DeepSeek解析1|神秘AI公司掀起全球AI風暴,一篇看懂553天關鍵布局
DeepSeek解析1|神秘AI公司掀起全球AI風暴,一篇看懂553天關鍵布局

2025年開年沒多久,中國AI公司DeepSeek(深度求索)發布低成本AI模型DeepSeek,讓全世界都嚇了不小一跳:在受到美國牽制的背景下,這家神秘AI公司究竟是如何利用有限的資源,做出性能不輸OpenAI的AI模型?本篇文章回顧DeepSeek從成立到發布DeepSeek R1的553天,究竟經歷了什麼?

1月13日,彭博資訊(Bloomberg)專欄作家、美國喬治梅森大學經濟學教授柯恩(Tyler Cowen)發表一篇文章,談及中國在拜登政府嚴格禁止AI晶片隊中國出口的環境下,仍然能夠創造出與知名的ChatGPT、Claude等模型不相上下的大語言模型。

柯恩在文章提及「DeepSeek V3」,經過他使用好幾天後,認為這是幾年來他用過的眾多大語言模型(LLM)中,可以名列前茅的LLM。

DeepSeek V3速度快、好用,而且有免費版。雖然在對於精深或困難問題的回應,DeepSeek V3還比不上美國的頂尖LLM,不過柯恩仍然把它列入第一流,包括一些測試人員,很多人也都認為DeepSeek V3表現傑出。

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圖/ shutterstock

DeepSeek-V3這款參數高達6,710億的大語言模型,在預訓練階段(pre-training,指在一個較小的、特定任務的數據集上進行微調fine-tuning之前,先在一個大數據集上訓練模型的過程)只用了55天,使用2048張H800 GPU叢集,費用僅557.6萬美元。這對動輒必須耗資數十億美元訓練大語言模型的美國先進AI公司而言,無異是敲出一記警鐘。

以往開發大語言模型需要龐大的資源,必須購買數量龐大的AI伺服器,建立人數眾多的研發團隊,因此投入資金從數十億美元起跳。

如今大語言模型投入的資源可大幅降低,這將會有更多的公司投入大語言模型的開發,尋求新的商機。

柯恩這篇專欄發表後,市場淡然處之,不知之後「風暴」將起。

DeepSeek開源、便宜、性能佳,讓全球瘋狂下載

1月20日川普就任美國總統,DeepSeek於同一天發布他的推理模型「DeepSeek R1」,這個模型與Open AI的o1的性能相距不遠,互有高下。

DeepSeek R1的使用價格較o1便宜很多,每百萬輸入Token為0.14至0.55美元,而o1每百萬輸入Token為7至15美元。DeepSeek R1每百萬輸出Token為2.19美元,o1每百萬輸出Token為60美元。

DeepSeek R1 與 OpenAI o1成本比較

模型 輸入價格 (每百萬Token) 輸出價格 (每百萬Token)
DeepSeek R1 0.14-0.55美元 2.19美元
o1 7-15美元 60美元

DeepSeek R1開始在全球廣受注意,在很多地區AI類App的下載次數名列前茅,短短數星期,目前累積下載次數超過1,800萬次。

DeepSeek R1、V3皆是開源模型,使用者可自由下載模型,然後安裝在自己的終端設備上,個人電腦加裝高階的圖形顯示卡後,即可將DeepSeek R1或DeepSeek V3安裝在電腦上自己運作。

DeepSeek創辦人「洞燭先機」,3年前就開始研發LLM及採購輝達GPU

DeepSeek是中國AI公司DeepSeek(深度求索)推出的AI模型,背後是一家利用AI進行投資的對沖基金「幻方量化」(High-Flyer)所設立。該公司積極研發機器學習、深度學習等建立AI進行金融操作,共同創辦人是現年40歲的梁文鋒與其2位浙江大學同窗。

幻方量化的AI模型非常成功,因此能在金融市場獲得豐碩的報酬,2022年ChatGPT問世後,梁文鋒應該注意到AI新時代來臨,推想他應該已經在幻方量化公司內開始研發大語言模型,並且採購輝達的GPU。

延伸閱讀:
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?

DeepSeek 553天關鍵布局

2023年7月17日,幻方量化成立DeepSeek,招募100多位博士生、碩士生、大學剛畢業、或畢業一兩年的青年。重點是這些員工是成績名列前茅,並且有在國外知名期刊發表過論文的紀錄。

2023年10月28日,DeepSeek成立僅3個多月,旋即發表DeepSeek-Coder,這是DeepSeek的第一個大語言模型。

1個月後、也就是11月29日,DeepSeek發表DeepSeek-LLM。

2023年12月15日,DeepSeek發表DreamCraft3D,這是一個3D生成模型。

成立短短5個多月,DeepSeek發表4個大語言模型,成就相當驚人。

進入2024年,DeepSeek在技術更加精進,發表出性能更佳的大語言模型。

2024年1月11日,DeepSeek發布DeepSeek-MoE,這是個「混合專家模型」,效能超越Llama 2-7B,且計算量降低60%。

2024年2月5日,DeepSeek發布DeepSeekMath,DeepSeekMath在競賽級「MATH基準」測試中取得了51.7%的優異成績,效能接近Gemini-Ultra和GPT-4的水準。

2024年3月11日,DeepSeek發布DeepSeek-VL。

2024年5月,DeepSeek發布MoE大模型DeepSeek-V2,該模型為開源,不僅公開技術內容,並且可讓大家自由下載模型。DeepSeek-V2的API定價為每百萬Tokens輸入人民幣1元、輸出人民幣2元,價格僅為GPT-4 Turbo的百分之一。

2024年6月17日,DeepSeek發表DeepSeek-Coder-V2。DeepSeek-Coder-V2在程式設計和數學基準測試中表現優異,超越了GPT4-Turbo、Claude 3 Opus和Gemini 1.5 Pro等模型。

2024年8月16日,DeepSeek同時發布DeepSeek-Prover-V1.5和DeepSeek-Prover-V1。

2024年9月5日,DeepSeek 宣布合併 DeepSeek Coder V2 和 DeepSeek V2 Chat 兩個模型,升級推出全新的 DeepSeek V2.5 新模型。

2024年11月20日,DeepSeek 發布 DeepSeek-R1-Lite,這是DeepSeek第一個推理模型,是DeepSeek-R1的先行版。

2024年12月13日,DeepSeek發布用於高級「多模態理解的專家混合視覺語言模型」DeepSeek-VL2。

2024年12月26日,DeepSeek發布DeepSeek-V3,這也是開源模型。DeepSeek-V3的評測成績超越Qwen2.5-72B和LLaMA 3.1-405B等開源模型。與GPT-4o、Claude 3.5-Sonnet等閉源模型性能相抗衡。

2025年1月20日,發布DeepSeek-R1開源模型,在數學、代碼、自然語言推理等任務上,效能與OpenAI o1正式版相當。

2025年1月27日,發布多模態大模型Janus-Pro

DeepSeek「無懼禁令」,俄羅斯、伊朗也能循DeepSeek模式?

DeepSeek的模型能夠受到西方世界的注意及使用,主要是直接可在線上透過App或網站下載,不像其他中國開發的大語言模型必須與微信等綁定。

DeepSeek在2024年共發布10個大語言模型,最後發表的DeepSeek-V3獲得美國AI產業界的重視,讓大家見識到運算資源受限的中國,也能用相對較少的資金,開發出性能優越的大語言模型。

其他受美國管制AI晶片出口的國家(如俄羅斯、伊朗、巴基斯坦等),或許也能夠循此模式,開發出類似的大語言模型。

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DeepSeek是由中國對沖基金「幻方量化」(High-Flyer)於2023年成立的新創公司,對此獨立科技新聞記者高燦鳴(Tim Culpan)指出,Deepseek的突破性進展,「可歸功於其獨特的量化背景。」
圖/ shutterstock

進入2025年,DeepSeek於1月20日發布DeepSeek-R1模型,這也是開源模型。DeepSeek-R1在數學、代碼、自然語言推理等任務上,效能與OpenAI o1正式版相當。

DeepSeek-R1發布後效應擴大,讓許多人懷疑,將來建立大語言模型時不需要像之前一樣部署大量的GPU,導致1月28日輝達股價大跌17%。

2025年1月27日,DeepSeek發布多模態大模型Janus-Pro。

最後我們談DeepSeek-V3最後一次預訓練僅用55天、2048塊H800 GPU叢集,耗資557.6萬美元。這是DeepSeek-V3最後一次預訓練所使用的資源,實際上DeepSeek的算力資源遠大於此。

根據SemiAnalysis網站的資料,DeepSeek可運用的算力資源有A100 1萬張、H20 3萬張、H800 1萬張、H100 1萬張。這些GPU應該是幻方量化在2021年起就開始購買的,推測A100是禁令前購買,H800、H20應該是合法購買,因它們是為中國市場生產的降規版GPU。

這些GPU加上組裝成伺服器及營運成本4年預估總共約25.73億美元,因此DeepSeek雖然開發成本遠低於OpenAI等大咖,但是仍須25.73億美元,可見開發大語言模型是資金與腦力密集的投資。

延伸閱讀:DeepSeek解析2|輝達高階GPU成長因它放緩,「邊緣AI」將加速成長

關鍵字: #AI
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71% 台灣企業資安評級待強化!QNAP World Tour 2026盛大開場,剖析 Edge AI 與營運韌性新局
71% 台灣企業資安評級待強化!QNAP World Tour 2026盛大開場,剖析 Edge AI 與營運韌性新局

近年隨著主權 AI 議題持續升溫,企業開始重新思考資料與算力的部署方式,希望讓敏感資料留在地端,同時具備就近運算的能力,這也進一步加速 Edge AI 的發展。然而,當 AI 從雲端走向本地端與邊緣端時,企業除了追求運算效能與應用創新,更必須確保服務的穩定可靠。畢竟,再先進的 AI 應用,一旦因資安攻擊、設備故障或資料損毀而停擺,就會無法創造商業價值。

換句話說,「AI 創新」與「營運韌性」已不再是兩條各自獨立的單行道。企業加速 AI 布局的同時,也需要一套能守護資料安全、具備快速復原能力並確保營運不中斷的 IT 基礎架構。

因此,在本月 18 日盛大登場的「QNAP World Tour 2026 台北場|立足 Edge AI,決勝企業全方位韌性」論壇中,QNAP 總經理劉文義指出,企業需要的已經不只是把資料存下來,而是一套能同時支撐 AI 創新與營運不中斷的韌性平台。QNAP 此次聚焦企業韌性與 Edge AI 兩大主軸,深度剖析企業 IT 基礎架構如何兼顧穩健營運與 AI 智慧應用,同時展出高效能邊緣 AI 伺服器、企業級 ZFS 全快閃 NAS、網管型交換器等多項新產品,全面滿足企業下一階段的轉型需求。

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QNAP總經理劉文義指出,企業需要的已不只是把資料存下來,而是一套能同時支撐AI創新與營運不中斷的韌性平台。
圖/ 數位時代

從一站式 AI 平台至監控、影音應用,QNAP 加速 Edge AI 落地

在邊緣 AI 領域,QNAP 除了提供 GPU-Ready 的 Edge AI 平台與管理軟體 AI Service Center,更進一步推出 Qsirch AI、QuONE 及 QuAgent 等應用服務,打造從 AI 運算、模型管理、RAG 私有知識庫到 Agent 智慧應用的一站式企業 AI 平台。

QNAP資深智慧儲存產品經理 Yuna Chen形容,AI Service Center 就像一個管理中樞,IT 管理者可在單一介面統一管理所有 AI 應用所使用的模型與金鑰,也能隨時查詢 Token 用量、成本與稽核紀錄,清楚掌握誰在什麼時間點呼叫了哪些模型,讓企業在導入 AI 應用的同時,也能兼顧管理與治理需求。同時Yuna Chen也分享 NAS 結合AI 的使用者體驗,藉由執行在 QNAP NAS 上的對話式 AI 代理程式 QuAgent,自然語言能直接轉化為操作介面,使用者透過對話即可完成檔案搜尋、備份、系統查詢等工作;而 QuONE 則將行動裝置與 AI 技術深度結合,將原本分散的多款應用整合至單一入口,使用者只需一次登入,就能快速存取所需服務,徹底告別繁瑣的跨應用切換與登入流程,打造最直覺的 NAS 智慧助理體驗。

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QNAP資深智慧儲存產品經理Yuna Chen說明,AI Service Center可統一管理AI應用的模型與金鑰,並掌握Token用量、成本與稽核紀錄。
圖/ 數位時代

QNAP 智慧儲存產品經理 Vivian Luo 則說明,Qsirch AI 導入強大的語意理解與多模態檢索能力,能將 NAS 內的巨量檔案轉化為隨查即用的知識庫。使用者只要以自然語言描述內容,就能搜尋 NAS 裡的文件、圖片、影音與音訊等不同格式資料。影音檔案還可自動生成逐字稿,讓過去難以檢索的音訊與影片內容也能被全文搜尋。而所有索引皆在 NAS 本機完成,檔案不上傳雲端,兼顧搜尋效率與資料隱私。

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QNAP智慧儲存產品經理Vivian Luo表示,Qsirch AI具備語意理解與多模態檢索能力,索引皆在NAS本機完成,兼顧搜尋效率與資料隱私。
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除了打造一站式 AI 平台,QNAP 也將 Edge AI 能力延伸至監視監控場域。QNAP 智慧視訊產品部部長 Hanz Sung 指出,QNAP 結合 AI 發展出 Deep Search、SkiLLM 等服務,使用者可以透過自然語言去描述想要搜尋的影像片段,或要求系統執行影像分析、產出調查報告與佐證影片等任務,不僅降低人工調閱影像與事件調查負擔,也讓視訊監控系統從被動記錄的角色,進一步升級為主動分析的監控顧問。

在視訊監控外,另一個 Edge AI 的應用則是影音內容產製。受到影音檔案容量指數級成長、AI 創作普及與多人協作之需求,高效能儲存與低延遲傳輸已成為影響創作效率的關鍵因素。

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QNAP智慧視訊產品部部長Hanz Sung指出,結合Deep Search、SkiLLM等AI服務,可讓視訊監控系統從被動記錄升級為主動分析的監控顧問。
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QNAP 智慧儲存產品經理 Eddie Chuang 表示,QNAP 新一代 NAS 機種不僅支援 Thunderbolt™ 5 高速傳輸、可擴充 25GbE/100GbE、內建 NPU 加速等設計,更運用 AI 提升影音團隊管理與使用素材的效率,例如:透過地端 AI 運算,NAS 可以進一步化身為專案知識庫,協助團隊查詢過往剪輯邏輯、彙整客戶回饋,甚至快速確認素材版權狀態。

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QNAP智慧儲存產品經理Eddie Chuang表示,新一代NAS支援Thunderbolt 5高速傳輸與內建NPU加速,運用地端AI提升影音團隊協作效率。
圖/ 數位時代

從資料確信復原、高可用性到主動式威脅偵測,QNAP 層層築起營運韌性

除了 Edge AI 佈局,本場論壇的第二個主軸「營運韌性」,則從資料備份、高可用性與資安三個面向出發。QNAP 總經理劉文義也於開場引述 QNAP 於 8 月針對台灣 241 家企業進行的資安韌性調查,指出 71% 企業的資安綜合評級落在「待強化」以下,更有 53% 無法確保備份免於被刪除或篡改,揭示了國內企業 IT 架構在應對資安攻擊與營運中斷時的重大潛在風險。

QNAP 資深智慧儲存產品經理 Jack Wang 認為,企業資料備份現正面臨的挑戰是,遭遇災難或事故時,備份資料能否「真正被完整還原」,讓營運迅速恢復正常。為此,QNAP 在最新的備份解決方案 HDP for Business 中,整合自動化備份驗證與快速還原機制。當資料備份完成後,自動於 NAS 上以虛擬機 (VM) 開機驗證,並將過程錄影存證,讓 IT 主管與稽核人員有實際可查驗的復原證明;一旦事故真的發生,Instant Restore 則能直接將備份以 VM 型態在 NAS 上啟動、暫時接手服務,將復原時間從過去以天為單位來計算縮短至分鐘等級,為企業營運建立第一道防線。

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QNAP資深智慧儲存產品經理Jack Wang說明,HDP for Business整合自動化備份驗證,搭配Instant Restore可將復原時間縮短至分鐘等級。
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除了備份資料的可復原性,確保關鍵服務在故障發生時依然能持續運作,更是營運韌性的重中之重。尤其隨著 AI 應用深入核心業務,一旦系統遭受非預期停擺,影響的不只是 IT 部門,更可能直接造成營運中斷與商業損失。為此,QNAP 針對硬體、系統、站點、容量及應用五個可能發生故障的層級,分別提出對應解決方案,協助企業打造高可用性的 IT 架構。

QNAP 資深儲存系統產品經理 Oliver Lam 進一步舉例,像是系統層的 QuTS hero High Availability Manager 採用 Active-Passive 雙機叢集,可在 90 秒內完成故障切換;硬體層的 ES NAS 則透過 Active-Active 雙主控架構,在控制器故障時,可於 30 至 60 秒內接管服務,讓企業在遭遇突發故障時,關鍵服務仍能快速切換至備援系統,將停機時間與營運衝擊降至最低。

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QNAP資深儲存系統產品經理Oliver Lam舉例,QuTS hero High Availability Manager可在90秒內完成故障切換,強化企業高可用性架構。
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而造成系統停擺的原因,除了重大災害,可能是資安攻擊,因此,營運韌性的另一道防線,就是在威脅真正造成破壞之前,及早發現異常。QNAP 先進網通產品經理 Ruby Chan 指出,面對勒索軟體、零日攻擊等資安威脅,企業需要的資安工具,不只是可以防禦威脅,更要具備主動持續偵測與快速應變能力。

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QNAP先進網通產品經理Ruby Chan指出,面對勒索軟體與零日攻擊等資安威脅,企業所需的資安工具須具備主動持續偵測與快速應變能力。
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自推出以來,深獲企業客戶青睞的 QNAP ADRA NDR X 內網資安防禦解決方案,內建超過 4.3 萬筆且還在持續更新的特徵規則,不僅能偵測出已知攻擊,還搭配 AI 行為分析技術去建立裝置的日常行為基準,主動辨識零時差攻擊與異常行為;更透過 LLM 將可疑封包與事件串連成完整攻擊鏈,協助 IT 人員快速掌握威脅脈絡。當系統偵測到高風險事件時,還能與 QNAP NAS 聯動、自動觸發快照,保留遭到加密或破壞前的資料版本,將資安防護從威脅偵測一路延伸到事件應變與資料復原,建立更完整的營運韌性防線,協助中小企業以高性價比的資安投資,輕鬆實現企業級內網防護能力。

當 AI 從雲端走向邊緣,企業 IT 基礎架構肩負的任務也隨之擴大,既要支撐 AI 創新,更要確保資料安全與營運不中斷。從 Edge AI 平台、場域應用,到資料復原、高可用性與資安防護,QNAP 正持續擴展 NAS 的角色,躍升為數位資產與營運連續性的關鍵守護者,協助企業打造穩健的 IT 底座,以全力追求創新、運用 AI 創造更大的商業價值;而QNAP 也深信再強大的技術,最終都要回到每一位使用者的日常體驗 ─ 安全、便利、穩定可靠。

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QNAP World Tour 2026台北場吸引大批IT從業人員到場,展區同步展示邊緣AI伺服器、企業級全快閃NAS等多項新品實機。
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QNAP
現場同步展出Seagate等合作夥伴的「AI READY智慧資料管理」方案,呼應論壇聚焦Edge AI與企業韌性的雙主軸命題。
圖/ 數位時代

錯過了台北場沒關係! QNAP World Tour即將進行全台巡迴
立即報名:
QNAP World Tour 2026 高雄場
10/22 (四) | 13:00- 16:00 |
高雄翰品酒店春耕廳
https://campaign.qnap.com/registration_QNAPWorldTour2026_Taiwan_Kaohsiung
QNAP World Tour 2026 台中場
11/05 (四) | 13:00- 16:00|
台中福華大飯店 5F CR500 會議室
https://campaign.qnap.com/registration_QNAPWorldTour2026_Taiwan_Taichung

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