
簡立峰表示，要在接下來的 AI 競賽成為領先群，關鍵是做出 Edge AI APP 的時機，而且「任何因為 AI 在終端裡頭加速的東西都會受益。」為什麼這麼說呢？
他指出，過去硬體產業的重心在雲端訓練用的 GPU 或 AI Server，但 DeepSeek 讓大家回想起 Meta 的 Llama 等開源模型的重要性，將帶動 Edge AI 的應用。此外，由於推理模型在終端需要晶片加速，已經可以觀察到 ASIC 相關廠商股價正在上漲。
簡立峰認為，對於台灣來說，思考 Edge AI 趨勢的重點不是軟體，而是上頭的眾多加速器。他指出，台灣在 AI PC、AI Phone，以及各類 ASIC 晶片加速器等領域都有極大發展空間，因此 AI 硬體的發展方向應該更多元化，不要只押注在算力。
軟體方面，台灣過去雖然在 AI 基礎模型的戰場中，面臨沒有算力、沒有資料的侷限，但是簡立峰分析，現在看來全世界都可以跳過這一關，進而著重 AI 推理或優化 AI。
他表示，從新技術來看，資料門檻下降、開源動能越來越高，演算法門檻也會下降，接下來 AI 軟體應該更加鼓勵百花齊放，因為門檻下降會推動應用面發展；這時，台灣對於 Edge AI 硬體已有掌握度，軟體應用能力也會跟著上來。
這波 Edge AI 浪潮，對台灣來說還帶來另一層利多。簡立峰表示，過去兩年雖然台灣因為 AI 成長得很好，但目前仰賴單一公司主導，同時也是風險，他認為電子產業的客戶應該越多越好，未來如果蘋果 AI 手機做得不錯，就可以看到市場出現 NVIDIA 以外的主導者。
雖然，近期可看到各國砸大錢投資國內 AI 基礎建設、掌握自身的「AI 主權」，例如美國、法國、沙烏地阿拉伯等，但簡立峰認為，這些計畫是各國基於 2 年前的觀察所下的決策，他認為 DeepSeek 之後，大家會重新討論投資 AI 的方向是否只在購賣晶片、機器，而是涵蓋人才、教育或開源。
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