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進入DeepSeek影響美中AI競爭？ 國防院學者：晶片禁運是最大挑戰
中國新創公司DeepSeek（深度求索）AI模型與美國ChatGPT示意圖。（歐新社檔案照）
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〔記者涂鉅旻／綜合報導〕中國新創公司DeepSeek（深度求索）發布AI模型，外界好奇，中國有無能耐挑戰以美國為首的生成式AI領域。不過，國防院國安所助理研究員楊一逵近期撰文剖析， AI晶片的關鍵性、DeepSeek國際發展前景，以及對美中競爭影響，指先進晶片的禁運仍為DeepSeek最大挑戰，其充滿中國當局認知戰操作痕跡，也衝擊外界對此模型的信任。
（以下為國防院國家安全研究所助理研究員楊一逵所著「探析DeepSeek對美中AI競爭影響之虛實」全文，發布於國防院網站即時評析專區，本報獲國防院同意全文轉載）
「人工智慧」（Artificial Intelligence，簡稱AI）對國家安全、國防現代化、經濟與社會發展影響深遠，係美中競爭核心之一。中國「深度求索」（DeepSeek）近期推出的DeepSeek-R1「大型語言模型」（Large Language Model），號稱即便面對美國AI晶片禁令，仍可以低成本的方式，透過「強化學習」（Reinforcement Learning）、「監督式微調」（Supervised Fine-Tuning）等方法論創新，達到與美國OpenAI旗下OpenAI o1模型相似表現。DeepSeek出世，挑戰當前美國投入高額訓練成本，購買大量先進「圖形處理器」（GPU）晶片，與試圖建構「超大規模AI資料中心」（Hyperscale AI Data Center）等發展AI方式，彷彿AI發展並不一定需要大量的訓練成本與高階晶片。專家指出，DeepSeek的成功不僅代表美國對中國晶片出口限制的失效，反刺激中國在有限的AI晶片資源下創造出如同蘇聯搶先發射人造衛星的「史普尼克時刻」（Sputnik Moment）。DeepSeek是否真已改變美中AI競爭局面？本文將從AI晶片的關鍵性與DeepSeek國際發展之前景，探析該AI模型對美中競爭影響之虛實。
DeepSeek對美中AI競爭的影響虛大於實
DeepSeek將其模型思維鏈建立於其他公司既成AI推理數據與資料集的方法，短期內確實可突破有限晶片資源的限制，勾勒出業界對低成本AI模型應用的各種想像。然長期來看，鑒於晶片運算力及規模與AI模型訓練、推理產出之質量及效率成正比，中國整體AI模型的發展將持續受到美國晶片禁令的影響。換言之，DeepSeek未來的升級、設備更新、擴大訓練與大規模應用，將因高階GPU晶片的取得障礙而受限制。DeepSeek創辦人梁文鋒也公開坦承，先進晶片的禁運仍係最大挑戰。
事實上，DeepSeek自1月27日已開始限制新用戶之註冊。其官方說法係因系統面臨大規模網路惡意攻擊。然美國「戰略暨國際研究中心」（CSIS）專家艾倫（Gregory C. Allen）推測，DeepSeek在美國於2023年10月啟動晶片禁令前購入的先進晶片，可能只計劃至模型構建與前訓練階段，未預料大量用戶註冊後產生大規模的「推理」（Inference）運算需求，導致系統無法負荷，若不暫停新用戶之註冊與限制使用，伺服器恐將癱瘓。這凸顯高階晶片運算力的不可替代性與DeepSeek無法跨越的鴻溝。
現階段DeepSeek的AI模型表現優異與其獲取的既成AI推理數據質量有關。若該公司無法取得大量的既成AI推理數據，或該等數據品質不佳，即便有創新的訓練方法，也難以產出準確結果。川普政府的AI專家塞克斯（David Sacks）表示，不排除DeepSeek可能在未經授權下取得大量美方OpenAI已完成的訓練資料集，並以美方既成數據為基礎，加乘DeepSeek的應用效率。為了避免美方公司在投入巨額成本後的AI訓練成果被外國廠商輕易「蒸餾」（Distillation），川普政府正在研究DeepSeek對美國國家安全的影響，並與美國AI公司商討因應手段。DeepSeek未來或將面臨更嚴峻的AI晶片禁運與既成數據取得之障礙。
綜上所述，高階AI晶片的數量與規模，與透過高階晶片產生的數據質量及建立的應用規模，是AI技術發展的三大支柱，其中又以高階晶片運算力之規模最為關鍵。美國對中國高階AI晶片之禁令，將持續限制中國AI技術的發展。
DeepSeek的認知操作與數據安全風險將限制其國際版圖擴張
DeepSeek的問世充滿北京認知戰操作的痕跡，直接衝擊各界對該AI模型的信任。美方人士指出，DeepSeek選擇與美國川普總統就職同一天公開其AI模型與論文，形塑美國對中國AI晶片禁令無法阻礙中國自主發展AI的論述，可視為一種政治及輿論操作。其中更夾帶希冀美方取消對中國高階AI晶片出口限制的訊號，因美方晶片禁令不僅無效，反刺激與助長中國在AI技術上的創新與超前。美國網路公司Graphika發現中國官方媒體與帳號亦呈現組織性的宣傳行為，散播DeepSeek如何以低成本與「開源」（Open Source）方式，成功挑戰大量GPU晶片運算力為AI發展不可或缺的既定印象，造成市場動盪。
然實際上，DeepSeek未來的發展不僅還是取決於所獲得高階晶片的數量，所謂低成本的訓練資源似乎也是誤導訊息。DeepSeek不僅與中國官方密切，可在短時間內募集鉅額資金，同屬梁文鋒的「杭州幻方科技有限公司」自2020年至2024年更獲得22筆政府補貼，形同中國政府扶持的AI模型技術。更重要的是，依據「開放原始碼促進會」（Open Source Initiative）對「開源」的定義——包含完整公開原作者的程式源碼，DeepSeek並非「開源」，因其未公開模型的訓練數據來源，學習與訓練的數據集與程式碼，導致外界並不清楚其挪用的原始既成數據內容。 DeepSeek公開的僅係在既成數據集基礎上增加的參數，或稱「權重」（Weights）。若僅憑公開的參數，沒有源頭數據與程式碼，他人無法複製DeepSeek模型。簡言之，DeepSeek並不是真的「開源」，而其隱藏的數據來源讓外界對其低成本的訓練模式主張產生懷疑。
各國對DeepSeek的使用者數據收集行為更充滿疑慮。依據中國現行《國家情報法》，中國任何的組織和公民都應為國家擔負情報蒐整的義務與責任。若北京當局詢問與索取關鍵敏感數據時，DeepSeek將難以拒絕。加拿大網路安全公司Feroot Security更發現DeepSeek隱藏的程式碼可將數據發送至中國國營電信企業「中國移動」旗下的伺服器。該中方電信企業早於2020年被美國納入「中國軍事公司」（Chinese Military Companies）限制名單中。這不僅顯示中國政府與DeepSeek收集用戶資料之間的互通性，更透露出DeepSeek收集的數據可能挪用於中國軍民融合的產業鏈之中。
有鑑於此，各國政府目前對DeepSeek不僅產生戒心，甚至逐步形成集體式抗拒。舉例來說，愛爾蘭、法國、比利時和荷蘭等國對DeepSeek收集用戶資料與敏感數據的行為表達憂心。我國、美國、義大利、印度、澳洲、日本等更禁止公務機關使用DeepSeek。日後DeepSeek將難以在國際間擴大實質發展版圖，亦不足以改變美國領先的AI競爭格局。
美台半導體生態系將持續扮演全球AI發展的關鍵角色
不論係建立大型數據資料庫，國家級的AI發展計畫，或是開源的小規模及低成本的AI應用模型，高階晶片的運算能力都不可或缺。搭配大量晶片的專有大型AI模型一樣可以採取節省資源的訓練方法，更提升效能與應用廣度。低成本的開源AI小模型若欲升級應用效能，還是需要晶片運算力的強化。未來若低成本的AI小模型被廣泛商業化應用，市場上對AI 晶片運算力的需求必將只增不減。在此脈絡下，美台間互補與互惠的半導體生態系——美國的研發、設計、材料與設備及台灣的製程、封裝與測試，將持續扮演全球AI技術發展的關鍵角色。
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