OpenAI執行長坦承錯了,將重新思考 OpenAI 開源策略!預告「更有用」版本很快就來
OpenAI執行長坦承錯了,將重新思考 OpenAI 開源策略!預告「更有用」版本很快就來

ChatGPT 母公司 OpenAI 於 2 月 1 日推出全新推理模型 o3-mini,並在 ChatGPT 首次向所有用戶免費提供推理模型,雖號稱更便宜,但 API 定價仍高於 DeepSeek-R1,不過 OpenAI 執行長奧特曼最近坦承錯誤,要學習 DeepSeek 將推理模型的思考過程公開,OpenAI 的閉源策略令他們站到歷史錯誤的一邊,將重新思考 OpenAI 的開源策略,並承認自身領先優勢已不如之前。

奧特曼也稱讚 DeepSeek 是個非常好的模型,並稱「我們將保持比往年更少的領先優勢」。奧特曼對 OpenAI 閉源策略也反思並透露 OpenAI 正在討論發布一些模型權重等。「我個人認為我們在這裡站在了歷史錯誤的一邊,必須找出不同的開源策略,但並不是 OpenAI 的每個人都同意這種觀點,這也不是我們目前的首要任務。」

奧特曼還說 OpenAI 將效仿 DeepSeek 的做法,「我們很快就會展示一個更有用、更詳細的版本。感謝 R1 讓我們有所更新」。

o3-mini 的發布並沒有分散 DeepSeek 的討論度,半導體研究和諮詢公司 SemiAnalysis 於 1 月 31 日 出具最新報告揭開 DeepSeek 成功的關鍵因素,並進行推測稱 DeepSeek 擁有至少 5 萬塊 Hopper 架構的 GPU,且 GPU 投資已超過 5 億美元,600 萬美元成本只包含預訓練運行的 GPU 成本,不包括硬體本身研發和總體擁有成本 (TCO) 等重要部分。

報告指出,DeepSeek 的總伺服器資本支出約 16 億美元 (約 527 億台幣),營運此類集群成本高達 9.44 億美元 (約 311 億台幣)。DeepSeek 用不到 600 萬美元成本的說法有所錯誤,這類似於將產品物料清單的特定部分並將其歸因為全部成本,預訓練成本在總成本中只佔很小的一部分。

報告也提到,DeepSeek 在尋找人才方面也投入了大量資金。目前,該公司員工人數在 150 人左右,且正急速擴張中。該公司職位並沒有被預先定義,會根據招聘人員靈活定義,且不考慮先前資歷,非常注重能力和好奇心。DeepSeek 會定期在北京大學和浙江大學等頂尖大學舉辦徵才活動,許多員工都畢業於浙江大學。

DeepSeek 先前也為有前途的候選人提供超過 130 萬美元 (約 4284 萬台幣) 年薪,這一薪資水平遠高於國內大型科技公司以及大模型新創企業。

在第三方招聘軟體 BOSS 直聘中,DeepSeek 招募中的職缺有 37 個,核心系統研發工程師、深度學習研究員薪資水準最高為 5-8 萬人民幣、6-9 萬人民幣,除實習生其他職位均為 14 薪。

大多數情況下,DeepSeek 不依賴外部方或供應商,運作自己的資料中心,不依賴外部方或提供者。這為實驗開闢了更多領域,使他們能夠跨堆疊進行創新。

根據中國 AI 產品分析平台 AI 產品榜上周五發布的數據,上線 18 天的 DeepSeek 的每日活躍用戶數已達 1500 萬,ChatGPT 突破 1500 萬則花了 244 天,DeepSeek 增速是 ChatGPT 的 13 倍。

此外,截止目前,DeepSeek 仍名列蘋果應用商店 157 個國家的第一名。

延伸閱讀:OpenAI推o3-mini反擊DeepSeek,免費用戶也能用!特色、效能一次看
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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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