原创 中国AI冲击来了！从引进晶片到矽谷恐慌真能弯道超车？
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今年农历新年，AI话题热度依旧不减，但从AI教主黄仁勋，转到透过低成本、高性能打造AI模型打响名号的中国AI新创公司DeepSeek，去年底推出DeepSeek-V3， 1月再发表DeepSeek-R1，号称能媲美OpenAI的o1模型、Meta的开源AI模型Llama 3.1，不仅引发矽谷恐慌，也让全球AI股市震荡，中国AI突破美国封锁的讨论随之升温。
DeepSeek事件引发资本市场开始质疑美国对国内的AI技术封锁是否失效，甚至影响到北美4大CSP（亚马逊、Google、微软、Meta）对AI晶片的需求，连带使辉达股价波动，改变AI产业投资逻辑。
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但国内AI真能「弯道超车」？虽然OpenAI推出新模型速度的确有放缓迹象，但黄仁勋在CES提到「缩放定律」（scaling law），除了前期训练，后期训练及测试时间缩放（Test Time Scaling）也是AI发展的关键。
此外，DeepSeek被指透过5万颗遭出口管制的H100晶片训练AI，而非论文所称的2048颗H800，中国引进英伟达AI晶片并非新鲜事，去年外媒就曾报导，近期更有企业疑似透过新加坡等第三国购买英伟达AI晶片。但不可否认的是，国内已经在美国封锁下，仍逐步累积算力资源。
此外，DeepSeek运用蒸馏模型（Model Distillation）与API开源策略，降低计算成本，虽称不上创新，却让市场看见不需大量砸钱购买AI晶片，也能打造高效能AI模型，让AI更快找到合适的商业模式。
若DeepSeek想朝通用人工智慧（AGI）迈进，仍需庞大算力支持，反而需要更多AI晶片，因此，英伟达、AMD、英特尔等处理器厂商迅速行动，宣布自家产品支援DeepSeek模型，微软更称可在Copilot PC运行。与其讨论国内AI是否「弯道超车」，不如说这场技术突破促使美国企业寻找新的AI发展路径。与其恐慌，若矽谷选择拥抱变革，探索新的AI发展模式，这才是AI竞争中的核心优势。
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