中國AI新創DeepSeek發表大幅降低成本的模型，採用Nvidia硬體；相較美國巨頭OpenAI由Microsoft支持，AI算力、技術創新及商業佈局正急速重塑全球市場。
近年來，全球人工智慧發展進入可計算力成本與效能全面競爭的新階段，中國AI新創公司DeepSeek最新推出的DeepSeek-V3.2-Exp模型正是重大突破之一。該模型以“Sparse Attention”機制優化長文本訓練與推理效能，同時大幅降低API運算成本，每次輸入和輸出皆刷新低價紀錄，意圖搶攻大型語言模型市場。
DeepSeek大幅壓低模型訓練支出，根據其公開資料，針對強化推理能力的R1模型，總訓練成本僅需29.4萬美元，採用逾500片Nvidia(NVDA)H800 GPU。這與美國Microsoft(MSFT)支持OpenAI之GPT-4形成鮮明對比，後者單次訓練傳聞動用逾萬枚GPU、資本與算力投入遠高於業界平均。此一現象突顯中國新創企業透過技術創新，低成本高效率切入AI市場，既有挑戰者也有潛在顛覆者。
在AI模型成本急速下滑的同時，Nvidia以其GPU產品成為各種AI模型不可或缺的底層硬體供應商。Nvidia的高效能運算平台被美國、中國新創公司廣泛採用，成為全球AI產業鏈中關鍵節點。另一方面，Microsoft則握有OpenAI最大資源投入，推動雲端算力、軟體服務深化布局。這場算力與技術創新的較量，正加速全球大型語言模型產業的商業落地。
業者分析，除了硬體提升外，演算法優化如Sparse Attention帶來顯著成本效益。DeepSeek的實驗釋出，讓開發者承受更低的投入門檻，使中小型創業團隊得以試驗、改良，激化產業競爭。此外，隨著AI訓練資本支出及能耗引發全球關注，後續是否能維持技術、成本雙贏效益仍待考驗。
值得注意的是，資本市場正熱烈關注AI基礎設施創新，相關GPU供應商如Nvidia、市場佈局者如Microsoft備受投資人青睞。展望未來，算力瓶頸、市場標準與跨國競爭，或將決定下一波AI技術革命進程。如何平衡低成本創新與品質、資安要求，也考驗各方參與者的技術厚度與商業策略。
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