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就在農曆小年夜,中國公司DeepSeek,以低於市價十分之一的定價提供API服務,引發美股巨大震盪。NVIDIA當日股價暴跌近17%,僅一天就蒸發將近1兆美元市值,台積電ADR更是重挫超過13%。這場風暴不僅衝擊了AI產業鏈,更引起華府的高度關注。數位時代創新長黃亮崢James邀請到Ubitus創辦人兼執行長郭榮昌Wesley,分析DeepSeek R1模型的開源與定價,對AI大廠的技術與價格衝擊、GPU的需求與超算中心商業模式的看法。
聽完這集你可學到:
1.DeepSeek在技術上的關鍵突破:從低精度訓練(FP8)、Multi-Head Latent Attention機制,到MOE(Mixture of Experts)架構的整合創新。
2.開源與閉源之爭的最新態勢:為什麼DeepSeek的開源策略引發Meta等大廠恐慌,以及這可能如何改變AI產業格局。
3.AI模型的價值觀迷思:AI模型在跨國部署時的資安與價值觀衝突,為什麼各國政府對DeepSeek的限制和禁用。
4.GPU市場的未來展望:為什麼低成本策略不一定會打擊GPU需求,反而可能因推理需求增加帶來更大商機。
5.AI超算中心的策略調整:面對價格戰,超算中心如何因應市場變化,以及對未來AI運算基礎設施的影響。
DeepSeek打破過去AI大廠慣常的作法,完整公開了訓練過程中的參數選擇、模型整合方法與實作細節,讓整個產業能夠複製、驗證與改進這些技術。這種開放態度不僅降低了AI技術的進入門檻,也可能促使OpenAI、Meta等大廠重新思考其封閉策略,如同Sam Altman最近在社群媒體上暗示可能開放部分技術。
面對各國政府對中國AI模型的疑慮,從義大利下架APP到美國海軍禁用,Wesley認為未來必須透過在地化改造、去除特定價值觀,並加入符合在地法規的雲端柵欄,才能讓這類高性價比的模型在全球市場發揮價值。雖然訓練成本降低引發市場震盪,但隨著AI應用普及,推理運算需求增加反而可能帶動更多GPU需求,整體產業仍將持續成長。這場風暴或將加速AI技術的民主化,讓更多企業和個人能夠負擔並運用AI技術。
針對目前全球約有60家公司投入6,000億美元市值的AI超算中心建設,Wesley認為短期內不會受到太大影響。他分析,雖然訓練成本可能降低,但AI應用普及化反而會帶來更多推理需求,尤其在機器人、自動駕駛等新興應用崛起之際。從商業模式來看,超算中心不只是提供訓練算力,更重要的是滿足持續成長的推理運算需求。這意味著,隨著AI應用從雲端走向端點運算,GPU的需求不減反增,AI技術的民主化反而可能加速產業正向發展。
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就在農曆小年夜,中國公司DeepSeek,以低於市價十分之一的定價提供API服務,引發美股巨大震盪。NVIDIA當日股價暴跌近17%,僅一天就蒸發將近1兆美元市值,台積電ADR更是重挫超過13%。這場風暴不僅衝擊了AI產業鏈,更引起華府的高度關注。數位時代創新長黃亮崢James邀請到Ubitus創辦人兼執行長郭榮昌Wesley,分析DeepSeek R1模型的開源與定價,對AI大廠的技術與價格衝擊、GPU的需求與超算中心商業模式的看法。
聽完這集你可學到:
1.DeepSeek在技術上的關鍵突破:從低精度訓練(FP8)、Multi-Head Latent Attention機制,到MOE(Mixture of Experts)架構的整合創新。
2.開源與閉源之爭的最新態勢:為什麼DeepSeek的開源策略引發Meta等大廠恐慌,以及這可能如何改變AI產業格局。
3.AI模型的價值觀迷思:AI模型在跨國部署時的資安與價值觀衝突,為什麼各國政府對DeepSeek的限制和禁用。
4.GPU市場的未來展望:為什麼低成本策略不一定會打擊GPU需求,反而可能因推理需求增加帶來更大商機。
5.AI超算中心的策略調整:面對價格戰,超算中心如何因應市場變化,以及對未來AI運算基礎設施的影響。
DeepSeek打破過去AI大廠慣常的作法,完整公開了訓練過程中的參數選擇、模型整合方法與實作細節,讓整個產業能夠複製、驗證與改進這些技術。這種開放態度不僅降低了AI技術的進入門檻,也可能促使OpenAI、Meta等大廠重新思考其封閉策略,如同Sam Altman最近在社群媒體上暗示可能開放部分技術。
面對各國政府對中國AI模型的疑慮,從義大利下架APP到美國海軍禁用,Wesley認為未來必須透過在地化改造、去除特定價值觀,並加入符合在地法規的雲端柵欄,才能讓這類高性價比的模型在全球市場發揮價值。雖然訓練成本降低引發市場震盪,但隨著AI應用普及,推理運算需求增加反而可能帶動更多GPU需求,整體產業仍將持續成長。這場風暴或將加速AI技術的民主化,讓更多企業和個人能夠負擔並運用AI技術。
針對目前全球約有60家公司投入6,000億美元市值的AI超算中心建設,Wesley認為短期內不會受到太大影響。他分析,雖然訓練成本可能降低,但AI應用普及化反而會帶來更多推理需求,尤其在機器人、自動駕駛等新興應用崛起之際。從商業模式來看,超算中心不只是提供訓練算力,更重要的是滿足持續成長的推理運算需求。這意味著,隨著AI應用從雲端走向端點運算,GPU的需求不減反增,AI技術的民主化反而可能加速產業正向發展。
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