今年過年，每條大街小巷，每個人的嘴裡，見面第一句話，不再是恭喜恭喜，而是 DeepSeek。 為什麼 DeepSeek 能引發現象級的關注，這就要講回到 AI 燒錢這件事。

AI 燒錢是經由擴展定律（scaling law）而來的結果。擴展定律是指模型的效果會與模型參數大小、訓練數據量和耗用算力三者有關。也就是說，當我們想要煉成一個超厲害的 AI 模型，過去有 3 條路徑：一是把模型弄大、二是增加數據量、三是增加訓練投入的算力，當然模型變大以及數據量增加也都會耗用算力。

透過擴展定律，我們還能評估出每次燒錢能換來 AI 效果多大的提升。最容易達成的路徑，也是過去幾年 AI 界的重點是「模型搞大」。所以，為了要做出更厲害的 AI，就要根據擴展定律公式把神經網路做更大，投入更多的 GPU，輝達也因此賺得盆滿缽滿。但投入會有邊際效應遞減的問題，這也是為何美國幾個巨頭在比大小時，忽然驚覺電力可能不夠。

那麼從數據量規模呢？基本上谷歌與微軟各自擁有搜索引擎，意味著這些模型早就用了全球規模的公開數據訓練了，也很難再擠出大規模沒用過的數據。

模型便宜又好用？別抹煞前人的努力

加上美國限制 GPU 出口中國，DeepSeek 在有限的硬體與預算的規格，竟然能做出與 GPT o1 效果相當的模型，這正是它引起旋風的關鍵。在此釐清一下常看到的關於 DeepSeek 的傳聞。

傳聞1：只用了560萬美元就造出和GPT O1相當的模型？

從結果論來看，是的，DeepSeek R1 是非常優秀的模型，在中文英文的範疇中，推論、寫作、寫程式的表現完全不輸 o1，但是如果你說用 560 萬美元做出來，成本僅 1/10 不到，這就有欠公允了。這就好像去鼎泰豐買年菜回來，加熱 10 分鐘擺盤上桌，然後宣稱做年夜飯只花了 1/10 的時間一樣。DeepSeek R1 是前一代模型 DeepSeek V3 的微調，而DeepSeek V3 又來自阿里巴巴旗下雲端運算公司的通義千問模型，要算成本，別忘記把阿里雲耗費在這基礎模型的心力與訓練成本加回去。

「蒸餾」就是「偷學」？提煉的是自己的大模型

傳聞2：用知識蒸餾偷了OpenAI的模型？

知識蒸餾是機器學習中很特殊的技術，過去我們主要是讓機器學習人類給的答案，為了讓學習有效率，過去我們多半是把題型定義成有明確答案的是非題或選擇題。但真實世界存在模糊曖昧灰色的區域，一個複雜的大模型可以從它過去學過的數據，理解這些模糊地帶，但是小模型本身資質不夠，很難靠自己頓悟。知識蒸餾正是雙管齊下，同時讓小模型學習人類給的答案，還要直接灌輸它無法自己頓悟的潛知識，訓練出與原來老師模型效果相當的小模型，這過程稱之為知識蒸餾。

知識蒸餾這概念 2015 年就被提出，也是 AI 界很成熟被使用的技術，所以並非 DeepSeek 特有，但要說到他們會不會用這個技巧偷了 OpenAI 的模型。基本上，答案是不會，因為知識蒸餾的前提是要取得老師模型輸出的機率分布，但是 OpenAI 沒有公布過這些，所以無從蒸餾起。DeepSeek R1 主要是將「自己家」的完整 R1，透過知識蒸餾，在效果不會有明顯衰退的前提下，能在算力更少的設備上執行的小版本。這讓最強大的推理模型可以因為蒸餾而大幅瘦身，舊時王謝堂前燕，飛入尋常百姓家。

傳聞3：以後不需要那麼多算力，輝達慘了？

但仔細一想，DeepSeek 是用什麼訓練出來的，答案還是輝達的顯卡。輝達會不會因此沒人用了？工業革命的開始是來自於珍妮紡紗機的發明，機器的織布效率是人工的 8 倍，所以那時認為將造成大量失業，但實際情況是紡織品的消費者從王公貴族擴及到所有民眾，市場變大了，需要的人工反而更多。我認為輝達也是一樣，過去是幾個巨頭購買 GPU，現在因為 DeepSeek 降低了語言模型的進入門檻，所以中大型企業的市場會蓬勃發展，在未來3~5年內尚無技術可以替代的情況下，我認為輝達的市場需求只會增不會降。

核稿編輯：張玉琦