全球 AI 競爭進入新一章
全球首富伊隆．馬斯克（ Elon Musk ）旗下的 xAI 人工智慧新創公司在今年 2 月 17 日推出最新 AI 模型 Grok， 標榜是「地表最聰明的 AI 」， 採用高達 20 萬個輝達（ NVIDIA ） H100 繪圖晶片（ Graphics Processing Unit 、GPU ），標誌著其在算力上的巨大投入。以每個 GPU 單價約 2.5 萬美元，總成本超過 50 億美元。
過去幾年，人工智慧 Artificial intelligence（ AI ）發展圍繞在模型的計算能力（簡稱算力）展開，AI 模型採用的 GPU 數量越多、規格越好，其算力和效能越高。因此全球 AI 企業掀起算力競賽，每年砸下數十億甚至數百億美元購置 GPU，興建運算中心。微軟（ Microsoft ）和 Meta（ Facebook ）也宣布今年將分別斥資 800 億和 600 億美元擴增 AI 基礎設施。
然而，就在 xAI 的 Grok3 發布的三個星期前，一間成立於 2023 年 10 月，至今發展不到兩年的中國 AI 新創公司「深度求索（ DeepSeek ）」推出旗下的開源 AI 模型 DeepSeek R1，宣稱僅使用 2,048 個輝達較低階的 H800 晶片（有一說法是使用 5 萬個高階的 A100 晶片），僅花費 578 萬美元的推理成本（另一說法是總成本 13 億美元），卻在數學推論、程式碼生成等領域，和去年 12 月問世的 OpenAI o1 模型有不相上下的表現，引發市場熱議。
雖然 DeepSeek 在成本和規格上有許多爭議，但這款低成本高效能的 AI 模型的橫空出世，證明 AI 模型的強弱並非單靠算力，藉由優化演算法也能有優異表現。這對動輒需要耗資數十億甚至上百億美元來建置算力的美國企業，無異是狠狠敲響「一記警鐘」，也為白熱化的中美 AI 競爭注入新的變數。
美國算力強大，在應用端卻難施展身手
一直以來，美國靠著在互聯網及半導體產業無法無天的高市占率，加上 AI 企業不停砸錢建置算力，在 AI 發展處於領先地位。根據史丹佛大學的數據，2023 年美國私人企業在 AI 產業的投資金額高達 672 億美元，是中國的 8.7 倍。然而，如此龐大的投資金額至今沒有產生相對應的報酬。以 OpenAI 為例，根據《華爾街日報》的報導，公司 2024 年營收約 40 億美元，虧損達 50 億美元，並預期 2023 年至 2028 年的累積虧損將達到 440 億美元。大型雲端服務商如谷歌（ Google ）和亞馬遜（ Amazon ）最近也面臨到雲端服務營收成長放緩的問題。
除此之外，AI 模型目前僅在內容生成、聊天機器人、和搜尋等初淺應用有所發展，在自動駕駛、醫療診斷等高端應用尚未有明顯突破。出於對數據安全的疑慮，隱私權的擔憂，和人工智慧的幻覺- 因數據輸入的偏差，使 AI 模型導出虛假或不準確的結論，多數的企業也不願意輕易投入資源發展相關技術和應用。再者，美國AI模型多屬於封閉式模型，開發門檻和費用都很高。根據美國軟體開發公司 Sphinx Solutions 的數據，依照設計和功能複雜度，開發一款 AI 應用的成本上看 300 萬美元。中小企業很容易因為欠缺 AI 技術人員或資金問題而怯步。根據美國人口普查局（ Bureau of the Census ）今年 2 月的調查，全美僅有 6% 的企業過去兩週使用 AI 技術進行產品生產或服務，僅 10% 在未來 6 個月有意願使用 AI 技術。
即使面對這些爭議，美國 AI 企業仍然堅持「算力為王」的發展思維，持續砸錢購置 GPU，興建大型運算中心。根據彭博的數據，微軟、亞馬遜、Alphabet、和 Meta 四間大型雲端服務商 2025 年的總資本支出高達 3,024 億美元，比去年高出 38%，多數資金將用來蓋運算中心。然而，居高不下的龐大資本支出最終是否會侵蝕公司的獲利能力，已讓投資人感到不安，也對美國AI 企業是否值得高估值產生質疑。
中國的成本和開源優勢， 能否補足硬體短版
不同於美國主攻算力，中國則從成本和應用端著手。一方面是因為美國對半導體晶片和設備設下各種出口管制，中國在算力的成長受到限制，再者企業習於成本導向思考，先開發出高性價比的 AI 模型，透過龐大內需市場加速終端應用發展，再藉此切入全球市場。從太陽能、網路通訊、智慧型手機、到電動車，都是依循這般模式，中國甚至成為市場最大玩家。如今人工智慧也不例外。以 DeepSeek 為例，是透過導入知識蒸餾技術（ Knowledge Distillation ）和多頭潛在注意力架構（ MLA ）等多種創新技術，並專研於某幾個領域來實現高效能的運算和成本效益，使其得以以遠低於同業的價格來吸引用戶。根據 Artificial Analysis 研調機構的比較，DeepSeekR1 效能和 OpenAI o1 模型的效能差異不大，但 DeepSeek R1 每百萬 token 輸出價格僅 2.2美元，而 OpenAI o1 則要 15 美元。
另外，中國擁有超過 11 億個網際網路用戶以及接近 70% 的 5G 普及率，加上對於資訊隱私權重視程度不高，AI 企業能輕易取得數據來訓練模型，而且成本很低。政府還提供各種補助，鼓勵終端企業採用 AI 技術，使 AI 企業從市場端獲取更多數據來優化模型，形成了一個良性循環。此外，相較於美國 AI 企業多採用封閉式平台以保護自身技術和利潤，中國則多選擇開源模式，公開技術細節和原始程式碼，並允許用戶依照自身需求修改模型。此舉雖然有技術外流的風險，但能降低用戶開發應用的門檻，更重要是能夠大幅提升中國AI企業在全球市場的滲透度。根據《路透社》的報導， 不少歐美 AI 新創公司已經從 OpenAI 轉向 DeepSeek，因為開發成本和技術門檻更低。這股壓力讓 OpenAI 首席執行長兼聯合創始人山姆．阿特曼（ Sam Altman ）向媒體坦承，在開源這件事上，他們或許選錯邊了。
不過，美國在先進晶片和半導體的管制，仍然是中國 AI 發展路上最大的絆腳石。DeepSeek 執行長梁文峰曾在 2024 年對媒體表示，先進晶片的出貨禁令仍是公司發展的最大挑戰。政府已投注龐大資源發展先進半導體和晶片，但技術發展無法一蹴可幾，短時間內難以自給自足。美國在看到 DeepSeek 的崛起後，是否會祭出更嚴格的出口管制措施，進一步緊縮對中國晶片和 AI 產業的限制，還需要觀察。
AI 競賽是場馬拉松， 不到最後，勝負難分
在 AI 發展路上，算力依然是核心競爭力。美國總統唐納． 川普（ Donald Trump ）在今年 1 月 20 日正式回鍋白宮隔天，旋即宣布「星際之門計畫（ The Stargate Project ）」，由美國 OpenAI 和軟體巨頭甲骨文（ Oracle ）、日本的電信巨頭軟銀集團（ SBG ）及阿聯酋國旗下的AI 技術投資公司 MGX Fund Management Limited 共同合資設立 Stargate 企業，計劃至 2029 年分階段投入共 5,000 億美元，大力發展 AI 基礎設施。第一期將投資 1,000 億美元於德州興建 10 座資料中心，未來將擴充至更多州。
不過，DeepSeek 的出現，代表這場競爭不能單拼算力，還需要在演算法和應用生態等各個層面持續創新，才有機會脫穎而出。這場技術、資本和產業戰略的 AI 馬拉松競賽，美國能以算力壟斷領先到最後，還是中國能以成本優勢以及開發靈活度後發先至，不到最後一刻，誰都不知道最終的贏家會是誰。