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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數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?
數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?

2019年金融監理機關正式將雲端納入委外規範後,揭示金融業上雲時代來臨,國泰金控數數發中心成立雲端策略發展部,負責擬定集團上雲策略,並於2020年正式啟動7年集團雲端轉型計畫;在多數金融機構仍停留在單點遷移或IT現代化的現下,國泰金融集團在 2025 年即完成 100 套系統上雲,更將雲端轉型階段從 Cloud Ready、Cloud Adoption 推向 Cloud First,成為數據與人工智慧應用的關鍵引擎。

國泰金控資訊長|吳建興 James Wu
圖/ 數位時代

「百套系統上雲不僅僅是數字,更是讓國泰從『 IT 進化業務』邁向『 IT 驅動成長』的關鍵轉折。」國泰金控雲端策略發展部協理顏勝豪表示,上雲帶來的效益十分顯著,包括提升資源可用性與營運敏捷度、減輕 IT 維運負擔;同時,雲端業者多具備零碳排或綠能機房機制,亦有助於企業朝向 ESG 永續營運邁進。「金融上雲不是單純的現代化基礎設施或者是升級技術,而是為了換取速度與可靠度,讓集團可以加速創新腳步、彈性調配資源,以及培育所需人才與技能,為未來做最佳準備。」
為讓集團員工、金融同業以及有志上雲的夥伴可以進一步探討雲端轉型的各種可能,國泰金控舉辦雲端轉型成果發表會,會中除有集團子公司分享最新成果,三大公有雲平台業者也從不同技術視角共同探討在合規、資安與 AI 應用的可能。

七年、三階段,國泰金融集團將雲端內化為營運流程與創新引擎

國泰金控科技長|姚旭杰 Marcus Ya
圖/ 數位時代

為什麼國泰可以領先市場完成雲端轉型、數據與 AI 賦能業務?

顏勝豪認為,雲端轉型的起點不是直接遷移系統,而是從四個面向打底:應用系統盤點評估、雲端架構設計、雲端遷移藍圖規劃,以及組織治理框架建立,而這也是 Cloud Ready 階段最重要的事情。
「不同子公司有不同商業模式與節奏,若沒有共同語言與平台底座,上雲很容易各自為政。」顏勝豪表示,為讓所有員工可以齊步前行,國泰以雲端遷移方法論 Cathay 6R(註1)作為共同語言、用平台作為共同底座,讓轉型不只是技術選擇,而是集團行動。
完成單一系統的雲端遷移後,便進入 Cloud Adoption 階段。在這個階段中,要透過大規模遷移建立更成熟的上雲標準作業流程(SOP),透過 FinOps 機制控管與優化雲端營運成本,以及透過自動化與治理模型確認多雲環境與安全與維運穩定性,目標是將雲端內化為組織日常運營的一部分,進而邁向 Cloud First 階段:在合規前提下,新專案與系統升級預設在雲端環境開發,並善用雲原生優勢加速新產品功能開發速度。
「集團雲端策略只有一個核心原則:讓雲成為 AI 時代的成長引擎,而不是單純的基礎設施。」關於國泰的未來雲端布局,顏勝豪如是總結。

國泰金控 雲端策略發展部 協理|顏勝豪 Otto Yen
圖/ 數位時代

以雲端為 AI 資源引擎、發揮數據燃料價值,實現 AI 賦能業務應用

國泰不僅在2025年完成集團百套系統上雲,也啟動數據上雲計畫並為 GenAI 奠定基礎建設。
例如國泰金控實現數據上雲,打造資料湖倉與 GAIA 生態系統架構為 AI 賦能業務做準備:成立國泰風險聯防中心(CRC)攜手集團洗防人員強化風險控管與金融犯罪因應能力;釋出國泰員工 AI 助手–Agia–Beta
版,提供差勤、福利與權益、技術支援、職務職能與集團其他資訊等五大類別管理辦法等查詢服務;此外,亦推出集團數據共享平台、集團法規知識庫、 AI 評測中心等服務,更好發揮 Cloud First 與 AI 賦能業務應用的價值。
雲端是 AI 時代的關鍵底座、數據則是 AI 的燃料。顏勝豪指出,發展AI需要龐大的 GPU 算力,若自建 GPU 機房,不僅硬體設備昂貴、折舊速度快,光是散熱系統一年就高達兩、三千萬元的成本,若採取雲端資源,可以隨啟隨用,同時,大幅降低試錯成本。「當雲端打好基礎、AI成為能力模組,銀行、人壽、產險與證券的創新不再是單點突破,而是放大集團級綜效。」

國泰以 Cloud First + AI 持續領先市場、形塑未來樣貌

「雲端可以優化算力成本,資料則決定 AI 應用上限。」顏勝豪解釋,在 AI 新世代,AI 模型定調能力「下限」,集團子公司掌握的「獨特資料」則決定應用的「上限」,考量雲端有許多好用 AI 服務,唯有資料上雲才能發揮數據價值、用 AI 賦能集團各子公司業務。
例如國泰世華銀行將採取多公有雲策略,打造雲端智慧生態圈,並以現代化雲原生技術拓展應用場景;同時,運用 AI 與資料分析優化客戶服務體驗,並藉由跨雲整合機制支援多元業務模式,以充分發揮上雲效益。至於國泰產險,不僅在兩年半內完成13套核心系統上雲、優化營運流程,如以 Serverless 架構打造百萬級效果、萬元成本的短網址系統等,讓雲端成為產險驅動長期成長的核心引擎與標準配備。

國泰人壽則是透過雲端與 AI 滿足不同客戶需求,如以 AI Search 精準呈現關鍵字搜尋結果,讓客戶可以精準且快速的查找所需資料、大幅優化官網體驗與滿意度。至於國泰證券則是於2026年初推出「庫存管家」服務,以客戶持股為核心,應用 AI 技術打造個人化推播服務,協助投資人更有效率地掌握庫存狀況,提供更即時、系統化的投資管理體驗。
總的來說,國泰金控在集團的雲端轉型不僅是技術升級,更是思維革新,從百套系統上雲進展到 Cloud First 階段,可以預期在雲地基礎下,國泰將進一步引領 AI 時代變革,持續提升營運韌性與放大創新價值。

註1:Cathay 6R 國泰設計 Cathay 6R 雲端遷移方法論,將系統遷移方式依據上雲模式、系統開發成本分為 Rehost 、Replatform、Refactor、Rewrite、Replace 和 Retain 共6種遷移架構,並能對應到 IaaS、PaaS、SaaS 三種不同上雲模式。

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