中國AI商 DeepSeek 的崛起 —-對 OpenAI 與 Anthropic 等巨頭的直接影響

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中國AI商 DeepSeek 的崛起 —-對 OpenAI 與 Anthropic 等巨頭的直接影響

錄自：銳傳媒




DeepSeek 的崛起在 2025 年引發了全球 AI 產業的劇烈動盪，截至 2026 年初，其影響已從「技術衝擊」演變為對 OpenAI 與 Anthropic 等巨頭的長期競爭威脅，並徹底改寫了產業結構。

對 OpenAI 與 Anthropic 等巨頭的直接影響

打破算力霸權與護城河：
DeepSeek 證明了在算力受限（僅使用約 2,048 顆 NVIDIA H800）的情況下，仍能開發出媲美 GPT-4o 或 Claude 系列的高階推理模型。這削弱了 OpenAI 依賴數萬顆晶片與數十億美元基礎設施所建立的絕對領先優勢。
API
定價權的瓦解：
DeepSeek 的 API 成本較 OpenAI 同級模型低 20 至 50 倍。這迫使西方巨頭必須在追求性能的同時，轉向極致的營運效率優化，以防止企業客戶流失至更低成本的開源替代方案。
市場份額的全球性挑戰：
微軟在 2026 年初示警，DeepSeek 憑藉低成本與「開源」特性，在非洲等「全球南方」市場的普及速度已超越美國公司。這直接挑戰了 OpenAI 和 Anthropic 透過訂閱制（Subscription）建立的商業模式。
技術追趕壓力：
預計於 2026 年春節前後發布的
DeepSeek V4
，其編程能力被傳出可能超越 GPT 與 Claude 系列，使巨頭們在代碼生成等核心領域面臨前所未有的壓力。
設計模式引發的 AI 產業結構改變

DeepSeek 的「以小博大」模式（Efficiency-first）已成為 2026 年產業發展的標竿，主要影響包括：

從「規模至上」轉向「效率優先」：
產業不再盲目追求參數規模，而是轉向 DeepSeek 採用的
MLA
（多頭潛在注意力）
、
MoE
（混合專家模型）
及
MTP
（多 Token
預測）
等技術，旨在減少推理資源消耗並提升訓練效率。
2026 年的 AI 開發核心已從單純的算力競賽，轉向數據精煉與系統層級的架構優化。
開源生態系的中心化鬆動：
DeepSeek 的開源策略（如 R1 模型）催生了大量基於本地部署、可自由修改的 AI 應用，降低了中小企業進入 AI 領域的門檻，使 AI 權力從少數大廠擴散至更廣泛的開發者群體。
邊緣運算與垂直整合的興起：
由於其模型的高效能，DeepSeek 與中國硬體（如華為手機）進行預設整合，降低了用戶的獲取摩擦。這推動了 2026 年 AI 代理（AI Agents）在行動裝置與企業架構中的普及，使 AI 從雲端實驗室走向日常落地應用。
投資邏輯的重構：
投資者不再僅看重公司擁有的 GPU 數量，轉而評估團隊的演算法創新能力。正如 DeepSeek 證明的，一個「精悍且創新」的團隊（Scrappy team）也有能力動搖整個產業。