黃仁勳是DeepSeek暴紅推手?為何輝達寧可「便宜AI」崛起,也不願放棄中國市場?
黃仁勳是DeepSeek暴紅推手?為何輝達寧可「便宜AI」崛起,也不願放棄中國市場?

由中國AI公司深度求索(DeepSeek)推出的AI模型DeepSeek,其以極低成本實現接近OpenAI o1模型能力,可說在AI領域投下了震撼彈,打破AI領域必須砸重金、堆砌參數的競爭態勢,並宣告美國對中國半導體圍堵的失敗。而出售訓練AI所需GPU的輝達,則被視為中國取得突破的「戰犯」。

過去幾年裡,輝達乘著AI浪潮快速成長為一間3兆美元市值的公司,同一時間美國不斷強化對中國的半導體禁令,阻止輝達高階GPU落入中國手中。不過輝達也屢屢因應禁令推出合規的 中國特供版 ──DeepSeek便宣稱是使用包括專供中國的H800晶片進行訓練。

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DeepSeek便宣稱是使用包含H800在內的輝達GPU訓練而成。
圖/ shutterstock

2月初,黃仁勳便在白宮會晤川普,雖然兩人沒有透露具體的討論內容,輝達後續發出聲明表示,黃仁勳與川普商討了半導體與AI政策,以及強化美國在AI領域領導地位的重要性。DeepSeek自然也是這次談話的重點之一,消息人士透露,黃仁勳認為外界對DeepSeek反應過度了。

也有觀點認為DeepSeek的成果過於誇大,多家媒體都提到,知識蒸餾並不是新技術,早已存在一段時間,也不是很難複製。AI公司Hugging Face研究人員路易斯.坦斯托爾(Lewis Tunstall)就透露,他們正在重現DeepSeek R1的資料及訓練過程,要讓所有人都能使用同樣的方式打造模型。

《日經亞洲》提到,研究公司Omdia顧問總監杉山和弘懷疑,DeepSeek的影響可能只是暫時且範圍有限,還有分析師認為,討論DeepSeek提到的數字,例如開發時間或成本,往往都是針對個別模型,實際的研究及開發投入勢必超過公布的數字。

好比說半導體媒體SemiAnalysis就估計,DeepSeek的硬體、營運等前置投入可能花費約16億美元,其中GPU可能超過5億美元,遠遠超過公布的數百萬美元成本。

延伸閱讀:神秘AI公司掀起全球AI風暴,一次看懂4,205天關鍵布局

執意供貨中國反倒削弱市場需求?輝達看的是更長遠未來

儘管對DeepSeek的影響力與成果還有討論空間,DeepSeek登場後輝達股價一天內下滑了17%卻是不爭的事實。有觀點認為,輝達執意供貨中國反而得不償失,這種作法是在削弱西方市場對輝達頂級產品的需求。

領先公司砸後來者數倍、甚至數十倍的成本開發AI模型,但這些投資成果能夠輕易被蒸餾出效果接近、成本低上許多的新模型,會大大影響科技公司大舉投入的意欲,直接影響的就是對輝達GPU的需求。

光看數字,中國在輝達營收中的占比並沒有高到無法取代,截至去年10月(2025財年第三季)的1年裡,輝達營收約為1,130億美元,其中中國市場貢獻約12%,基於輝達GPU的搶手程度,這樣的比率很容易被填補。

那麼,輝達執意供應中國市場是短視近利的行為嗎?也並非如此。輝達不放棄中國市場是看好更長遠的未來,作為製造業強國的中國,有望成為機器人、自駕車大國,必須現在先打好基礎,占領市場避免競爭者萌芽,到時才能取得優勢。

輝達對中國市場的重視,也可從黃仁勳近幾個月的行程看出。川普就職典禮當天,黃仁勳人在中國;農曆新年期間他也走訪中國各處,與當地員工聚會、會見機器人新創公司,強調過去20年裡他們共同為中國的現代化做出貢獻,很高興能成為其生態系統的一部分。

《華爾街日報》指出,輝達執行長黃仁勳曾在一次聚會上,向顧客及員工強調他不打算放棄中國市場,意即會在符合美國政府日益嚴格的性能條件下持續在中國出售AI晶片。

美國政府有意再次升級禁令,輝達這次還能繞過嗎?

2022年10月,美國首次祭出了針對中國的AI晶片出口管制措施,要求包括A100在內的AI晶片必須獲得許可才能出口至中國。針對美國政府的禁令,輝達很快便推出中國特供版的A800和H800晶片。

隔年禁令升級,美國政府將A800及H800晶片納入出口管制當中,輝達很快再度開發出符合規範的H20等三款新晶片,一來一往的較勁下,輝達始終在中國市場占有一席之地。當拜登政府卸任前考慮再次升級禁令時,輝達更出面聲明禁令不會消除任何威脅,反倒會削弱美國的競爭力,破壞美國領先的創新能力。

川普
川普政府計畫再次升級禁令,限制包括H20在內的晶片出售至中國。

但隨著DeepSeek問世,輝達不斷規避禁令、持續向中國供貨的情況能否延續,或許將成為未知數。《華爾街日報》提到,美國國家安全顧問麥克.瓦爾茲(Michael Waltz)曾表示,「我們開放的社會總是在創新方面領先中國共產黨等嚴格監控的國家,但如果繼續放任中國共產黨竊取我們的想法及技術突破,那麼保持領先地位可能不再有意義。」

事實上DeepSeek推出後,《彭博社》披露,美國政府考慮再次升級禁令將範圍擴大至H20晶片,但因為川普才剛上任,目前討論仍在初步階段,實際推出相關政策可能還要一段時間。美國國會也在醞釀對更嚴格的輝達出口限制,同樣包括禁止H20出售至中國。

至於川普本人怎麼看?他僅於1月底表示,「DeepSeek的發布應該為我們的產業敲響警鐘,我們需要全力投注於競爭才能獲得勝利。」尚未對是否加強半導體出口限制表達確切看法。

不過倘若美國繼續升級禁令,中國方面可能也有招可出,去年12月輝達就遭中國反壟斷調查,假如被判違規可能面臨高達10億美元的罰款。身處AI熱潮中心的輝達,在中美競爭可能因DeepSeek問世升溫的現在,該如何繼續於兩大國間周旋,或許會是投資者接下來最為關注的議題之一了。

延伸閱讀:
「晶片能封鎖,但開源鎖不住!」DeepSeek如何撼動美國AI壟斷?

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:華爾街日報日經亞洲The Verge

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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