大家好！歡迎來到我們的六度解析節目！今天我們將深入探討中國的新大語言模型DeepSeek-V3，以及它如何揭示川普貿易戰的弱點。這個模型不僅在技術上令人矚目，還對全球貿易和國家安全帶來了挑戰。
DeepSeek的出現顯示，在無法獲得高端晶片的情況下，中國依然能夠以低成本開發出高效的人工智慧系統，這可能會引發其他國家的關注與效仿。彭博社的經濟學教授泰勒·考恩指出，這一創新不僅挑戰了美國的貿易限制政策，也帶來了意想不到的後果，可能會讓全球的人工智慧競爭格局發生變化。
我們將深入分析這些政策的直接影響以及它們的長期後果，並探討在國家安全與技術創新之間的微妙平衡。請大家繼續收看詳細內容！
彭博社是全球知名的彭博新闻社旗下的一个金融信息与媒体公司，提供全球财经新闻、市场数据、分析工具等服务。本文由彭博社的专栏作家和乔治梅森大学经济学教授泰勒·考恩撰写，他以其深入的经济学见解和对国际事务的独到分析而闻名。
近年来，人工智能技术的突破已成为常态，以至于区分真正的技术进步与偶然的进展变得愈加困难。然而，最近来自中国的一项创新引起了广泛关注，这就是新型大型语言模型DeepSeek-V3的推出。该模型不仅在技术上具有重要意义，还影响到了国际贸易，尤其是在中美贸易关系中。
泰勒·考恩在文章中提到，他已经使用了DeepSeek一段时间，认为这是他最近几年使用过的最优秀的语言模型之一。DeepSeek的表现快速且简便，并且提供免费版本，尽管在处理复杂问题方面尚不能与美国的顶级模型相媲美，但它依然被认为是顶级模型之一，这一评价也得到了其他测试人员的认可。
DeepSeek的几个特点尤为引人注目。首先，它的开发者并非传统的科技公司，而是一家对冲基金，这可能促使我们重新思考人工智能技术的开发者类别。其次，DeepSeek的训练成本极低，据估计仅为550万美元，这个数字不包括计算以外的其他成本，而这些成本通常在类似项目中是会被考虑的。
最值得注意的是，DeepSeek并没有使用最高品质的半导体芯片。美国总统拜登的政府出于国家安全考虑，一直努力限制这些芯片的对华出口，目的在于减缓中国在人工智能和相关军事技术上的进展。由于无法使用最新的芯片，DeepSeek在模型训练过程中不得不探索更便宜的替代方案。
考恩承认，他过去支持这些贸易限制，因为人工智能技术与国家安全息息相关。但现在他认为，这样的禁令过于激进，难以真正奏效。禁令或许可以延缓中国人工智能的发展数年，但同时也催生了中国的重大创新，即DeepSeek的研发。
这一事件表明，开发高质量的人工智能系统并不一定需要巨额资金，这一发现可能会使俄罗斯、伊朗、巴基斯坦等国家看到开发类似系统的现实可能性。甚至可以想象，一位富有的外国亿万富翁可能会发起类似的项目，尽管面临人员方面的限制。无论中国的系统有何潜在危险及用途，其他国家因DeepSeek而受到启发的分支可能更令人担忧。
无论如何，寻找更廉价的方法来构建人工智能系统几乎是不可避免的。美国政策在阻止中国在人工智能系统中使用高品质芯片方面取得了一定的国家安全利益，但同时也加快了不依赖高品质芯片的有效人工智能系统的开发。这种政策带来的权衡是否有利，仍待观察。
不仅是狭义上的考虑——关于DeepSeek的动机、定价策略、未来计划以及与中国政府的关系，仍有许多问题未解或难以解答。在更广泛的背景下，这种权衡本身也引发了很多不确定性。
考恩引用了奥地利经济学家路德维希·米塞斯的观点：政府干预会产生重要且意想不到的次要后果。要判断一项政策是否有效，不仅要考虑其直接影响，还需考量其二阶和三阶效应。
芯片限制的一个次要效应可能促使一些中国企业通过第三方国家获取高品质芯片，或者租用在非中国人工智能系统上使用高品质芯片的时间。在这种情况下，中国的企业可能根本不需要直接购买芯片，至少在某些用途上是这样。尽管美国正在对该行业实施更严格的控制，但它是否真的能够微观管理全球市场？对此考恩表示越来越怀疑。
在对中国实施进一步贸易限制时，特朗普政府和未来的美国政府需要仔细研究其前任政策的意外后果。可以肯定的是，一些（不是全部）非人工智能的贸易限制是基于国家安全的考虑。然而，任何政策的一阶效应并非故事的终结。
例如，如果联邦政府决定限制或对在美国销售的中国商品或服务征税，中国可能通过第三方重新品牌同样的商品，许多亚洲国家愿意提供协助。这是因为，规避规则的企业家行动速度往往比官僚更快。
从抽象的角度看，国家安全的论点很有说服力。然而，在实际操作中，制定保护国家安全的政策是极具挑战性的。思考如何在实际中更好地践行理论，是一个极为重要的任务。
通过这个例子，考恩提醒我们，政策的有效性不仅取决于其显著的初始效果，还需要我们对可能的次要和第三层次影响保持警惕和敏感。这不仅是为了更好地理解技术创新的动态性，也是为了确保国家安全政策的实际有效性和可持续性。在全球化和技术变革加速的背景下，这种思考显得尤为重要。
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人工智能（AI）是指機器模仿人類智力行為的能力，包括學習、推理、解決問題和決策制定等方面。
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人工智能的根源可以追溯到 1950 年代，當時計算機科學家開始探索機器學習和自然語言處理的可能性。
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1956 年，約翰·麥卡錫首次創造了「人工智能」一詞。
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20 世紀 80 年代，專家系統和機器學習演算法的出現標誌著人工智能領域的重大進步。
歷史：
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**弱人工智能 (ANI)：**能夠執行特定任務的系統，例如人臉識別或語音辨識。
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窄人工智能 (ANI)： 專注於單一領域並具有高度專業化的系統。
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**一般人工智能 (AGI)：**能夠執行與人類相同的廣泛任務的系統。
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**超人工智能 (ASI)：**超越人類智力的系統，具有創造力和自我意識。
數據介紹：
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**人工智能投資：**根據麥肯錫全球研究所，預計到 2030 年，人工智能對全球經濟的影響將達到 13 萬億美元。
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**人工智能工作：**國際機器人聯盟預測，到 2025 年，人工智能將創造超過 2000 萬個新工作。
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**人工智能應用：**人工智能已被廣泛應用於醫療保健、金融、零售、製造和交通等行業。
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**人工智能倫理：**隨著人工智能的快速發展，有關其潛在影響的倫理考量也日益增加，包括偏見、責任和失業。
- **人工智能人才缺口：**全球對熟練人工智能專業人員的需求不斷增加，但合格的候選人供應有限。
結論：
人工智能是一項快速發展的技術，具有改變各行各業的巨大潛力。從仿生機器人到自主車輛，人工智能正在塑造著我們的未來，並創造著前所未有的機會和挑戰。隨著人工智能技術的持續進步，了解其定義、背景、歷史和數據變動至關重要，以應對其對社會和經濟帶來的影響。
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