國產AI黑馬DeepSeek（深度求索，Deep Seek）自1月20日正式發布大模型DeepSeek R1后，因其在數學、編程和推理等關鍵領域與OpenAI的最強模型性能相當，而且API調用成本低90%至95%，震驚市場。該應用程序更在蘋果中國和美國地區App Store免費下載榜中登頂，其中在美國地區下載榜上更超越ChatGPT。

DeepSeek對股市有何影響？

Saas概念股向上 英偉達急跌

在憧憬AI應用普及下，有關消息刺激多只在港上市Saas概念股向上，其中醫渡科技（2158）曾升逾6%、匯量科技（1860）及微盟（2013）亦曾分別升6%及5.4%。芯片股亦見受壓，中芯（981）曾跌3％；華虹半導體（1347）曾跌逾3%；晶門半導體（2878）更曾跌6%。此外，AI芯片龍頭英偉達（Nvidia，NVDA）亦因此利淡，在部份券商平臺美股夜盤急跌逾5%至135.15美元。

AI行業專家如何評價DeepSeek R1？

綜合媒體報道，DeepSeek R1的驚艷表現引來多位AI行業專家和從業者盛贊。百度（9888）前首席科學家吳恩達在冬季達沃斯論壇上表示，對DeepSeek的進展印象深刻，并認爲他們能夠以非常經濟的方式訓練模型。

微軟CEO吁認真對待中國

微軟行政總裁Satya Nadella也公開表示，DeepSeek切實有效地開發了一款開源模型，在推理計算方面表現出色，而且超級計算效率極高；他更強調，「我們必須非常、非常認真地對待中國的這些進展」。

AI競爭格局有何改變？

DeepSeek的成功更獲外媒形容為「標志著中國在人工智能領域日益強大的自主創新能力」。英國《金融時報》文章指出，DeepSeek并非個例，自去年中開始，阿里巴巴（9988）、 騰訊（700） 、字節跳動等中國科企持續縮小與美國同行差距，除了在能力方面逐漸趨近，更在成本效益上實現超越，而且這種增長效率并非偶然。

開源模型趕上閉源模型

至于DeepSeek的另一熱議焦點，是在于開源模型趕上閉源模型，可能改變競爭格局。事實上，OpenAI的閉源是其主導AI行業格局的一大特征。不過，Meta首席AI科學家Yann LeCun表示，DeepSeek得益于開放生態，其創新基于前人成果的持續迭代，顯示了開源模型正在超越閉源系統。華爾街頂級風投A16z創始人Marc Andreessen更稱，DeepSeek-R1是其見過最令人驚嘆、最令人印象深刻的突破之一，并且是「開源」、是「給世界的禮物」。

值得留意的是，Tesla行政總裁馬斯克曾對OpenAI的閉源提起訴訟。在去年2月29日，馬斯克向舊金山高等法院控告OpenAI背離公共開源AGI的承諾，提出違約、違反受托責任和不公平商業行為等指控，要求法院命令OpenAI恢復開源狀態，阻止OpenAI及其總裁、CEO，以及微軟從AGI技術中獲利，并對OpenAI使用捐款進行清查。不過，馬斯克的努力尚未使OpenAI開源，但DeepSeek正以開源姿態贏得更多認可。

DeepSeek創辦人是誰？何時成立及崛起？

DeepSeek創辦人為梁文鋒，1985年出生于廣東省湛江市，今年約40歲，浙江大學畢業，擁有信息與電子工程學系學士和碩士學位。他早于2008年起開始帶領團隊使用機器學習等技術探索全自動量化交易，到2015年正式成立幻方量化，2019年資金管理規模更突破百億元。

直到2023年，梁文鋒宣布進軍通用人工智能領域，專注于做真正人類等級的人工智能；同年幻方量化正式宣布成立大模型公司DeepSeek。

在2023年11月2日，公司已推出首個模型DeepSeek Coder，該模型免費供商業使用且完全開源；11月29日推出DeepSeek LLM，參數規模達67B，性能接近GPT-4，同時還發布了聊天版本DeepSeek Chat。

DeepSeek被稱為「價格屠夫」及「AI界拼多多」

真正讓Deepseek在AI界受關注，是其在去年5月開源的第二代MoE大模型DeepSeek-V2，該模型在性能上比肩GPT-4 Turbo，價格卻只有GPT-4的百分之一，因此被稱為「價格屠夫」及「AI界的拼多多」。隨后在2024年下半年，還先后發布了DeepSeek R1-lite-preview和DeepSeek-V3。

直到今年推出R1模型，在MATH基準測試上達77.5%準確率，與OpenAI的o1不相上下；在編程領域，R1在Codeforces評測中達2441分水平，高于96.3%的人類參與者。更重要的是，這是在不到600萬美元的投入和2048塊低性能的H800芯片的條件下完成，訓練時間僅用兩個月，令全球側目。

DeepSeek VS ChatGPT

若將DeepSeek與ChatGPT性能作比較，DeepSeek在MATH 500、AIME 2024和Codeforces等數學和編程測試中，表現優于ChatGPT和其他主流模型。在多任務理解和復雜問題處理方面，兩者表現相當，雖然DeepSeek在部分測試中略低于Claude，但整體上仍優于大多數模型。

上下文理解能力較弱

不過，ChatGPT在響應速度和文字生成方面較佳，其首次響應時間通常在1秒以內，DeepSeek則需要1.1秒左右，同時ChatGPT每秒可生成100個TOKEN，DeepSeek則為87.5個TOKEN。此外，DeepSeek一個較明顯弱點是上下文理解能力較弱，只能記住13萬個TOKEN的上下文，而ChatGPT和Claude則能記住200萬個TOKEN。

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