最近，中國AI公司的DeepSeek爆火，萬事通身邊幾乎每個人都在用！
然而，DeepSeek在訓練AI模型過程中，所使用的大量英偉達GPU晶片卻讓美國感到疑惑：這些晶片究竟是怎麼被賣到中國的？我們可是把「路子堵得死死的！」
於是就此展開調查，而且這一查就查到了新加坡的頭上，難道新加坡要為此事「背鍋」了嗎？
今天，萬事通就帶大夥說一說吧。
美國懷疑中國公司通過
新加坡獲取英偉達GPU晶片
新加坡警方逮捕9人
「有啥不懂的，就問DeepSeek」
近日，中國AI公司DeepSeek的崛起讓美國有點慌，發現自己對人工智慧晶片的出口管制似乎出現了漏洞。美國懷疑，中國公司通過新加坡偷偷買入大量英偉達的GPU，用於訓練AI模型。
新加坡貿工部對此做出回應，表示不會允許任何機構藉助新加坡繞過美國的管制政策。「我們預期像英偉達這樣的美國公司遵守美國的出口管制和新加坡的立法。新加坡的海關和執法機構將繼續與美國有關部門密切合作。」
最近，新加坡警方和海關聯合行動，搜查了22個地點，逮捕了9人，並查收了相關文件和電子記錄。
目前，已有3人被正式起訴，罪名是非法倒賣英偉達的GPU晶片給中國公司DeepSeek。
新加坡內政部長表示，此案是政府接到匿名舉報後展開的獨立調查，並不涉及美國對英偉達晶片的出口管制，美國也未就此案向新加坡提出任何要求。
據調查，這些伺服器由美國公司戴爾和美超微出口到新加坡，可能搭載英偉達晶片，並隨後被運往大馬。但部長指出，目前尚不清楚馬來西亞是否是最終目的地，或者這些伺服器是否被轉運到其他國家。
「但我們評估，這些伺服器最終目的地的陳述，可能是虛假的。」
2名新加坡人
1名中國公民因倒賣
GPU晶片給DeepSeek被捕
在被捕的3人中，2人是新加坡本地人——41歲的阿傑（化名）和49歲的阿偉（化名）。
2人被指控在2024年欺騙一家伺服器供應商，謊稱這些GPU晶片不會轉賣給未經授權的機構。
另一名被捕者是51歲的中國公民小明（化名），他被控在2023年通過偽造文件，假借一家名為「Luxuriate Your Life」的新加坡公司購買晶片，最終卻將其轉賣給中國AI公司DeepSeek。
如果罪名成立，他們可能面臨最高20年監禁或罰款，甚至兩者兼有。而其他6名被捕者的具體罪行目前尚未公布，也不知道會不會被起訴。
英偉達在新加坡銷售額增長10倍
從2023年的23億美元
飆升至237億美元
外界分析認為，像中國DeepSeek這樣的大型人工智慧公司，需要數以萬計的晶片來訓練AI模型，而目前查出的GPU晶片倒賣規模只有幾百到幾千顆，這意味著還有更多未被發現的交易。
去年英偉達在新加坡的市場表現非常亮眼。根據最新財報，新加坡已成為英偉達海外市場的第一大買家，僅次於美國，占其總收入的18%。
兩年來，英偉達在新加坡的銷售額增長了十倍，從2023財年的23億美元飆升至今年1月結束的財年的237億美元。難道新加坡的AI領域，發展得這麼迅速嗎？
實際上，新加坡本身並沒有消耗這麼多晶片。《財富》雜誌報道稱，英偉達預計到2025年，公司總收入中只有2%是直接發往新加坡的訂單。而其他的晶片很可能是將新加坡作為一個「中轉站」，流向了其他國家的市場。
中國DeepSeek的成功研發
讓美國「7巨頭」科技股蒸發上萬億市值
美國監管部門最終查到新加坡頭上
上個月，中國AI公司DeepSeek宣布用相對低端的晶片和較低的訓練成本，成功打造出一個超越美國同類產品的人工智慧聊天機器人DeepSeek。
這一消息讓美國科技股大跌，影響到了包括英偉達、微軟、谷歌等在內的「7巨頭」公司。一夜之間，就蒸發了上萬億的市值。
美國監管部門隨即展開調查，想弄清楚中國AI公司DeepSeek到底是怎麼繞開晶片限制的。結果查著查著，就查到了新加坡的頭上……
網友評論：有美元就能買到美國晶片
中國不一定需要通過新加坡購買
美國堵不住
對此，一位北京的網友表示：只要有美元，就能買到美國晶片，地球上那麼多國家，我們不一定要通過新加坡購買。美國根本堵不住。
一位福建網友說道：像不像小時候班裡的壞學生『我不允許你們跟他玩』。
一位不解的網友問道：這些人觸犯了新加坡的什麼法律，導致被捕的？
熱心網友回覆：這些人涉嫌觸犯新加坡的《進出口管制法》以及相關的法律法規，這些法律旨在管理和控制敏感物品的進出口，包括受美國出口管制的英偉達GPU。
而中國網友卻力挺：這是民族英雄。
新加坡前總理夫人何晶
剖析讓世界震驚的中國AI DeepSeek
這個DeepSeek有多牛呢？甚至能讓新加坡前總理夫人何晶嘆為觀止！
新加坡前總理夫人說：「終於有機會深入了解Deepseek的…」對Deepseek進行了簡單的剖析。
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{nextpage}她說：「目前訓練頂尖人工智慧模型成本高的離譜，僅計算就要花掉1億多美元，它們需要配備數個價值4w美元的圖形處理器（GPU）的大型數據中心。Deepseek僅用了500多萬美元就做到了這些事。他們的模型在許多任務上與GPT-4和Claude不相上下甚至更優。在人工智慧界引發震動。」
傳統模型，1.8萬億個參數一直全部處於活躍狀態。但DeepSeek總共6710億個參數，但一次只有370億個活躍。這就好比有一個龐大的團隊，但只為每項任務召集實際需要的專家。
結果是令人難以置信的：
- 訓練成本：從1億美元降至500萬美元
- 所需GPU數量：從10萬台降至2000台
- 應用程式編程接口（API）成本：降低95%
- 可以在遊戲GPU上運行，而不需要數據中心硬體
「但是等等，」你可能會說，「肯定有陷阱！」這就是瘋狂的地方——這一切都是開源的。任何人都可以檢查他們的工作。代碼是公開的。技術論文解釋了一切。這不是魔法，只是極其巧妙的工程設計。
你不再需要價值10億美元的數據中心了。可能幾塊不錯的GPU就夠了。
其影響是巨大的：
- 人工智慧開發變得更易獲取
- 競爭大幅加劇
- 大型科技公司的「護城河」看起來更像是小水坑
- 硬體需求（和成本）急劇下降
最後的想法：這感覺像是我們會回顧的一個轉折點。就像個人電腦使大型機變得不那麼重要，或者雲計算改變了一切。