本文將探討DeepSeek的崛起如何衝擊全球AI生態，分析其採用的技術策略與數據優勢，並比較中美兩國在AI發展上的資源與思維差異。
同時也將深入探討由DeepSeek引爆的開源與閉源路線之爭、隨之而來的數據安全與國安隱憂，以及台灣在建立「主權AI」過程中，面對數據、算力與模型選擇等方面的挑戰與困境。這場由DeepSeek掀起的波瀾，正預示著AI產業將從單純的性能競賽，轉向更複雜的生態與戰略佈局。
一、DeepSeek：震撼全球AI生態
DeepSeek的誕生為全球AI發展帶來震撼，特別對美國矽谷而言，不僅是技術事件，更是心理與戰略的衝擊。這是第一次，美國核心業者認知到中國AI的崛起已非遙不可及，甚至在某些層面呈現超越態勢。
DeepSeek並未採用全新技術架構，而是運用「蒸餾」（distillation）技術，從大型語言模型中萃取優化後的參數，達成低成本、低能耗的模型運行，展現高效部署潛力。這正是中國擅長的「模仿優化再創新」策略，以既有技術為基礎進行升級並快速產業化。
更重要的是，DeepSeek在資料面具有雙重優勢：一方面透過蒸餾技術間接整合了西方語料成果，另一方面擁有中國14億人口產生的龐大中文語料，這些都是矽谷難以取得的寶貴資源，使其在語言模型競爭中佔有一席之地。
二、美國科技圈的資源與思維落差
矽谷未採取類似路徑，根本原因在於「不缺資源」。據史丹佛HAI2024年AI指數報告指出，美國AI公司獲得的私人投資高達672億美元（約新台幣2.15兆元），遠超中國的77.6億美元（約新台幣2,483億元）。OpenAI、Meta、Google等公司可無須考量資源限制，採取「大模型路線」，將發展重心放在參數規模最大、能力最強的AGI系統上。
相對而言，DeepSeek雖未打破技術邊界，卻促使矽谷重新反思：AI的進步，是否一定要倚賴巨量資本與算力？模型規模越大是否就越有效？這些問題隨著Nvidia股價因DeepSeek公布模型當天暴跌17%，市值瞬間蒸發近6,000億美元（約新台幣19.2兆元）後，更引發關注。投資者開始質疑：高價GPU需求是否仍具可預期成長性？
三、開源與閉源之爭
隨著DeepSeek誕生，AI發展正式進入「開源vs.閉源」的對決時代。
OpenAI、Google、Anthropic等模型屬於封閉架構，提供API介接，但不公開內部訓練資料與模型參數，使用者須支付高額費用且微調能力受限。相較之下，DeepSeek完整開放模型權重、訓練方式與架構，讓開發者得以進行本地部署與客製調整，特別有利於中小企業、新創企業與開發中國家。
儘管開源模式無法像閉源模型般仰賴API授權獲利，但其背後有另一種經濟邏輯——建立「生態系鎖定」與「影響力經濟」。透過開源吸引更多開發者參與與貢獻，進而建立強大的社群網絡。例如NVIDIA的CUDA平台，藉由長年對開發者生態的耕耘，打造出無法輕易轉移的高黏著度生態圈。DeepSeek亦在複製這套模式。
此外，開源模型也具地緣政治意涵。在AI主權競賽中，DeepSeek的崛起將加深中國模型於全球的影響力，尤其對尚未建構自有語言模型的開發中國家而言，其免費、可本地部署的特性將大幅降低進入門檻，重塑全球AI格局。
資安與國安：隱形的信任戰場
然而，DeepSeek的發展也引發隱私與國安疑慮。台灣、美國等政府機構相繼禁止公部門使用DeepSeek，主要擔憂其用戶資料可能落入中國政府掌控。DeepSeek雖列出隱私政策，但在數據儲存、查詢機制、第三方分享上皆模糊，缺乏完整保障。
中國《個人信息保護法》第三章賦予政府調閱權限，使得外界對於模型資料是否安全、是否會被用於情報用途產生疑慮。若DeepSeek未如TikTok般於境外建立資料孤島，資安及國安疑慮短期內難以解決。
然而，短期內，DeepSeek更傾向持續擴張全球市場與收集訓練數據，而非為特定市場進行分散式部署，這也使其在國際化進程中面臨信任挑戰。（延伸閱讀｜「抖音」有背後靈，民眾卻無感？宣導個資安全從網路詐騙下手）
台灣「主權AI」建構的挑戰及困境
台灣在AI硬體領域具全球優勢，從晶圓製程到伺服器組裝皆居世界領先地位。然而，軟體與語言模型發展則相對薄弱。面對AI主權競爭浪潮，新加坡、日本、韓國等國皆已啟動本地語言模型建設，而台灣亦自2023年起推動TAIDE主權模型計畫，採Meta的LLaMA開源模型進行繁體中文訓練。
然而，TAIDE仍面臨三大挑戰：
訓練資料不足：繁體中文語料有限，且法律未清楚授權語料使用，導致資料取得困難。
算力資源不足：政府僅採購百片GPU，難以與韓國萬片級或OpenAI數十萬片級規模相比。
仰賴第三方模型：台灣無自建語言模型，須以LLaMA等架構為基礎，存有潛在資安、國安與隱私風險。
結語：在競逐與風險中找尋平衡
DeepSeek的出現，象徵全球AI發展將從閉源壟斷走向多元化競爭，也重塑AI產業從「性能競賽」轉為「生態競爭」。其中國背景與資安及國安爭議，將迫使各國加快建構主權模型，推動供應鏈多元化與安全化。
對台灣而言，唯有面對軟體落差，補足資料不足、算力資源不足及仰賴第三方模型進行開發等三大挑戰，並在開源與國安之間取得平衡，才能鞏固自身在全球AI戰略競爭中的地位。
未來台灣若能同時深化本土語言模型研發，並善用硬體優勢、打造可信任且具文化辨識度的AI主權模型，將能在技術與價值的雙軌競爭中，開創屬於自己的AI發展道路。（延伸閱讀｜如何站上AI巨人肩膀？台灣的六個應變策略）
詳文請參閱 未來城市專欄https://futurecity.cw.com.tw/article/3667
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