DeepSeek：開放原始碼的勝利，不是中國
最近，DeepSeek 等強大人工智能模型的出現引發了有關全球人工智能領導地位的討論。很多人將其令人印象深刻的表現視為中國在這一重要技術領域超越美國的標誌。然而，這種解讀忽略了關鍵的一點：DeepSeek 的成功主要不是國家競爭的故事，而是 AI 開源開發力量的有力證明。
開放原始碼：DeepSeek 勝利背後的無名英雄
DeepSeek 的成就建立在開放式研究和開源軟體的基礎上。該專案直接受益於 PyTorch（一個被廣泛採用的機器學習框架）和大型語言模型 Llama 系列（兩者均源自 Meta）等貢獻。這些開放資源為 DeepSeek 的發展提供了重要的跳板。
DeepSeek 團隊並非從零開始。他們利用現有的工具和研究，以開源社群的集體知識為基礎。這不是弱點，而是優勢。站在巨人的肩膀上，他們能夠專注於創新，開發新的想法和技術，突破可能的界限。
此外，或許最重要的是，DeepSeek 自身的貢獻也是開放源碼的。這意味著他們的進步現在可供所有人學習、借鑒和進一步開發。這將創造一個正面的回饋循環，加速整個領域的進步。
開放原始碼的真正力量
這就是開放式研究與開放原始碼的真正力量：它能促進合作、加速創新，並使尖端技術的使用民主化。這不是一個國家超越另一個國家的問題，而是全球社群攜手合作，共同推動技術發展的問題。
DeepSeek 的例子強調持續投資與支持開放原始碼計畫的重要性。它表明，開放式合作不僅是人工智能進步的可行途徑，也可以說是最有效的途徑。透過專注於開放式開發，我們可以確保廣泛分享 AI 的好處，為所有人創造更具包容性與創新性的未來。
超越民族主義的敘述
在評估 DeepSeek 等模式的影響時，讓我們將焦點從狹隘的民族主義視角轉移到更廣闊的角度，認清開放源碼的轉化力量。DeepSeek 的成功不是國家的勝利，而是開放科學、開放協作和共享知識力量的勝利。
DeepSeek的成本效益：深入探討
雖然 DeepSeek 的表現無可否認令人印象深刻，但了解其開發成本的細微差異也很重要。
- 報告中的 550 萬美元是指 DeepSeek v3 模型的訓練成本，而非與 OpenAI 的 GPT-3 不相伯仲的 r1 模型。
- 550 萬美元還不包括架構開發和資料擷取的費用。
- DeepSeek 團隊利用其早期採用的大規模 GPU 集群，獲得了大量的計算資源。
- v3 模型也使用 r1 模型產生的資料，使成本計算更加複雜。
DeepSeek 的效率值得讚揚，但這也是幾個因素的自然結果：
- 以現有知識為基礎： LLM 技術並非秘密；DeepSeek 得益於公開的研究和技術。
- 演算法的進步：演算法的改進使訓練流程更有效率。
- 運算成本下降：運算能力的成本持續下降，使得大規模訓練更容易實現。
- 蒸餾：類似知識蒸餾的技術允許使用大型模型的資料來訓練更小、更有效率的模型。
- 最佳化的基礎架構： DeepSeek 很可能受惠於最佳化的資料傳輸與負載平衡技術。
此外，有報導指出 DeepSeek 可能使用了 50,000 個 H100 GPU 的大型集群，突顯其資源規模。
結論
DeepSeek 的成功故事證明了開放原始碼、協作和有效資源運用的力量。它提醒我們，在人工智能的世界裡，進步往往是由共享知識和集體努力所推動，而不僅僅是國家競爭。藉由擁抱開放原始碼和促進全球合作，我們可以釋放人工智慧的全部潛力，並確保所有人都能擁有更包容、更創新的未來。
