中國人工智慧團隊DeepSeek近期以低成本打造高效能的聊天機器人，引發業界關注。其DeepSeek-R1模型僅以580萬美元的訓練成本達到與ChatGPT等先進人工智慧相當的水準，顛覆了傳統「規模決定效能」的認知。
中國人工智慧團隊DeepSeek近期以低成本打造高效能的聊天機器人，引發業界關注。其DeepSeek-R1模型僅以580萬美元的訓練成本達到與ChatGPT等先進人工智慧相當的水準，顛覆了傳統「規模決定效能」的認知。該團隊透過8位元編碼、專家混合架構與強化學習技術等創新手法，克服硬體限制，以較少且技術層級相對低階的輝達（NVIDIA）晶片實現高效運算。
DeepSeek-R1模型僅以580萬美元的訓練成本達到與ChatGPT等先進人工智慧相當的水準，顛覆了傳統「規模決定效能」的認知。（示意圖／123RF）DeepSeek模式對量子運算啟示
在DeepSeek展示小規模、高效能發展可能性的同時，量子運算領域也面臨類似的挑戰。業界長期認為，量子優勢的實現需等待完全糾錯的量子電腦問世，可能需至2030年以後。然而，微軟創辦人比爾蓋茲（Bill Gates）近日在Podcast中提出，量子優勢或許能在3至5年內達成；Google量子運算負責人Hartmut Neven亦向媒體透露，該公司預計五年內推出商業量子應用。
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多方突破加速量子技術進展
量子技術的發展正呈現多元突破趨勢。近期，牛津大學宣布分散式量子運算研究進展，法國Quandela公司提出可降低電子元件需求10萬倍的新型容錯技術，而Google則發表結合類比與數位運算的全新量子演算法。此外，研究人員正探索至少八種不同的量子位元技術路徑，在在顯示該領域的多樣性與潛力。
雲端運算與DeepSeek相互依賴
DeepSeek透過提升人工智慧運算效率，成功降低對高端GPU的依賴，這一突破為量子運算提供啟示，即透過軟硬體的協同設計與創新演算法，有望克服當前的技術瓶頸，如擴展性與高錯誤率問題。
雲端運算則在這一變革中受到間接影響。隨著DeepSeek等高效人工智慧模型的出現，對雲端算力的需求可能降低，影響雲端服務供應商的市場策略。然而，DeepSeek本身也依賴阿里巴巴與微軟（Microsoft）等雲端服務提供運算支援，顯示雲端仍是推動人工智慧與量子運算發展的重要基礎設施。因此，未來雲端運算可能朝向更高效、更針對人工智慧與量子運算需求的架構發展，以適應技術演進帶來的新挑戰與機遇。
創新步伐加快 企業須審慎應對
科技發展日新月異，企業與研究機構需密切關注人工智慧、量子技術及雲端運算的變革，以避免被突如其來的突破超前。DeepSeek的成功證明，即便資源有限，創新仍可帶來顛覆性發展，量子運算或許也將迎來意想不到的進展。
資料來源：Quantum Computing Report、South China Morning Post、IoT Business News、Big Data Wire
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