2025年2月13日 - 信報
回顧歷史，從2018年GPT-2的開源，到現今R1的騰飛，再到幾乎所有自2018年起誕生的AI模型，核心趨勢始終如一──AI技術的發展速度遠超人們的想像，甚至超越人類智力的AI可能比大多數人想像的更容易構建，成本也在每月下降。在這場「晶片軍備競賽」中，帶出更深遠的意義是，即使美國全力競爭，也必須接受壟斷超級AI是不可能的任務。
事實上，每當OpenAI等大公司耗費巨資訓練模型後，通常只需幾個月到幾年，競爭對手就能用更低的成本複製。這種「後發優勢」在R1身上明顯得到驗證。DeepSeek用比美國公司更少的高端GPU，達到了與GPT-4相當的性能。這既是技術能力的體現，也符合AI發展的歷史規律──後來者總能站在前人的肩膀上，以更低成本達成同樣的突破。隨着中國GPU產業的崛起，這一趨勢只會加速。
更有意思的是，新一代AI模型不僅在訓練時需要大規模算力資源，在推理（inference）時的需求也急劇上升。這或許能解釋為何DeepSeek-R1發布後，應用端出現了服務擠塞。這對中國來說是個挑戰，對美國卻是雙刃劍：如果AI創新的門檻愈來愈低，光靠GPU封鎖真的能拖住中國嗎？
如果美國能保持計算資源與技術人才的領先地位，它或許能持續打造全球最強的AI模型，並以更大規模部署，佔據更大的市場份額。惟問題在於，即使美國穩坐第一把交椅，AI競爭的「亞軍」依然能獲得強大的軍事與經濟優勢。
換言之，中國不太可能徹底被甩開。它擁有足夠的人才與資源，並且展現了令人驚訝的靈活性。例如在GPU受限的情況下，內地公司更傾向於開源與效率優先的AI模型，這可能正好讓它們在某些領域領先於美國。諷刺的是，華府所熱中於收緊AI晶片的出口管制，可能只會無意間幫助中國在AI軟件端「彎路超車」。
更重要的是，中國不需要全面超越美國才能獲益。以軍事AI為例，中國的AI系統稍遜一籌，只要它能在關鍵領域（如無人機戰術、網絡戰、情報分析）達到「足夠好」（good enough）的水平，美國的技術優勢就難以轉化為決定性優勢。
須共享安全與風險管理
許多人把R1比作AI領域的「史普尼克時刻」（Sputnik Moment），這個比喻相當貼切。當年蘇聯發射人類第一顆衞星，並未證明其整體技術超越美國，卻讓世界確信，進入太空是可能的。最終，美國、中國、印度等國家都進入了太空領域，並在競爭的同時學會了共存，例如避免衞星相撞，而AI也將遵循類似的軌跡。意味着美國除了競爭，還需要在某些AI領域學會與中國合作，比如如何防止AI被用於製造生物武器、如何確保未來的AI系統不會擺脫人類控制、如何避免AI造成軍事衝突的意外升級。這與上一次AI規模化浪潮類似。當競爭對手趕上甚至超越OpenAI時，整個行業都需要共享安全與風險管理的最佳實踐。
有趣的是，美國總統特朗普也注意到了這一點。他在談論DeepSeek-R1時，一方面稱這是美國的「警鐘」；另一方面卻讚揚中國的成就，並指出「更便宜的AI符合所有人的利益」。這一點沒錯，就像更便宜的衞星對所有人都有好處一樣，前提是它們不會彼此碰撞。
DeepSeek-R1發布不是AI競賽的終點，而是另一個預料之中的里程碑。AI發展的成本曲線無情地證明，只要擁有足夠的運算資源與技術人才，超級AI終將成為全球現象，而不僅僅是美國的專利。
美國可以選擇繼續加強GPU出口管制，試圖延緩中國的進展，卻無法阻止中國最終達到「足夠好」的水平。在這場競賽中，第二名的實力依然足夠強大，足以重塑全球經濟與軍事格局。因此，全球在AI的發展不僅是競爭，各國還需要有一個更長遠的戰略──在確保自身優勢的同時學會共存，並在關鍵領域建立最低限度的合作機制。畢竟，在這個AI變革的時代，用好了能造福人類，用不好則可能帶來災難。
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