中國AI公司DeepSeek（深度求索）發布低成本AI模型DeepSeek，驚豔全世界。DeepSeek模型為何成功？將如何影響產業走向？
愈來愈多人開始測試、使用DeepSeek V3、DeepSeek R1，不少人使用的心得為DeepSeek性能不錯，價格僅OpenAI同級產品的2%左右，令人激賞。
為什麼DeepSeek能在有限的運算資源下（美國禁止高階AI晶片輸出到中國），能夠快速發展出大語言模型？並且在成立短短1年半後，即能開發出與美國OpenAI尖端大語言模型「比肩」的模型？
分析DeepSeek成功的因素如下:
成功因素一：人才、資源預先布局
首先，是DeepSeek創辦人梁文鋒在2015年成立對沖基金「幻方量化」，該公司主要的業務是積極研發機器學習、深度學習等技術，發展人工智慧進行金融操作。因此梁文鋒早就對人工智慧有深刻的認識。
ChatGPT問世後，梁文鋒應該注意到人工智慧新時代來臨，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。
梁文鋒累積一定基礎後，於2023年7月17日設立DeepSeek，專注研發AI大語言模型。
DeepSeek以高薪招募「天才級」（成績名列前矛以及曾在國際期刊發表論文）的「新鮮人」（剛畢業或畢業僅1、2年，碩士、博士在學研究生等）加入研發團隊。
DeepSeek的菁英團隊加上原有的基礎，撰寫出高效、精簡的程式。
成功因素二：以較少的運算資源，達成不錯效能
目前所有「大語言模型」未脫離Google Transformer架構，真正的創新是發展出另一套架構。
DeepSeek採用混合專家模型（MoE）架構與強化學習（RL）技術。MoE只啟動與特定任務相關的參數，這可提升運算效率並降低成本。
RL則採用創新的群組相對策略優化（GRPO）技術，這可以提升數學能力，擺脫對標註數據的依賴，不需要大量人工標註數據，降低訓練成本。
GRPO可促進自主學習，模型可透過多輪迭代，逐步優化它的行為策略。
DeepSeek降低數據精度採用FP8（8位元浮點運算），這可以提高運算速度，以較少的運算資源達成不錯的效能。
1月28日，DeepSeek一篇預先發表的論文，將數據精度降低到FP4，而且效能與BF16（16位元腦浮點）相當，這可進一步讓DeepSeek以更少的運算資源，達成同樣的效能。
成功因素三：利用模型蒸餾快速學習
模型蒸餾技術也讓DeepSeek能夠快速完成訓練自己的模型。所謂的模型蒸餾，是以成熟的模型（如ChatGPT o1）當作「老師模型」，而將欲訓練的模型（如DeepSeek V3）當作「學生模型」。
訓練過程是以同樣的資料，同時各自輸入老師與學生模型，將老師模型輸出的資料，逆向輸入學生模型，讓學生模型能學習老師模型參數設定的方式。
老師模型耗用很多資料與時間的訓練的成果，讓學生模型「蒸餾」出精粹的結果，節省龐大的資源與時間。
「短小精悍」的DeepSeek，讓大語言模型將來對運算資源需求有可能會降低，取而代之是眾多的「中小模型」。
DeepSeek R1與OpenAI o1差在哪？
讓我們以DeepSeek R1與OpenAI o1來比較兩者的性能與運算成本。
DeepSeek R1在數學、科學與程式設計領域表現突出，但是在一般化的應用，則需要額外微調。所幸由於DeepSeek R1的開源特性，讓開發者可以針對特定需求進行優化。
相較之下，OpenAI o1訓練於更廣泛的數據集，因此具備強大適應性，無需額外調整即可處理多種任務，適合通用AI的應用。
在隱私與數據安全方面，DeepSeek R1的數據儲存於中國境內的伺服器，由於可能涉及廣泛的使用者數據收集與沒有明確的共享政策，這可能引發使用者對資安疑慮。
相較之下，OpenAI o1受歐盟GDPR及美國CCPA法規監管，提供明確的「數據刪除機制」及「使用者隱私權」選項，可確保更高的透明度與安全性。
目前收費方面，DeepSeek R1遠低於OpenAI o1。
DeepSeek R1每百萬輸入Token價格為0.14至0.55美元，而Open AI 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，Open AI o1每百萬輸出Token為60美元。
DeepSeek R1、DeepSeek V3除了是「價廉物美」的大語言模型外，更重要的是它的開源性，可讓使用者自由下載。
據悉目前只要在PC上加裝中高階的圖形顯示卡（如輝達的RTX 40、50系列），即可下載DeepSeek R1或DeepSeek V3，讓使用者可單機使用AI大語言模型。
展望未來，輝達的高階GPU成長可能放緩，不過邊緣AI的應用將快速發展。機器人、自駕車等AI實體應用業者，將可修改DeepSeek大語言模型發展自己的AI，不必依賴像OpenAI公司這類開發大語言模型的公司。
