喧騰一時的中國AI新創DeepSeek罕見公開其核心模型訓練細節，根據《路透》報導，DeepSeek在《自然（Nature）》期刊最新發表的論文中指出，其推理導向模型R1僅耗資29.4萬美元即完成訓練，遠低於美國同業動輒上億美元的成本，再度引發業界關注美中在AI賽局中的定位。
論文進一步披露，DeepSeek旗下R1訓練使用512顆輝達（Nvidia）專為中國市場設計的H800晶片，總訓練時間約80小時；DeepSeek補充文件也首度坦承持有輝達A100晶片，運用在研發初期的小模型實驗中。
美國政府之前質疑DeepSeek可能取得受到出口管制的H100晶片，但輝達與DeepSeek均聲稱，正式使用的是合法管道取得的H800晶片。DeepSeek具備A100超算叢集的消息，恐怕將再次引發美方關注。
美國AI龍頭OpenAI執行長阿特曼（Sam Altman）2023年曾指出，其基礎模型訓練成本「遠高於1億美元」，儘管未公布具體數字；但相較於DeepSeek的低成本策略，已大大顛覆外界對AI發展門檻的認知。
DeepSeek今年1月推出低成本模型時，曾一度引發全球科技股大震盪，市場憂心其技術可能動搖輝達等AI巨頭的主導地位。自此之後，DeepSeek創辦人梁文峰便鮮少公開露面，僅偶爾發布產品更新。
此外，針對外界指控DeepSeek透過「模型蒸餾」(model distillation)複製OpenAI成果，DeepSeek尚未正面回應，僅強調蒸餾能降低成本並提升效能，有助擴大AI技術普及。文章中承認部分模型曾基於Meta開源的Llama進行蒸餾，而V3模型的訓練數據中亦包含大量OpenAI生成答案，但稱這屬於「間接獲取」，並非刻意行為。
美國官方與產業界仍對DeepSeek的真實技術來源存疑，但這次公開的低成本訓練數據，勢必將再次引發中國AI是否能以「高效能、低成本」路線，成功縮小與美國AI實力差距的激烈爭論。
