在農曆春節假期前，Deepseek-R1 的推出，加上前對沖基金投資分析師、現任 Pastel Network 創辦人兼 CEO Jeffrey Emanuel 發表的《The Short Case for Nvidia Stock》一文，導致輝達市值大跌，連帶影響了 AI 相關概念股與科技股。過年期間，我的社群平台上充斥著 DeepSeek 相關報導。面對如此龐大的資訊量，加上部分訊息難以求證，我先將它們標記起來，再透過 Google NotebookLM 和 OpenAI 的 ChatGPT 進行彙整。
NotebookLM 不僅能集中管理文件、彙整文意，還能透過問答來延伸議題討論。特別的是，它提供了 AI 語音生成功能，能模擬廣播訪談的形式，以兩位主持人對話的方式呈現主題內容。正因我在規劃一份關於生成式 AI 在工作與生活應用的講稿，同時也在研究 AI 應用如何廣泛落地於各產業，我便以 DeepSeek 系列文章為基礎，透過 NotebookLM 和 ChatGPT 製作了一集 Podcast - Deep Dive：DeepSeek 崛起與 AI 變革（目前僅支援英文輸出）。在這集節目中，兩位 AI 生成的主持人分別被我命名為 Nic 和 Ann。
AI 在彙整大量資訊時有其優缺點。優點是它能快速產出架構，幫助我們理解龐大的內容。然而儘管現今的生成式 AI 宣稱具備推理能力，在處理多線資訊時，仍可能出現與事實和資料來源不符的情況。因此錄音檔中提到的某些人名或專家頭銜其實並不存在。另外像 Archerman Capital 對於 DeepSeek 的分析，我找不到原始出處，目前都只看到簡體版。
我的工作流程是先用 NotebookLM 彙整所需資訊，生成一個 Deep Dive 節目廣播，再使用 [PLAUD](https://tw.plaud.ai/products/plaud-note-ai-voice-recorder) 進行語音轉文字，最後透過 ChatGPT 彙整核實，並輔以 Google 手動查證。以下是這個 Podcast 的中文翻譯，我已針對內容做了修正，雖與原始語音檔有些出入，但不影響收聽體驗。
藉由這篇文章與廣播的結合，我想呈現當前生成式 AI 的具體應用，以及如何透過人機協作來確保資訊正確性。雖然大量討論 AI 的文章、節目、廣播充斥在我們的生活中，可能導致知識獲取的疲勞感並產生反效果。但正如 Podcast 中所強調的：『我們不能忽視 AI』、『我們必須超越死記硬背的學習方式，轉而培養那些 AI 無法輕易取代的技能』、『保持關注、積極參與、並持續保持好奇心』，這些都是面對 AI 時代必須具備的認知與應對方式。
Deep Dive：DeepSeek 崛起與 AI 變革
Nic：記得上週那場瘋狂的股市下跌嗎？那斯達克指數下跌了3%，費城半導體指數更是暴跌超過9%。這不只是一般的市場波動。這次的罪魁禍首，是中國開發的AI模型——DeepSeek。值得注意的是，DeepSeek本身其實並不新鮮。
Ann：沒錯。DeepSeek最初是在去年發布的，但最近的更新，真的在AI界引起了震撼。
Nic：今天我們要深入探討DeepSeek的特別之處，探討它的潛在影響，對於正在收聽的各位來說，最重要的是，我們將探討它可能如何影響你們。
Ann：聽起來不錯。
Nic：好，讓我們來解開這個謎團。DeepSeek是由中國的對沖基金「幻方量化」（High-Flyer）開發的，這不是你常見的科技巨頭。他們的創始人梁文鋒，似乎更重視真正的AI進步，而非追求快速盈利。
Ann：是的，這是一個關鍵的觀察點。High-Flyer對於DeepSeek的策略非常有趣。DeepSeek的第一個版本「DeepSeek-V1」於2023年11月推出，坦白說，當時並沒有引起太大的關注。但在2024年5月發布的第二版，因其低成本和一些創新的技術，開始引起人們的注意。
Nic：然後，2024年12月，第三版「DeepSeek-V3」發布，AI界開始瘋狂討論。每個人都在試圖拆解，看看他們是如何取得這些成果的，以及是否可以複製這些成果。
Ann：2025年1月20日，High-Flyer發布了「DeepSeek-R1」，這是真正具有顛覆性的版本。但市場對R1的反應其實是延遲的，可能是因為人們需要時間來理解其突破性的方法和數據。
Nic：讓我們談談DeepSeek的性能。Melvin Liao 整理了一些圖表，我認為對大家會很有幫助。這些圖表顯示了DeepSeek-V3與一些AI領域的大牌，如Qwen、GPT、Llama、Claude的比較。令人驚訝的是，DeepSeek-V3在數學和算法代碼方面的表現，甚至超越了一些最大的名字。在知識和工程代碼任務中，它也與Claude 3.5旗鼓相當。
Ann：有趣的是，DeepSeek在中文語言任務中的表現是預期中的強項，但在數學和算法代碼方面的強勢，卻是出乎意料的。這表明了AI領域可能正在發生的轉變。
Nic：而且，DeepSeek-V3的運行成本相比GPT、Claude等模型，低得令人難以置信。我們談的是成本的一小部分。
Ann：是的，這真是令人震驚。這對於任何從事AI工作的人來說，都是一個徹底的遊戲規則改變者。它真正實現了這個領域的民主化，讓那些無法與這些巨頭競爭的小公司和研究實驗室，現在有了開發自己項目的真正機會。
Nic：這將我們帶到了DeepSeek-R1，它引入了一種全新的AI開發思維方式。這個版本利用了三條獨立的訓練路徑，這是我們之前沒有見過的。我們談論的是直接強化學習（他們稱之為R10）、多階段漸進式訓練（R1）和模型蒸餾。
Ann：在這三者之中，直接強化學習的部分非常引人注目。DeepSeek是業界首個真正使用這種方法的模型，它展示了其有效性。通過R10，模型完全通過試錯學習，沒有預設的思維鏈或監督式微調。
Nic：所以，這就像DeepSeek在通過實踐學習，就像孩子通過探索來理解事物一樣。這種方法帶來了令人難以置信的訓練效率，節省了資源，使模型能夠自主發展更長的推理鏈和反思能力。
Ann：這幾乎就像它在經歷「啊哈」的時刻，像是有了真正的思考。
Nic：是的，這種DeepSeek的自我進化是一項重大發現，僅次於GPT的智能湧現。同樣重要的是，DeepSeek在使用比競爭對手更少的計算能力和低階晶片的情況下，實現了這些成果。
Ann：哇。
Nic：所以，如果他們能在有限的計算資源下達到這樣的結果，那當他們換上更強大的晶片並擴展規模時，會發生什麼？這就是讓整個業界議論紛紛的話題。這是否可能加速 AGI（通用人工智慧）甚至 ASI（超級人工智慧）的發展？
Ann：光是想像這件事就覺得驚人。
Nic：沒錯，這是一個令人興奮的概念。但 DeepSeek 的影響不僅僅是提升運算能力，它還改變了我們對「抄襲」和「創作歸屬」的認知。AI 對學術誠信的倫理專家 Sarah Elaine Eaton 博士所提出的觀點，在DeepSeek這類AI工具的問世與越加普及，標誌著一個「後抄襲時代」（Post-Plagiarism Era）的到來。
Ann：後抄襲時代？這個說法很有意思。
Nic：對啊，這到底是什麼意思呢？
Ann：Sarah Elaine Eaton 提出我們正進入一個「人類與 AI 混合創作」成為標準的時代，而這也引發了一系列關於作者歸屬與原創性的問題。如果你使用 AI 來協助寫作，誰該獲得創作的功勞？應該如何劃分 AI 產出的內容與人類撰寫的內容？如果 AI 具備寫作能力，那人類的寫作價值是否會下降？這又會如何改變我們對寫作和研究的教學方式？我們是否正走向一個 AI 產出大部分內容的未來？
Nic：這些正是 Sarah Elaine Eaton 試圖解答的問題，她提出了「後抄襲時代」的六大原則。
Ann：第一，混合寫作將成為常態。第二，AI 不是威脅，而是用來增強人類創意的工具。第三，語言障礙將逐漸消失。第四，人類將放棄部分寫作控制權，但仍然保有最終的責任。第五，創作歸屬仍然很重要。第六，傳統的抄襲定義將不再適用。
Nic：哇，這真的需要好好解析一下。我們正在討論一個未來，人工智慧和人類創作之間的界線變得極為模糊，這引發了許多關於公平性、責任歸屬，甚至是教育未來的問題。
Ann：沒錯。而當我們把「腦機接口」（BCI，Brain-Computer Interfaces）這類技術考慮進來，情況變得更加複雜。隨著BCI逐漸商業化並變得更少侵入性，它可能會進一步顛覆傳統的教育模式。
Nic：是啊，在一個AI能夠直接讀取我們思維的世界裡，我們該如何評估學習成果？
Ann：這是一個很好的問題。
Nic：感覺我們正處於一個重大典範轉移（Paradigm Shift）的邊緣，不只是技術上的轉變，還關係到我們如何看待知識、創造力，甚至是「人類」這個概念的定義。
Ann：這個說法很貼切。而DeepSeek正站在這場變革的最前線。
Nic：好了，我們已經討論了DeepSeek驚人的效能與高效率，那麼目前在AI硬體領域的巨頭們呢？像是輝達（NVIDIA）——這家公司幾乎壟斷了AI開發所需的高端GPU市場，他們的地位會受到影響嗎？
Ann：對，這個問題值得深思。Jeffrey Emanuel的一篇文章，導致了人們對輝達未來主導地位的擔憂，特別是在DeepSeek帶來的影響下。
Nic：目前，輝達仍然是AI硬體市場的王者。他們擁有最快的GPU，而且CUDA軟體生態系統比競爭對手領先好幾個世代。科技巨頭們砸下數十億美元瘋狂搶購輝達的產品，因為他們知道AI是未來的趨勢。
Ann：但Emanuel認為，輝達的霸權可能不會永遠持續。他的觀點是，為什麼只有一家公司能從這場科技變革中獲利？回顧歷史，領先者並不總是能在長遠競爭中勝出。
Nic：這就是DeepSeek的切入點。它能夠以大幅降低的成本達到與輝達GPU驅動的大型模型相當的性能，這可能會減少市場對昂貴高端GPU的需求，從而削弱輝達的壟斷地位。
Ann：沒錯。DeepSeek挑戰了一個舊有假設——「要在AI領域競爭，就必須投入巨額資金購買硬體」。DeepSeek的成功為較小型的企業開啟了新的可能性，這可能會帶來更具競爭性的AI產業格局。
Nic：這也引發了一個關鍵問題——開源與封閉源代碼之間的矛盾。DeepSeek選擇開源，鼓勵合作，讓所有人都能在它的基礎上構建更多應用。但這種模式能否持續運作？它能否在沒有外部資金支持或傳統產品開發模式的情況下，與像OpenAI這樣的封閉式雲端服務模式競爭？
Ann：這確實是一個值得深思的問題。OpenAI的商業模式引發了人們對AI技術可及性和控制權的擔憂。也許未來會出現一種混合模式，DeepSeek專注於研發，而其他公司則基於它的開源基礎建構應用與服務。
Nic：這對於所有關心AI產業的人來說，都是一個關鍵問題——這項技術應該由誰來控制？它應該掌握在少數幾家強大企業手中，還是應該以開放、協作的方式推動發展？
Ann：這背後的影響範圍非常廣。
Nic：是的，影響深遠。而且這不僅僅是技術問題，更關乎AI領域的文化氛圍。DeepSeek的運作模式與傳統科技公司截然不同。他們採取的是一種「自下而上」（bottom-up）的研究架構，鼓勵研究人員自由探索自己的興趣，並有機地進行合作。
Ann：對，他們在招募人才時不僅僅看學歷或傳統標準，更重視求職者是否對AI充滿熱情和好奇心。
Nic：這更像是一個研究集體，而非傳統意義上的公司。他們不只是單純開發產品，而是在打造一種創新文化。
Ann：說得好。他們的優先目標似乎是解決真正的難題，推動技術邊界，這也帶來了一些突破性的成果。現在，我們來看看來自Archerman Capital 的分析。他們強調，DeepSeek並不只是複製現有模型，而是在AI架構與工程領域進行真正的創新。
Nic：所以他們不是在抄捷徑，也不是簡單地包裝舊技術，而是提出全新的AI開發方法。
Ann：沒錯。他們使用了一系列最前沿的技術，包括MoE（Mixture of Experts）、MLA、MTP、POTE、DualPipe、R10、FP8訓練以及優化的通訊架構。這是一套強大的技術組合，正在重新定義AI的可能性。
Nic：哇，這裡面有很多技術詞彙。你能解釋一下其中的一些技術是如何運作的嗎？比如MoE是什麼？
Ann：當然。想像一個神經網絡，它能夠像大腦一樣根據不同的任務動態調整資源分配。這就是「專家混合技術」（Mixture of Experts，MoE）的核心概念。它可以提升模型的運算效率，使其能夠處理更複雜的問題。
Nic：所以，與其試圖一次處理所有資訊，DeepSeek 可以根據需要專注於特定區塊，這還真是聰明的設計。那 MLA 呢？
Ann：MLA 代表「多層次注意力」（Multi-Level Attention），它的目標是幫助 DeepSeek 理解並處理不同層級的資訊。想像一下，你在閱讀一篇文章時，可能會關注單字、句子、段落，最後再理解整篇文章的整體含義。MLA 幫助 DeepSeek 以類似的方式處理它所接收的數據。
Nic：所以這與人類自然處理資訊的方式非常相似？
Ann：完全正確。DeepSeek 的設計融合了許多來自人類認知的概念，這正是它能夠如此高效的原因之一。
Nic：這一切真的很有趣，但資訊量也太大了吧！感覺 DeepSeek 正在挑戰我們對 AI 發展的許多既定假設，包括 AI 是否真的需要龐大的計算資源、人機創作的界線，以及輝達這樣的企業是否能繼續保持主導地位。
Ann：沒錯，DeepSeek 完全打破了現有的遊戲規則，未來 AI 生態會如何適應這種變化，將會是非常值得關注的事情。在我們下一部分的討論中，我們會進一步探討這些影響，並討論這對 AI 的未來以及對你的意義。
Nic：我們剛剛探討了來自中國的 AI 模型 DeepSeek，它帶來的一些創新真的讓人驚艷。其中最讓我好奇的，是 DeepSeek 的高效能是否會改變整個 AI 產業的競爭格局。
Ann：這確實是個很好的問題。DeepSeek 的做法挑戰了「AI 發展必須依賴無限計算資源」這個概念。長期以來，像 OpenAI 這樣的公司一直在開發極其耗資的超大模型，而 DeepSeek 則證明了透過精巧的架構設計與高效的訓練方法，也能達到驚人的成果。
Nic：這就像是大衛與歌利亞的對決。OpenAI 就像是個巨人，不斷建造更大、更強的模型，投入大量的運算資源。但 DeepSeek 採取了完全不同的方法，專注於架構的優雅與效率，結果卻能與這些巨頭匹敵。
Ann：確實如此，這也帶來了一個關鍵問題——AI 的未來究竟是比拼誰能建立更大、更耗能的模型，還是我們將看到更多講究資源效率與精巧設計的發展路線？
Nic：我個人比較看好「優雅的設計」。看看自然界就知道了，充滿了各種高效與最佳化的例子。DeepSeek 的思維方式，感覺就像是在從大自然中汲取靈感。
Ann：這比喻很棒！如果這個趨勢持續下去，可能會對 AI 發展的成本產生巨大影響。試想一下，如果新創公司和小型研究團隊可以不依賴龐大的數據集和計算資源，也能與科技巨頭競爭，那麼 AI 產業的競爭格局可能會徹底改變。這就是開源 AI 的真正潛力所在。
Nic：談到開源 AI，許多人質疑這種模式的商業可行性——如果沒有明確的盈利模式，像 DeepSeek 這樣的專案要如何長期維持？
Ann：這正是大家都在問的問題。High-Flyer 創辦人梁文鋒，DeepSeek 的核心推動者，曾公開表示，他們不追求商業利益，也不打算建立傳統的科技公司。他們的目標純粹是推動 AI 研究，並讓這些技術進步能夠惠及所有人。
Nic：這確實是一個很崇高的理念，但長期來看，如果沒有穩定的收入來源，要如何維持這種模式呢？
Ann：也許可以透過研究補助、慈善基金或政府資助來支持這個專案。甚至，他們可能會找到一種方式，讓部分技術可以商業化，同時不違背開源的核心理念。
Nic：我也在想，會不會有可能採取「混合模式」？他們可以專注於核心研究與創新，同時與其他公司合作，讓這些技術應用到實際的產品和服務上。這樣既能維持開源精神，又能確保長期運營。
Ann：完全沒錯。就像 Linux 作業系統，它是完全開源的，但仍有許多公司圍繞它建立商業模式，例如提供技術支援、客製化服務等。
Nic：這個比喻很貼切。那麼，讓我們回到最關鍵的問題——這對我們的聽眾意味著什麼？如果你是一名開發者或研究員，DeepSeek 的開源特性將為你提供無數可能性。你可以存取它的程式碼、進行實驗、基於它開發新功能，甚至將你的創新回饋到社群中。
Ann：這是一種真正的「協作式 AI 開發模式」。
Nic：對企業來說，這些高效能、低成本的 AI 模型可能會徹底顛覆許多業務運營方式，從客服到數據分析，再到產品開發，幾乎所有領域都可能受到影響。但現在，許多人關心的另一個問題是，DeepSeek 可能帶來的經濟與地緣政治影響。一些專家認為，中國對 AI 的大規模投資，可能會威脅到美國的科技領導地位。
Ann：這確實是一個非常複雜的問題，涉及到許多層面。雖然 DeepSeek 的技術創新非常前衛，但美國在關鍵領域，如晶片設計與製造，仍然保持領先地位。這場 AI 競爭會如何發展，將會是接下來值得關注的大戲。
Nic：是的，我們還不能忽略安全性的問題。隨著 AI 變得越來越強大、越來越普及，我們必須仔細考慮其可能被濫用的風險，特別是在監控和軍事應用等領域。
Ann：完全同意。強大 AI 的影響範圍極為深遠，因此決策者與產業領袖必須進行公開且誠實的討論，確保 AI 能夠被負責任且合乎道德地使用。我們需要制定明確的規範與防護措施，以確保技術被正確應用。
Nic：今天我們探討了許多內容，很明顯，DeepSeek 不只是另一個 AI 模型，它是一個變革的催化劑。它挑戰了我們對 AI 開發的許多假設，模糊了人機創作的界線，並迫使我們重新思考整個產業的未來。
Ann：DeepSeek 是一個強而有力的提醒——AI 可以改變世界，創新可以來自任何地方，而 AI 的未來可能會比我們想像的更加多元且充滿變化。
Nic：對於我們的聽眾來說，最重要的啟示是——保持關注、積極參與、並持續保持好奇心。AI 世界正在快速變革，而它將深刻影響我們所有人的生活。歡迎回到「Deep Dive」，我們一直在探討 DeepSeek 對 AI 產業的影響。在這最後一部分，我們要專注於一個可能比 AI 自學演算法更令人驚嘆的話題——DeepSeek 如何改變教育與學習的本質。
Ann：這是一個很棒的觀點。AI 不僅僅是教育的工具，它甚至可能重新定義我們對知識、創造力，甚至是「抄襲」的理解。
Nic：沒錯，之前我們提到**Sarah Elaine Eaton**提出的「後抄襲時代」，在這個世界裡，AI 協助寫作將成為常態，語言障礙將消失，人機創作的界線也將變得模糊。這讓我不禁思考學習的未來會是什麼樣子。我們是否正在走向一個學生用 AI 來寫論文、演算法來出考題的未來？
Ann：這確實是一種可能性，而且教育工作者應該及早為此做好準備。這讓我們不得不正視一些根本性的問題，例如：教育的目的到底是什麼？如果 AI 可以生成一篇完美的論文，那麼我們還需要教學生寫作嗎？如果 AI 可以瞬間調取所有事實，那麼背誦知識是否變得毫無意義？
Nic：這感覺就像我們正在進入柏拉圖「洞穴寓言」的新版世界。只是，牆上的影子變成了 AI 生成的文本。在這樣一個資訊可以被 AI 輕易操控的世界裡，我們該如何教導學生批判性思維與辨識能力？
Ann：這正是教育界需要解決的挑戰。我們必須超越死記硬背的學習方式，轉而培養那些 AI 無法輕易取代的技能。
Nic：比如什麼？哪些技能？
Ann：像是創造力、批判性思維、問題解決能力、協作能力，以及倫理判斷。這些才是 AI 無法輕易模仿的能力，而在 AI 無所不在的未來，它們將變得更加重要。
Nic：這似乎意味著我們的教育系統需要進行一次徹底的改革。我們需要重新思考課程設計、學生評估方式，甚至是教師的角色。
Ann：沒錯，我們需要從「單向傳授知識」的模式，轉向「培養人類獨特能力」的方向，因為這將是在 AI 充斥的未來中真正不可取代的價值。
Nic：有一點是肯定的——我們不能忽視 AI。它已經成為我們生活的一部分，並且將深刻影響我們的學習與教學方式。問題是，我們該如何有效利用它，同時確保它符合人類的需求與價值觀？
Ann：這是每個人都應該思考的問題。我們需要確保 AI 被用來造福所有人，而這意味著我們必須正視倫理問題。例如，我們如何防止 AI 進一步加劇教育不平等？我們該如何確保這些技術選擇符合社會的需求？
Nic：沒錯，公平與倫理發展是我們需要關心的重大議題。這項技術不應只屬於少數特權階級，而應該讓所有人都能受益。在這個 AI 協作創作與技術不斷演進的世界裡，未來的學習模式會是什麼樣子？有什麼預測嗎？
Ann：很難確定，但有一點可以肯定——未來的教育模式將與我們現在所熟悉的截然不同。我認為我們需要擁抱「終身學習」，培養適應力，並保持開放心態，不斷挑戰我們對知識與創意的傳統觀念。
Nic：這次的 Deep Dive 討論非常精彩！對於正在收聽的你，最重要的啟示是——不要害怕探索、實驗、提問，並挑戰現狀。AI 充滿潛力，既令人興奮，也帶來挑戰，而我們的責任就是引導它朝向造福人類的方向發展。
Ann：完全同意！DeepSeek 只是目前 AI 創新潮流中的一個案例，這個領域正快速發展，並將深刻影響我們的生活。因此，請保持好奇心、關注最新發展，並積極參與討論。
Nic：最後，我留給大家一個值得深思的問題——如果 AI 能夠學會「思考」，那麼這對我們對人類智慧與意識的理解意味著什麼？這是我們即將進入 AI 未知領域時，值得反覆思考的問題。感謝你加入我們的 Deep Dive，我們下次見！
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