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隨著中國AI模型DeepSeek的迅速崛起，全球AI產業正面臨一場結構性轉變：從「高成本訓練導向」邁向「高效率推理導向」。這不僅改寫了AI模型的設計與部署邏輯，更加速了AI技術的普及與商業應用落地。面對這股由技術創新與策略轉向共同推動的變革浪潮，台灣產業應如何看待?又該如何因應?

本文嘗試從DeepSeek的發展脈絡出發，拆解其背後的時空背景與產業動力，進一步分析其技術突破與推動策略，並歸納其對AI模型架構、應用生態與應用情境所帶來的典範轉移。最終，本文將聚焦於台灣AI產業的發展契機，提出技術、應用、人才、政策等不同面向的佈局因應建議，作為台灣產業面對後DeepSeek時代的規劃參考。

【內容大綱】

• 一、DeepSeek崛起的時空背景
  • (一)資本面：各國亟欲打破AI軍備競賽的高門檻
  • (二)政治面：中國力圖在美中科技戰中尋找突破口
  • (三)應用面：全球市場對高性價比AI需求殷切
• 二、DeepSeek崛起的關鍵技術與推動策略
  • (一)關鍵技術
  • (二)推動策略
• 三、DeepSeek帶來的技術變革與產業影響
  • (一)技術變革
  • (二)產業影響
• IEKView

【圖表大綱】

• 表一、DeepSeek R1與其他模型的使用成本比較
• 表二、DeepSeek工程優化技術總覽