中國新創公司DeepSeek於今年初推出低成本的AI模型，意味著未來AI訓練及運算成本可望加速下降，進而加速AI付諸應用的速度；短期內雖然會減少對高端AI訓練伺服器的需求，但長期而言，AI應用加速普及，將回過頭來提升對AI基礎建設的需求，後續將為金融市場帶來更多元的投資題材。
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今年1月份，中國一家名不見經傳的人工智慧新創公司「DeepSeek」推出AI模型，其性能足以媲美美國領先的AI模型，如OpenAI的ChatGPT，且據該應用程式的研究人員表示，訓練成本僅約600萬美元，遠低於美國科技巨頭動輒數十億美元的相關支出。
消息一出，使得市場對大規模AI基礎建設投資之必要性產生懷疑。受此影響，1月27日AI基礎建設相關股票出現重挫，費城半導體指數下跌9.2%、AI晶片製造商Nvidia下跌16.5%、台積電ADR下跌13.3%。究竟DeepSeek為何會引起市場關注？AI投資邏輯是否因此出現改變？
個股與相關數據資料僅供說明之用，不代表投資決策之建議。
資料來源：Bloomberg，2025/1/27。
中國新創公司DeepSeek於1月份發表AI推理模型「DeepSeek-R1」，打破過往AI大模型的格局，改由多個子模型所組成；在這樣的模型架構下，當AI面對不同領域的問題時，只需啟動相對應的子模型回答，加上優化軟硬體的整合方式，可有效降低能耗，使其不需使用最高端的晶片就能完成任務。據其技術報告指出，該模型的推理能力與OpenAI的o1相當，但訓練成本僅為o1的三十分之一，且不需使用最新的Nvidia晶片。
儘管DeepSeek低訓練成本模型的背後，有成本美化、抄襲、資安等爭議，但在DeepSeek公開發表的論文已證實，其訓練方法的優化確實能有效降低AI模型成本，打破了原先AI發展不計代價追求算力的想法，此意味著AI投資門檻降低，讓相對缺乏資金、算力資源的國家及企業也能夠投入AI模型的開發與應用；此外，相較於過去OpenAI、Google等科技大廠的閉源模型策略(註)，DeepSeek為開源模型，免費提供全球開發者使用，亦有助於加速AI發展。
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過去兩年AI技術發展仍在早期的「訓練階段」，此階段需要大量的算力和高效能硬體（如GPU）來進行訓練，因此生產AI基礎設施及高階晶片等相關硬體公司股價在過去1~2年獨領風騷；而隨著AI基礎建設的逐漸普及，AI的需求與應用應運而生，在此環境下，聚焦於應用端的軟體類股自去年底以來股價逐步上升（圖一）。而今年1月份，DeepSeek的出現，意味著未來AI訓練及運算成本可望加速下降，進而加快了AI付諸應用的速度。
未來相關應用可望遍地開花，從醫藥、醫療、金融、教育等軟體應用，到AI手機、AI PC等終端消費產品，甚至是無人機、電動車和人形機器人等新興領域，AI技術有望逐漸走進人們的生活，並為金融市場帶來更多元的投資題材。
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雖然高效率、低成本模型的成功，短期內可能會減少對高端AI訓練伺服器的需求，進而使得硬體類股股價短期承壓。不過，長期而言，AI技術的進步、成本的下降，將使得AI應用加速普及，並回過頭來提升對AI基礎建設的需求；事實上，在DeepSeek模型發布後，各家科技巨頭仍持續提升其資本支出規模。根據Bloomberg資料，Amazon、Microsoft、Google母公司Alphabet及Meta等美國四大雲端服務供應商（CSP）2025年的資本支出金額預計將成長約37%至2,985億美元（圖二）。
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DeepSeek的出現和AI發展重心的轉移，象徵著AI技術的普及和應用正進入一個全新的階段。在這個階段，我們將看到更多創新和突破，無論是硬體還是軟體都將受益，形成一個更加完善的AI生態系。
從全球AI供應鏈來看，美國長期為軟體研發與創新的領導者，軟體及硬體類股在標普500指數中的比重分別占11.5%、19.5%（圖三)，顯示美國產業分布上軟硬體兼具。除了過往的軟體龍頭公司，預期未來DeepSeek降低AI應用開發門檻，將帶動更多中小型軟體公司的發展，帶來更多投資機會。
在台股方面，半導體與AI硬體相關類股合計佔占台灣加權指數比例約67.2%（圖四)，顯示出台灣在硬體製造領域的主導地位。雖然短期內因單位算力需求下滑，導致部分硬體供應鏈表現相對受到壓抑，然長期而言，算力成本下降將刺激AI應用擴展，進一步回頭帶動硬體需求，而台灣硬體供應鏈在全球AI生態系中具有領先地位，長線來看仍將於AI浪潮下受惠。
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近期川普關稅及DeepSeek為市場帶來波動，但從基本面來觀察，目前經濟擴張及企業獲利持續成長兩大利多因素未改變，DeepSeek的出現也將帶來更多元的AI投資機會，惟目前美國關稅政策影響程度尚不確定，後續仍需觀察川普政策發展與各國的應對措施。資產建議維持偏多配置，並分散於各產業以因應短期資金的快速輪動。
