中國研發團隊兩個月打造ChatGPT開源對手，震撼矽谷

中國研究人員在短短兩個月內，就打造出一款可與ChatGPT匹敵的開源模型，令矽谷為之驚慌。

由中國研究人員研發的全新推理模型DeepSeek-R1，能以極低成本，展現出與OpenAI的o1模型不相上下的任務處理能力。

中國推出了一款價格低廉的開源模型，足以對抗OpenAI的ChatGPT。此舉讓一些科學家興奮不已，卻也讓矽谷憂心忡忡。

這項創新背後的中國人工智慧（AI）實驗室DeepSeek，在2024年12月底推出了免費的大型語言模型（LLM）DeepSeek-V3，並聲稱僅耗時兩個月、花費558萬美元就完成訓練，不論時間或成本，都遠低於矽谷的競爭對手。

緊接其後，在1月20日（星期一），更新的模型DeepSeek-R1問世。在第三方基準測試中，DeepSeek-V3展現出與OpenAI的GPT-4o以及Anthropic的Claude Sonnet 3.5相當的能力，在解決問題、編碼和數學等任務中，更勝Meta的Llama 3.1和阿里巴巴的Qwen2.5等模型。

如今，R1在許多相同測試中，也超越了ChatGPT最新的o1模型。其令人矚目的效能、低廉的成本、半開源的特性，以及在訓練時大幅減少的圖形處理單元（GPU）使用量，不僅令AI專家讚嘆，也引發了中國AI模型超越美國同類模型的討論。

作為OpenAI的戰略合作夥伴，微軟執行長Satya Nadella於1月22日在瑞士達沃斯世界經濟論壇上表示：「我們必須非常、非常嚴肅地看待中國的這些發展。」

相關訊息：AI如今已能自我複製，此一里程碑令專家們深感恐懼。

AI系統透過人類輸入的訓練資料進行學習，據此依據訓練資料集中不同模式出現的機率生成輸出。

對於大型語言模型而言，這些資料即為文字。例如，2023年推出的OpenAI的GPT-3.5，便是以從Common Crawl儲存庫中獲取的約570GB文字資料（約3000億個單詞）進行訓練，這些資料來自書籍、線上文章、維基百科及其他網頁。

像R1和o1這樣的推理模型，是標準大型語言模型的升級版本，運用「思維鏈」方法回溯和重新評估邏輯，從而更準確地處理更複雜的任務。

這使得推理模型在希望將AI融入工作的科學家和工程師中備受青睞。

然而，與ChatGPT的o1不同，DeepSeek是一個「開放權重」模型（儘管其訓練資料仍屬專有），使用者可窺探其內部並修改演算法。同樣重要的是，其價格對使用者更為親民，比o1便宜27倍。

除了效能出色，DeepSeek備受矚目的原因還在於其成本效益；與競爭對手動輒數千萬到數億美元的訓練費用相比，該模型的預算極為有限。

此外，美國的出口管制限制了中國公司獲取最佳AI計算晶片的機會，迫使R1的開發人員開發更智慧、更節能的演算法，以彌補計算能力的不足。據報導，ChatGPT處理訓練資料需要10,000個Nvidia GPU，而DeepSeek的工程師表示，他們僅用2000多個就達到了類似效果。

DeepSeek能在多大程度上轉化為實用的科學和技術應用，或者它是否只是訓練模型在基準測試中取得高分，仍有待觀察。科學家和AI投資者正密切關注。