在 AI 領域，人們過去習慣認為「更大就是更好」——更強的運算資源、更龐大的模型、更高的預算，才能推動技術突破。然而DeepSeek 以僅 500 萬美元的投資，打造出能與 GPT-4 和 Claude 匹敵的 AI 模型，顛覆了這一傳統觀念。這場變革不只是技術上的突破，更象徵 AI 發展路徑的重大轉向。
DeepSeek 的成功關鍵在於技術精簡與高效能的突破。他們透過精簡數據表示，將 32 位元精度降低至 8 位元，保持模型準確度的同時，顯著減少記憶體使用，使運算資源節省達 75%。他們採用革命性的multi-token model 處理系統，突破傳統逐字處理的模式，改用短語識別方法，讓 AI 的處理速度提升兩倍，準確率更提升至 90%。這種以效率優先的策略證明，創新思維與技術優化比單純擴大硬體資源投入更具競爭力，也改變了 AI 發展的遊戲規則。
這一趨勢對台灣而言，正好與我們的產業結構與 AI 應用策略不謀而合。台灣產業以中小企業為主，企業規模雖然無法與國際 AI 巨頭相比，但擁有靈活的技術應用能力與高度專業化的市場需求。傳統的 AI 發展模式需要大規模的運算資源與資本投入，使許多台灣企業望而卻步。
然而當 AI 開始朝向「精簡化」、「高效能」、「低資源消耗」的方向發展，台灣的企業反而能夠更快速適應這一變革，透過優化演算法、提升應用開發能力，實現更具市場競爭力的 AI 解決方案。
在這樣的發展趨勢下，台灣應積極調整 AI 策略，將重點從純硬體競爭轉向軟體與演算法優化，強化 AI 在智慧製造、醫療應用、金融科技、智慧城市等領域的發展。例如，台灣的科技公司可以專注於開發輕量化 AI 模型，為特定產業提供高效能、低成本的 AI 解決方案，而非僅追求大規模 AI 訓練模型的運算能力。
此外政府與產業界應該加強投資 AI 軟體開發與應用層面的創新，例如提升 AI 訓練數據的品質、發展低功耗 AI 設計，以及優化 AI 的計算資源管理，讓台灣在全球 AI 競爭格局中擁有更大的發言權。DeepSeek 的成功已經顯示 AI 產業正在進行範式轉移，從「資源密集型」轉向「效率導向型」，這種模式的轉變為中小企業帶來了更多參與 AI 發展的機會。
對於台灣而言，這場變革不僅降低了進入 AI 產業的門檻，也讓我們有機會發揮自身在技術整合、應用開發與產業鏈結上的優勢。面對這股趨勢，台灣應當迅速調整策略，掌握這波 AI 產業轉型的機會，讓 AI 成為台灣未來產業升級與國際競爭力提升的關鍵推動力。
楊聰榮（中台灣教授協會理事長，任教於台灣師範大學）
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