還有千千萬個DeepSeek?OpenAI潛在敵手不只它,盤點5大中國潛力AI公司
還有千千萬個DeepSeek?OpenAI潛在敵手不只它,盤點5大中國潛力AI公司

中國DeepSeek在台灣農曆新年期間推出了 AI 模型 DeepSeek-V3 和 DeepSeek-R1,引起了廣泛關注,並且在AI產業中掀起波瀾!

在經過數日的市場震盪與各方分析後,DeepSeek掀起的影響,可以歸納為「低成本與高效能」,有能力以更低的價格提供AI服務,進而推動AI技術普及,更進一步加速市場競爭,對其他AI公司構成了競爭壓力,促使加速技術研發。

中國AI企業急起直追

DeepSeek的成功可能並非個案。近期,其他中國科技公司也紛紛發表最新AI模型,聲稱可與 DeepSeek 和 OpenAI 的模型相提並論。

美方的悲觀論者,例如卡內基國際和平基金會的中國AI專家 Matt Sheehan 就表示,美國政府若以為擊垮 DeepSeek 就能高枕無憂是大錯特錯。他認為,中國在AI領域的發展速度正不斷加快,美國應密切關注。

以下為近期推出AI模型的中國企業:

阿里巴巴雲 (Alibaba Cloud)

農曆新年期間,阿里巴巴雲發布了 Qwen 2.5-Max 模型,號稱在多項基準測試中超越 DeepSeek V3 和 Meta Llama 3.1。

根據「阿里雲」指出,Qwen2.5-Max 模型是阿里雲通義團隊對 MoE 模型的最新成果,預訓練資料超過 20 兆 tokens。在測試大學程度知識的 MMLU-Pro、評估程式設計能力的 LiveCodeBench、綜合能力評估的 LiveBench,以及近似人類偏好的 Arena-Hard 等多個權威評測中,該模型均展現出與 DeepSeek V3、GPT-4 和 Claude-3.5-Sonnet 比肩,甚至領先的性能。

通義團隊將 Qwen2.5-Max 與DeepSeek V3、Llama-3.1-405B,以及Qwen2.5-72B進行對比,聲稱在所有11項基準測試中,Qwen2.5-Max 全部超越了對比模型。

智譜 (Zhipu)

這家位於北京的新創公司以AI發展迅速著稱,其AutoGLM應用程式可幫助使用者透過複雜的語音指令操作手機,但近期被美國政府列入貿易黑名單。

智譜才於去年12月完成新一輪30億人民幣融資,智譜AI稱,新的投資方包括多家創投及國資,君聯資本等老股東繼續跟投,本輪融資將用於智譜GLM大模型系列的研發。在年前的1月23日,智譜發文宣佈旗下智譜GLM-PC開放體驗,宣稱「自主操作電腦的多模態 Agent再升級」

依據《IT之家》報導,GLM-PC是基於智譜多模態大模型的CogAgent,能像人類一樣「觀察」和「操作」電腦,協助用戶完成各類任務。GLM-PC v1.0 於 2024 年 11 月 29 日發佈並開放內測,目前最新推出「深度思考」模式、增加專用於做邏輯推理和代碼生成的功能、並提供了對Windows系統的支持。

月之暗面 (Moonshot AI)

與 DeepSeek 同日發布 LLM 模型,聲稱在數學和推理能力上可挑戰 OpenAI o1。該公司的 Kimi k1.5 模型以能處理大量中文字符而受到關注。

以Kimi k1.5 模型為例,其官方聲稱,模型在強化學習中把情境窗口擴展到128k,就好比給模型開了一個超長的「記憶窗口」,讓它能夠處理更長的數據序列,從而更好地理解和生成連貫的文本。

官方指出,模型採用部分軌跡回放技術(Partial Rollouts),就像是在瀏覽一個超長的影片,先快速全部看一遍,然後針對感興趣的部分詳細觀看,以提高訓練效率。

而在模型的行為優化方面,則采用了線上鏡面降算法(Online Mirror Descent),這種算法通過不斷調整模型的參數,使得模型在面對不同問題時能夠更靈活地找到好的解決方案。同時,模型在訓練時會優先選擇更有學習價值的問題進行訓練。

字節跳動 (ByteDance)

TikTok 母公司字節跳動推出豆包 (Doubao) 1.5-pro模型,聲稱在特定測試中優於OpenAI o1,且價格更具競爭力。

根據最新公布的跑分結果,Doubao 1.5 Pro 在 14 項基準測試中表現突出,特別是在推理能力和程式設計等領域,Doubao 1.5 Pro 在「BBH」推理測試中取得 91.6 的高分,而在「McEval」程式碼測試中也獲得了 70.2 分,這些分數分別超越了 OpenAI 的 GPT-4(分別為 89.2 和 58.7)及 Google 的 Gemini(分別為 92.6 和 67.0)。

該模型採用稀疏 MoE 架構,使得模型在保持高性能的同時,降低了算力需求,且採用自主數據生產體系,避免了數據蒸餾,確保了數據的獨立性和可靠性。

騰訊 (Tencent)

以遊戲和微信聞名的騰訊,在 AI 領域也有進展。其「混元」模型(Hunyuan) 在生成影片方面的表現據稱可與 Meta (元) Llama 3.1 相媲美,且所需的運算能力更低。

在去年11月騰訊混元宣布最新的 MoE(混合專家;Mixture of Experts)大語言模型「混元 Large」以及混元 3D 生成大模型「Hunyuan3D-1.0」正式開源後,模型可在 HuggingFace、Github 等技術社群直接下載,免費且可商用。

官方聲稱,「Hunyuan3D-1.0」解決了現有的3D生成模型在生成速度,以及泛化能力上不足的問題,可幫助3D創作者和藝術家自動化生產3D資產,可重建各類尺度物體,大到建築,小到工具花草。

應用上,3D生成相關技術已開始應用於UGC 3D創作、商品素材合成、遊戲3D資產生成等騰訊業務中。

延伸閱讀:DeepSeek懶人包|MLA架構強在哪?什麼是知識蒸餾?6大QA解密DeepSeek效應

資料來源:衛報財新

本文初稿為AI編撰,整理.編輯/ 李先泰

關鍵字: #AI #openai
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AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點
AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點

從生成式AI訓練、推論,到代理式工作流程(Agentic Workflow)與未來的實體AI,資料流量正以指數級成長,讓記憶體從過去支援運算的配角躍升為決定AI效能與能源效率的關鍵角色。

全球知名的半導體與微電子技術分析機構TechInsights指出,AI競爭正逐漸從晶片算力擴展到記憶體架構設計能力,加速「Computational Memory」等新架構興起;在這波浪潮中,深耕記憶體與儲存技術數十年的美光科技,正與關鍵夥伴展開深度協同設計,包含攜手NVIDIA共同開發適用於新世代資料中心的低功耗記憶體技術,在AI基礎建設的新賽局中成為不可或缺的關鍵。

當GPU不再是唯一主角,記憶體為何躍上AI舞台中央?

過去,半導體的焦點多圍繞在晶片,例如CPU、GPU跟AI加速器等,市場普遍認為,晶片運算能力是左右科技產業發展速度的關鍵,但在進入生成式AI世代後,產業逐漸發現另一個事實:真正限制AI效能的瓶頸不是運算,而是資料能否快速被存取與傳輸。

從大型語言模型訓練,到AI推論、代理式工作流程(Agentic Workflow),甚至未來的機器人與自駕車,龐大的資料流量正持續推升對高頻寬、低延遲、高容量記憶體的需求,讓記憶體產業從過去相對標準化、以價格競爭為主的市場,逐漸轉變為AI基礎建設的重要核心。

「仔細觀察AI應用服務會發現,大多數工作負載都被頻寬限制。」美光科技全球業務執行副總裁Mike Cordano認為,記憶體是突破(頻寬)瓶頸的關鍵,也讓AI競賽從晶片算力升級到記憶體與儲存架構的系統級競爭。這樣的產業洞察,也正是Mike在歷經二十餘年的儲存產業資歷,加上四年半的創投生涯後,選擇加入美光的核心原因之一:在AI重塑產業結構的浪潮下,記憶體將成為這波成長最直接的動能所在。

美光 x 數位時代
美光科技全球業務執行副總裁 Mike Cordano
圖/ 數位時代

從零組件供應商到策略夥伴,記憶體共創時代來臨

AI的崛起,正在改變記憶體廠商與客戶的關係。

過去,記憶體產品多是標準化元件,客戶關注的是價格、供貨與規格;合作模式也偏向短期採購與交易導向。然而隨著AI系統規模愈來愈大,從資料中心、雲端平台到終端裝置,記憶體已經成為決定系統效能的重要關鍵,也因如此,越來越多企業將記憶體視為「策略性資產」,而非單純零組件。

Mike表示:「現在,我們跟客戶合作的時間跨度改變了,在產品正式上市前三到四年便開始合作,從系統架構階段就共同規劃未來需求。」例如,美光科技與NVIDIA共同研發的資料中心所使用的低功耗記憶體,便是雙方提前多年展開深度合作(co-design)的成果。

值得特別注意的是,美光科技除從技術層面與晶片製造商等夥伴共創產品,也在需求層面與客戶進行密切合作,例如,將過去較無約束力、期限僅一年的長期協議(LTA)轉變成為期五年、條款更具約束力的策略性客戶協議(SCA),藉此掌握客戶的未來需求,進而在技術層面做更深度的合作。Mike坦言,深度協同設計是高成本的投入,美光的做法是先廣泛進行市場感知,理解不同場域的需求方向,再與生態系統中的夥伴們展開客製化合作。

從裝置導向轉為Token導向,AI浪潮重寫記憶體成長模式

除了合作模式改變,更大的典範轉移是需求的改變。

Mike解釋,過去記憶體需求跟PC、手機跟伺服器出貨量息息相關,但在AI新世代,推動記憶體需求成長的核心不再是設備數量,而是AI模型所產生的運算與資料消耗量。「AI產業逐漸走向以『Consumption』或『Token』為主的新經濟模式,每一次的模型運算都需要消耗大量的記憶體跟儲存資源,這意味著,即使設備銷量成長趨緩,記憶體需求仍可能持續上升。」

更重要的是,AI應用正從資料中心外擴至手機、PC、自駕車與機器人等場域,儘管不同場域對記憶體的需求不盡相同,但是,Mike認為:所有AI裝置都存在三項共同需求:更快的速度、更大的容量,以及更高的能源效率。

正如Mike在受訪時提到的:「我們最大的挑戰,是如何與客戶和整個生態系保持高度一致,一方面創造供給與產能,另一方面持續推動技術創新。」可以預期,在接下來的五年,記憶體產業面臨的挑戰不僅僅是擴展產能,而是如何與客戶共同規劃需求、同步投入技術創新,而這也是美光科技積極經營AI生態體系的原因。

總的來說,AI帶來的改變,不只是算力提升,而是重新定義整個運算架構:過去,記憶體被視為支援運算的基礎元件;現在,則是決定AI效能、能源效率與創新速度的關鍵資源;當產業競爭從晶片性能延伸到資料流動效率,從裝置數量轉向Token消耗量,記憶體的重要性也將隨之水漲船高,對美光科技來說,這將是其從供應商走向AI生態系核心夥伴的關鍵角色轉變。

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