DeepSeek衝擊既有 AI 產業版圖！專訪耐能智慧執行長劉峻誠博士，剖析 DeepSeek AI 如何以低成本突破大模型瓶頸，並推動從雲端訓練走向邊緣推論的新趨勢。
劉峻誠指出DeepSeek 能在 GPU 價格昂貴、能耗龐大的情況下突圍，主要依賴量化、蒸餾、剪枝及轉移學習等技術，並將這些方法整合到極致，同時強調可重構 NPU 架構在推論端與邊緣裝置上的優勢，使 AI 走向「端上運算」與「主權 AI」，更能兼顧即時性與隱私需求。整體來看，高成本的軍備競賽逐漸讓位於小模型與端上運算，顯示新一輪的 AI 進化已然到來。
00:00 開場
01:34 創業契機與背景故事
02:43 DeepSeek是AI產業黑天鵝嗎？
04:34 DeepSeek帶來的衝擊與技術脈絡
06:22 AI成本效率與核心方法
13:09 美國科技巨頭AI策略轉向？
15:18 從訓練到推論，AI產業模式演進
19:32 縮放法則(Scaling Law)導致投報率受限
22:09 GPU, ASIC和NPU技術定位比較
26:48 耐能定義NPU:可重構架構
33:13 未來主流趨勢演變
35:57 邊緣AI與主權AI
38:22 對資本市場的影響：機會與風險
41:28 結語
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