文：編輯中心／圖：翻攝自DeepSeek官網
DeepSeek 的成功可以從技術架構、數據策略、模型優化、商業模式以及市場定位等多個層面來探討。與其他大型語言模型（LLM）競爭者相比，DeepSeek 在資源整合、訓練方法及應用場景等方面展現出獨特的競爭優勢。
技術架構與算力優勢
DeepSeek 能夠成功的核心之一在於其技術架構的優勢。語言模型的發展高度依賴於計算資源，而 DeepSeek 在算力優化上採取了與 OpenAI、Anthropic 等國際競爭者不同的策略。在目前 GPU 供應緊張的環境下，DeepSeek 可能採用了更高效的分布式訓練架構，例如基於 FSDP（Fully Sharded Data Parallel） 和 ZeRO（Zero Redundancy Optimizer） 的技術來降低訓練成本。此外，DeepSeek 很可能採用了混合精度計算（如 FP8）以及動態批次調整來提升訓練效率，使其能在算力有限的情況下仍能達到高效的訓練效果。
在模型架構方面，DeepSeek 可能基於 Transformer 變種（如 Mistral-style 模型或改良版 GPT 架構），並透過進一步的剪枝（pruning）、知識蒸餾（knowledge distillation）等方式來降低計算需求，從而在同樣的資源條件下，訓練出更具競爭力的模型。此外，其訓練過程中可能使用 MoE（Mixture of Experts） 技術，使得不同的專家網絡根據輸入內容選擇性啟用，從而在維持模型能力的同時降低計算成本。
數據策略與語言優勢
DeepSeek 在數據策略上的成功是其能夠與 OpenAI、Google Gemini 競爭的關鍵之一。許多開源 LLM 受限於英文數據的主導性，而 DeepSeek 可能投入了大量資源蒐集、清理與標註高品質的中文數據，使其在中文語境的理解和生成能力上優於競爭對手。此外，DeepSeek 可能透過以下方式提升數據品質：
- 多層次的數據過濾 —— 結合基於語義相似度的去重機制，確保模型不會受到重複或低品質數據影響。
- 強化人工標註與 RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback） —— 透過多輪標註與人機協同機制，確保生成結果符合人類價值觀與實際應用需求。
- 長文本處理能力 —— 透過擴展上下文視窗（可能達到 128K tokens 甚至更長），使其在處理財經、法律等專業領域文件時具有更強的競爭力。
此外，相較於 OpenAI 主要依賴美國與歐洲市場的數據，DeepSeek 可能更專注於亞洲市場的語言需求，並在多語言翻譯、跨語言檢索等方面進行優化。這使得它在面對全球化市場時擁有更強的本地化優勢。
模型優化與對齊技術
DeepSeek 在模型優化上可能結合了多種先進技術，例如 動態參數選擇（Dynamic Sparse Training），即透過稀疏化技術來減少非必要參數的計算量，從而降低成本並提升推理速度。此外，DeepSeek 很可能在訓練過程中使用 指導微調（Supervised Fine-Tuning, SFT） 和 強化學習（RLHF） 來確保輸出結果的可控性與安全性。
值得注意的是，DeepSeek 的模型可能在 alignment（對齊） 方面投入了大量資源，這包括使用基於 Constitutional AI（憲法式 AI）的方法，使得模型能夠遵循特定的道德與政策準則，以確保其在內容生成時符合合規性要求。此外，它可能借鑑 Anthropic Claude 的「階層式人類偏好模型」（Hierarchical Human Preference Models），使其回應更具人性化與邏輯性。
商業模式與市場定位
從市場戰略的角度來看，DeepSeek 與 OpenAI、Google Gemini 最大的不同在於其商業模式的靈活性與區域市場的精準定位。目前，主流 LLM 產品主要採取 API 訂閱制（如 OpenAI’s GPT-4 Turbo） 或 企業 SaaS 模式（如 Microsoft Copilot）。然而，DeepSeek 可能更強調 本地化部署，特別是針對企業端市場提供可私有化部署的 AI 服務，從而滿足數據安全與合規性需求。這使其在 金融、醫療、政府機構 等對數據隱私高度敏感的產業中具有強大競爭力。
此外，DeepSeek 可能透過以下幾種方式來擴展其市場影響力：
- 戰略合作 —— 與大型科技公司（如中國本地雲端企業）建立合作關係，將其模型整合到 SaaS 產品或雲端基礎設施中。
- 開源策略 —— 部分模型開源，吸引開發者社群，形成技術生態圈，類似於 Meta LLaMA 或 Mistral 的市場策略。
- B2B 定制化解決方案 —— 為大型企業提供 專屬 AI 訓練服務，例如金融風險分析、法務合約審查、自動化客服等，確保模型的應用場景符合產業需求。
競爭壁壘與未來展望
DeepSeek 目前在 LLM 領域已經建立了一定的競爭壁壘，主要來自於其語言數據優勢、算力優化技術，以及市場戰略上的靈活性。然而，其未來的挑戰仍然存在，包括：
- 算力資源受限 —— 相較於 OpenAI、Google 擁有強大的雲端資源，DeepSeek 可能仍面臨算力瓶頸問題，未來是否能獲得更大規模的 GPU 或自研 AI 晶片將是關鍵。
- 與開源模型競爭 —— 隨著 Mistral、LLaMA 及其他開源模型的進步，DeepSeek 必須持續提升自身技術，否則可能會被免費的開源生態擠壓市場份額。
- 國際化挑戰 —— 目前 DeepSeek 主要聚焦於亞洲市場，但若要與 OpenAI、Anthropic 競爭全球市場，如何拓展歐美市場、提升英語模型能力將是一大考驗。
綜合來看，DeepSeek 之所以能夠成功，在於其在技術、數據、對齊、安全性與市場策略上的綜合優勢。未來若能持續突破算力限制，並在國際市場取得進一步發展，其有潛力成為 LLM 領域的重要競爭者。
