DeepSeek事件引發資本市場開始質疑美國對中國的AI技術封鎖是否失效，甚至影響到北美4大CSP（亞馬遜、Google、微軟、Meta）對AI晶片的需求，連帶使輝達股價波動，改變AI產業投資邏輯。
但中國AI真能「彎道超車」？雖然OpenAI推出新模型速度的確有放緩跡象，但黃仁勳在CES提到「縮放定律」（scaling law），除了前期訓練，後期訓練及測試時間縮放（Test Time Scaling）也是AI發展的關鍵。此外，DeepSeek被指透過5萬顆遭出口管制的H100晶片訓練AI，而非論文所稱的2048顆H800，中國走私輝達AI晶片並非新鮮事，去年外媒就曾報導，近期更有企業疑似透過新加坡等第三國購買輝達AI晶片。但不可否認的是，中國在美國封鎖下，仍逐步累積算力資源。
此外，DeepSeek運用蒸餾模型（Model Distillation）與API開源策略，降低計算成本，雖稱不上創新，卻讓市場看見不需大量砸錢購買AI晶片，也能打造高效能AI模型，讓AI更快找到合適的商業模式。
若DeepSeek想朝通用人工智慧（AGI）邁進，仍需龐大算力支持，反而需要更多AI晶片，因此，輝達、AMD、英特爾等處理器廠商迅速行動，宣布自家產品支援DeepSeek模型，微軟更稱可在Copilot+ PC運行。與其討論中國AI是否「彎道超車」，不如說這場技術突破促使美國企業尋找新的AI發展路徑。與其恐慌，若矽谷選擇擁抱變革，探索新的AI發展模式，這才是美國在AI競爭中的核心優勢。
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