刊於《信報》，2025年3月10日
「互聯網＋」經驗啟迪 「AI＋」憧憬應運而生
許佳龍
科大商學院署理院長；資訊、商業統計及營運學系講座教授；艾禮文家族商學教授
筆者在上一篇文章，釐清了DeepSeek大語言模型R1推出後，個別人士對DeepSeek-R1取得「低成本高效能」的技術創新，出現了兩點「誤判」的認識，以為DeepSeek大模型技術已超越了美國，尤其「碾壓」了Open AI的ChatGPT-4o。
另一方面，DeepSeek公司只用了約 550萬美元成本，但性能卻取得「優勝」ChatGPT-4o的效果，有指控稱DeepSeek對ChatGPT-4o用了過濾技術，把過濾擷取所得據為己有，形同「抄襲」。不過，從DeepSeek發布詳情中，我們了解到過濾抄襲的指控並不成立。把這兩點市場偏差認識釐清後，筆者認為有助AI市場包括DeepSeek公司的健康發展。
不過，對讀者或公眾來說，從中得到什麼啟迪？
對於AI大語言模型的發展，在學術上當然有跟進研究。譬如，集合專家知識的「專家混合模型」（MoE），原來行之有效；透過MoE技術可以有效降低開發成本、省時、減少算力耗損，這一點，無疑可以給學術界作出跟進研究。但更重要的是，對實際生活所帶來的啟迪。
擴展AI應用普及性
第一，可以大力推動AI應用的普及化，扭轉過去的應用情況——即大家從DeepSeek這個AI工具中發現，原來下載或應用一個大語言模型，不再只是超大型企業，並擁有龐大資源，才能開發和應用到人工智能大語言模型。DeepSeek的成功，說明毋須用大量晶片積累算力，不必耗費大量人力物力，連資源有限的中小型公司或組織，都可以透過一個精簡的大語言模型，實實在在地加以應用，甚至可以在個人電腦上操作。
於是，在這個場景之下，很多日常生活所需產品或服務的AI應用，可以不再局限於大企業、或擁有充足資源和巨大伺服器的公司和組織，而是可以擴展至小公司以至個人，也可以開始考慮把AI技術，插入到自身日常生活上的應用。
「互聯網＋」經驗啟迪
記得於2015年，已故國家總理李克強在政府工作報告中提出「互聯網＋」計劃，鼓勵推動流動互聯網、雲端計算、大數據、物聯網等，提倡更廣泛地應用於傳統行業上；積極把互聯網的創新成果，與經濟社會各領域深度融合，推動技術進步、效率提升和組織變革；提升實體經濟創新力和生產力，形成更廣泛、並以互聯網為基礎設施和創新要素結合，去培育新興業態和創新公共服務模式，形成經濟發展新動能。
回頭看，這個「互聯網＋」概念，如今已實際滲透到內地很多行業上，所衍生的眾多應用，可謂無遠弗屆。目前，內地已開始有人討論「人工智能＋」（Artificial Intelligence ＋‧AI＋）。
「AI＋」發展予人憧憬
「AI＋」是指將AI技術與各行各業深度融合，推動產業轉型升級和創新發展的一種理念與實踐。「AI＋」不僅是將人工智能應用於某一特定領域，而是透過技術的集成與創新，實現對傳統行業全面賦予新發展能量和重構。
很顯然，通過「互聯網＋」這個計劃成功經驗，我們清楚看到，以互聯網為基礎設施與創新要素結合，培育出新興業態和創新應用，如今已在很多行業上取得「開花結果」的成績；「互聯網＋」幾乎已滲透到各行各業之中，衍生出數量非常可觀的生活應用。
很顯然，當大眾接受一個新概念、新計劃、新願景，把日常生活同互聯網緊密配合一起，即可以催生出很多生活上的新應用。因此，當大家也接受了「AI＋」這個概念和願景後，在得到「廉宜」的DeepSeek大語言模型面世的支持，下一步，我們或將看到很多AI應用會推陳出新；在我們日常生活上的新應用，將陸續出現，令人工智能市場出現一番新天地。
生成式AI泡沫機會降
當然，在 DeepSeek大語言模型未「橫空面世」前，筆者在本欄寫了幾篇分析AI和晶片市場需求變化的文章，從通用技術角度，擔心生成式AI投資暴增，有可能造成類似2000年代網絡泡沫的風險。不過，從目前DeepSeek大語言模型能夠以「低成本高效能」建構出來，大大降低大模型的成本，並且AI應用可以進一步普及，在這種新發展形勢下，可以說，某程度上，生成式AI的投資泡沫發生的可能性相應降低。推斷的理由是 2000年代初網絡泡沫的主要成因，是很多預期的應用不切實際，只是一種「想像應用」，對應用的場景過度憧憬。如今對AI應用憧景，是否也過份和「不切實際」？目前沒有答案。
當下，有了一個「廉宜 」的AI普及應用工具，泡沫化機會減少，因為即使這個應用過份憧憬，日後沒有這種應用需要，但投資成本相對較低，破壞性也相對較小；同時也有助帶來更多創新性概念，從而推動一些新的應用，並且打破了AI大模型過往「高價值」的標簽，相信慢慢得到普遍性的接受，從而增加AI 在生活上更多應用的機會。