祸福相依：DeepSeek带来更多的反省与挑战

在美中争逐的过程中，中资企业尽管在硬件上受到诸多限制，甚至5~10年内难以追赶，但算力可用其他方式或在其他地方取得。

延伸报导黑天鹅横空出世　供应链酝酿新局（五）

总的来说，美国仍是超强，因为在AI人工智能的赛局上，资金、人才、电力的总和是胜利的关键，而以AI领域来说，每一样的需求都是天文数字。

就像台积电一样，不只是技术领先，先进制程的产能(capacity )更是压倒性的优势，也许有一天日本的Rapidus的2纳米制程可以赶上台积电，但产能的建立旷日废时，想要追上就很难了。

就算台积电遭遇天灾人祸，即使用台积电现有的人员，在没有任何阻碍下掌握足够的资源，用上10年恐怕也无法完全复原。一些先进的设备供应商，如ASML，每年的产能也是有限的。

另一方面，AI的应用其实还未找到真正可以盈利的方式，但AI的大趋势却是如假包换，它不会像网络泡沫一样，而且AI的算力来自数据中心(data center)，5年内硬件的建设仍会以天文数字的方式增建。

所以Nvidia 、台积电及服务器大厂5年内仍然会大发，而这些大部分和台湾有关，台湾在供应链上居于关键地位，这也是前所未有的。

尤其台积电占有无可替代的优势，许多以先进芯片组合的数据中心，算力也远超过DeepSeek使用次等芯片构建的数据中心，只不过美国以芯片禁令封锁中国的做法与成效开始面对更多的质疑。

使用在AI上的Nvidia次时代芯片至少也都使用7纳米以下制程，想做AI芯片，或者说要有足够的AI芯片，短期内还是非台积电不可，虽有竞争者，但台积电的产能仍然有压倒性的优势。

只是10年以后的市场就很难一枝独秀，这麽重要的产品，不可能，也不应该只有一家公司独霸，我们只能希望台积电不要步上英特尔的后尘。

从客观的角度观察，DeepSeek的出现对台湾厂商在AI终端应用上也是有很大的助益。以台湾的资金及人才，做不出像ChatGPT这样的大模型。未来许多公司会使用DeepSeek的架构，我深信部分原因是用了专家系统(Expert system)，也就是加入用户本身的专长(Domain know-how)。

而台湾累积了三、四十年的发展，在许多行业累积了不少的经验与数据，譬如健保的医疗数据，就应该可以创出一些好成绩，而不再只有硬件优势。

先进制程仍是关键

即使使用DeepSeek架构，用先进芯片组合的数据中心，其算力依旧远超使用次等芯片建构的数据中心。

不管用ChatGPT架构，或DeepSeek架构，用最先进制程的芯片所建构的Data Center，其算力都会远超用次时代制程芯片建构的Data Center，就像用3纳米芯片的iPhone ，其算力一定远胜用5纳米芯片的iPhone 。

我相信台积电最先进制程的重要性及持续领先的优势，Nvidia 的最新架构GPU用的芯片都是3纳米以下制程，全球独台积电可提供，但DeepSeek的横空出世，让用次时代制程芯片建构的Data Center也可以达到部分的AI运算（只有部份而非全部），因其使用了expert systems ，能让某些运算更快速完成，所以成本较低。

但相对的，如果原来未知或未有答案的，DeepSeek恐怕就无法运算，所以要完成GAI就不容易了，而这是Nvidia及一些美国新创公司希望完成的），因此美国就无法完全封锁中国在AI算力的发展。

DeepSeek的出现，虽然台积电压倒性的优势仍然存在，但可能让三星电子在先进制程在AI的运用上多了一点生存的空间，因为三星4纳米以上的制程用在DeepSeek上仍是可以分掉一点订单。

总结来说，台积电中短期内并不会受到DeepSeek影响；而以高端服务器建构的data center仍会继续增，但可能不只有GPU，一些以推理为主的芯片比如NPU，也会赶上风潮。最后，DeepSeek有机会带给台湾厂商终端应用更大商机，比如AI PC。

责任编辑：陈奭璁