DeepSeek 出乎意料地成為一款強大的大型語言模型（Large Language Model, LLM），其表現與西方領先的人工智慧（AI）模型不相上下。其最大特點在於成本效益——即便中國無法取得最新的 AI 晶片，DeepSeek 仍能以遠低於競爭對手的成本開發成功。此外，DeepSeek 採取開源模式，使其技術進步能被更廣泛地應用。
美國長期認為，開發最先進的AI模型需要投入巨額資金，購買高效能 AI 晶片並建置大型數據中心。過去外界也普遍認為中國在AI尖端領域落後，尤其是在發展先進基礎模型方面。然而，DeepSeek 的成功顯示即使缺乏頂級硬體，也能以遠低於預期的成本訓練出高效能的 AI 模型，中國的 AI 研究已比過去所認為的更接近全球技術前沿。此外，DeepSeek 的所有員工皆畢業於中國本土大學，這顛覆一種常見假設——即中國的 AI 頂尖人才主要是在西方受過教育後才回國發展，顯示出中國已經能夠在自身的技術生態中創新與發展，不再仰賴西方培養的專業人才。
美國對先進 AI 晶片實施嚴格出口管制，試圖遏制中國的 AI 發展。然而，DeepSeek 引發一個關鍵問題：這些管制措施是否真正達到預期效果？或者中國已找到替代方案，透過更高效的技術路徑來訓練強大的 AI 模型？這可能促使美國重新評估現行的 AI 出口管制政策，以因應 AI 訓練方式的變革。
DeepSeek 採取開源模式，這與大多數西方 AI 公司選擇封閉技術的做法形成鮮明對比。此舉顯示中國對自身 AI 研發能力的高度信心，並且在全球 AI 競爭中擁有更積極的戰略佈局。開源先進 AI 模型不僅代表技術實力，更是中國試圖塑造全球 AI 生態的明確訊號，而不僅僅是追趕西方技術。與西方企業保護專有技術的做法不同，DeepSeek 的開放政策顯示中國試圖在 AI 領域建立影響力，而非僅僅追隨既有技術。
開源模式使全球各地的企業與研究機構都能使用並改良 DeepSeek，進一步鞏固其在 AI 生態系統中的核心地位。這對於開發中國家尤具吸引力，特別是全球南方國家，其不希望在 AI 革命中落後，但往往無法負擔昂貴的 AI 模型存取費用。DeepSeek 作為免費替代方案，提供這些國家參與 AI 競爭的機會。此外，DeepSeek 內建的審查機制可能特別受某些政府青睞，因其希望 AI 系統能符合其資訊管控政策。與西方 AI 模型提倡資訊自由流動不同，DeepSeek 容易被改造，以符合特定國家的審查需求。
儘管有批評者質疑 DeepSeek 所使用的數據品質與多樣性，但可及性（accessibility）往往比數據品質更重要。即便 OpenAI 的模型可能擁有更豐富的訓練數據，對於無法負擔昂貴 AI 服務的國家來說，這些差異並不重要——它們更可能選擇免費且無限制存取的中國 AI 模型。DeepSeek 的崛起帶來一個迫切問題：美國是否需要重新思考其 AI 戰略？
美國一直對開源 AI模型 持謹慎態度，擔憂外國競爭者可能會利用其技術優勢。然而，封閉策略有利有弊，雖然它保護美國的技術領先地位，卻也限制華府在全球 AI 生態中的影響力。如果美國選擇更開放的 AI 生態系統，則能夠提升其軟實力，並在全球 AI 規範與治理上獲得更大的經濟與戰略影響力。如果美國希望保持 AI 領導地位，就不能僅聚焦於技術創新，還需要思考開放性與可及性如何影響全球 AI 的採用與發展。
【郭嬌嬌編譯，綜合取材自New York Times，2025年1月27、28日】
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