DeepSeek 是什麼?如何影響 AI 市場?DeepSeek概念股有哪些

人工智慧（AI）幾乎每天都在刷新我們的想像：從語音助理，像是 Alexa、Siri；到圖像辨識技術，讓自駕車能在路上穿梭；再到聊天機器人，能寫文章、程式，還能解答大小問題。

根據 IDC 報告，2023 年全球 AI 市場規模已突破千億美元，並預計在未來 5 年內以年複合成長率（CAGR）約 20-30% 的速度不斷攀升。新創湧現在這波大浪潮中，許多新創公司紛紛崛起。「DeepSeek」正是其中一匹近來被視為可能顛覆行業規則的「黑馬」。

然而也是因為它的熱度，越來越多人在搜尋「DeepSeek 是什麼」、「DeepSeek公司」、「DeepSeek CHAT」等關鍵字，顯示出投資人、科技愛好者與一般大眾對 DeepSeek 的高度興趣。那麼，它到底有什麼厲害之處？我們該如何理解Deep Seek對AI產業的影響，台股有什麼產業可以關注呢？今天一次搞清楚

DeepSeek 公司是做什麼的？

DeepSeek（杭州深度求索人工智能基礎技術研究有限公司）是一家成立於 2023 年 7 月 的中國 AI 企業，總部位於浙江省杭州市，其核心目標是開發開源大型語言模型（LLM），並致力於推動通用人工智慧（AGI） 的發展。

該公司挑戰 OpenAI、Anthropic 和 Google DeepMind 等國際 AI 巨頭，並宣稱成功利用少數的低階輝達晶片與中國本土計算資源，開發 DeepSeek AI 模型，以下股編整理了相關資料列點給讀者參考始末。

1. 公司背景：

• DeepSeek 成立於 2023 年（詳細時間坊間資料略有不同），由一群來自知名研究機構（如麻省理工、史丹佛等）及科技大廠（如 Google、Meta、IBM）的 AI 專家所組成。在自然語言處理（NLP）、深度學習（Deep Learning）、電腦視覺（CV）等領域都有豐富經驗。
   

2. 產品理念：

• 「DeepSeek」之名顧名思義，強調「深入挖掘」海量資料、探索未知價值。
• 他們不只鎖定文字或語音，而是試圖讓 AI 能同時理解文本、影像、聲音、甚至是感測器資料，提供更完整的「智慧決策」。
• DeepSeek 注重商業落地，將 AI 解決方案客製化，讓企業主能快速導入，例如客服系統、行銷分析、智慧推薦等。
   

3. 技術定位：強調高效率與可擴充性

• 大數據分析：DeepSeek 擅長在龐大的非結構化數據中，以快速算法找出關鍵規律。
• 分散式運算架構：即使在雲端環境也能同時調度大量資源，縮短模型訓練與推論時間。
• 自動化 AI 服務：提供雲端 SaaS（Software as a Service）平臺，企業可彈性選擇所需功能

DeepSeek 的主要服務：

DeepSeek的主要服務基本上圍繞著兩款核心 AI 模型開始，股編把它拆成四點進行描述，這樣投資人也比較不會頭昏眼花。

• DeepSeek-V3：基於 Mixture-of-Experts（MoE） 架構，主打 高效運算、低成本、可擴展性，適用於各種 NLP（自然語言處理）應用，如聊天機器人、翻譯、內容生成等。
• DeepSeek-R1：更專注於 邏輯推理、數學運算、程式碼生成 等高難度推理應用，透過 強化學習（RLHF） 提升 AI 解題能力，適用於科學研究、教育和開發者工具。
   

1.  設計目標與核心能力：

• DeepSeek-V3： 這是一個通用的自然語言處理（NLP）模型，採用了混合專家（Mixture-of-Experts, MoE）架構，旨在提供高效且可擴展的解決方案。
• DeepSeek-R1： 專為複雜推理任務設計，強化在數學、程式碼生成和邏輯推理領域的性能。
   

2. 訓練方法：

• DeepSeek-V3： 遵循傳統的預訓練和微調流程，專注於大規模 NLP 任務，並透過 MoE 架構實現高效能和可擴展性。
• DeepSeek-R1： 採用強化學習（Reinforcement Learning, RL）為主的訓練方法，先進行 RL 訓練以增強推理和問題解決能力，然後再進行微調，以提升模型在複雜推理任務中的表現。
   

3. 應用場景：

• DeepSeek-V3： 適用於需要處理大量文本資料的應用，如多語言翻譯、內容生成和資訊檢索等。
• DeepSeek-R1： 適合需要深入推理和邏輯分析的場景，如數學問題求解、程式碼生成和複雜決策支援等。
   

4. 成本效益：

• 由於採用了 MoE 架構，DeepSeek-V3 在訓練和推理過程中更具成本效益，適合需要高效處理的應用。
• DeepSeek Chat，一款免費的 AI 聊天機器人應用，支援 iOS 和 Android 平台。在 2025 年 1 月推出後，迅速成為 美國 iOS App Store 排名第一的免費應用，一度超越 OpenAI ChatGPT。

但雖然DeepSeek Chat具備與 ChatGPT 類似的聊天功能，可用於內容創作、問題解答等，可是也會避免政治敏感問題，在特定話題上具有內容審查機制。

DeepSeek 為何引發 AI 市場震盪？

台灣的投資人都注意到了2025年春節期間全球市場的動盪，尤其是美股的費城半導體大跌。這次的波動與DeepSeek 迅速崛起有關，但到底為何會在 AI 領域造成這麼大的影響呢？顯然與其低成本顛覆產業認知與挑戰AI供應鏈生態有關。

• 製作成本低廉

  • DeepSeek R1 模型訓練成本僅 600 萬美元，遠低於 OpenAI GPT-4 超過 1 億美元的開發成本。
  • 透過 高效能 AI 訓練技術，成功降低 AI 產生成本，挑戰了「高算力、高成本=高效能 AI」的傳統觀念。
     

• 影響 AI 晶片產業與供應鏈

  • DeepSeek 使用的晶片並非最先進的 AI 晶片，而是透過 低成本 GPU 組合，加上技術優化來訓練 AI 模型，顛覆了市場對 AI 晶片需求的認知。
  • 這讓市場擔憂 高階 AI 晶片（如 NVIDIA H100, B100）需求下降，進而影響 AI 供應鏈與半導體產業發展。

DeepSeek 與 ChatGPT 比較

簡單來說，DeepSeek 採用 創新架構 + 蒸餾（Distillation）技術，提升 AI 訓練效率，降低 AI 模型對高階 GPU 的依賴。透過將數據分析工作拆分至多個專門模型，實現高效數據處理，同時縮短運算時間，這讓市場對 AI 軟硬體的發展產生不同看法。

看完上述原因後，投資人一定會好奇，這些原因就能造成輝達與台積電大跌嗎?其實最重要的關聯性是在下述兩點上造成的質疑最重要，不過投資人也不用太過擔心，目前來看外資法人機構已經開始消化這項利空，並真正的認識到DeepSeek帶來的影響與意義，顯然許多擔憂太過於恐慌了。

• GPU 需求是否下降？
  市場一度擔憂 「AI 訓練未來不再需要高階 GPU」，但這是錯誤的認知。DeepSeek 仍然仰賴 NVIDIA H100、H800、H20 GPU，且 AI 發展加速將持續推動 GPU 需求成長。現實上，Meta 與微軟 2025-2026 年資本支出分別達 600-650 億美元、800 億美元，顯示 AI 基礎設施仍在擴張，並未出現放緩跡象。
   
• CoWoS 對台積電的影響
  市場猜測 CoWoS（高效能封裝技術）需求可能減弱，影響台積電（TSMC）的營收，但實際上 CoWoS 僅占 TSMC 營收約 10%，即使 2025-2026 年建置達到高峰，對台積電長期成長影響有限。

DeepSeek 概念股有哪些

看到這裡對Deep Seek有了初步認識，那接下來最關心的想必是該企業對AI 產業投資方向產生了什麼影響？簡單來說，就是市場氛圍 「吃軟不吃硬」，軟體公司獲得更多青睞，而 AI 晶片與硬體設備股則遭受評價修正。

DeepSeek 對AI產業的影響與未來展望

而若總結Deep Seek對AI產業的影響，最重要的一定是 Deep Seek 的成功代表中國 AI 公司在 LLM 領域的重大突破，可能促使更多中國企業開發本土 AI 模型，減少對國外技術的依賴。其開源策略加速 AI 技術的普及化，讓更多企業和開發者受益。

不過對於其他企業來說，雖然 DeepSeek 宣稱僅使用輝達的低階晶片達成驚人的效果，但市場普遍懷疑其是否真未使用 H100 等高階 GPU，就更別說威脅到輝達在GPU需求了。

尤其市場一度擔憂 CSP（雲端服務供應商）業者會下修資本支出，但事實上，Meta、微軟等公司仍在大幅增加 AI 相關投資，顯示競爭壓力迫使它們持續擴張 AI 產業的資本投入。而 Deep Seek 採取開源模式，未來勢必會有更多企業仿效其低成本 AI 訓練模式，這些都將推動 AI 軟體業與邊緣運算的發展，使 AI 不再集中於大型雲端業者，而是更廣泛地應用於手機、AR/VR 等終端裝置，投資人應該正面看待AI產業的發展，聚焦軟硬體的投資機會。