從年初 DeepSeek 的風暴，看 AI 語言模型「代幣經濟學」的演變

隨著時間推移，DeepSeek 的市場聲量似乎漸漸平靜了下來，這不禁讓我好奇：這場由 DeepSeek 點燃的火苗，如今燃燒到什麼程度了？它對整個 AI 產業的長期影響又是什麼？

直到最近，我偶然觀看了「最佳拍檔」製作的這部影片，才讓我對這些問題有了更清晰的答案。這部影片不僅深入淺出地分析了 DeepSeek 的戰略，更讓我對當前 AI 語言模型的「商業邏輯」有了全新的認識。我非常推薦大家點擊觀看（影片連結我會放在文末），它清晰地闡述了許多我過去模糊不清的概念。

我的心得洞察：AI 模型的「代幣經濟學」

影片中闡述的一個核心觀點，讓我對 AI 語言模型的商業運作模式茅塞頓開。要真正理解當今 AI 語言模型的商業邏輯，我們必須從「代幣經濟學 (Token Economics)」的角度切入。這是一個由價格和數量構成的經濟學公式：

企業收入 = 每 Token 的價格 x 處理的 Token 總量

然而，與傳統製造業不同的是，AI 模型的定價具有高度的靈活性，這種靈活性並非憑空而來，而是來自於三個關鍵性能指標的動態平衡與取捨：

1. 首 Token 的生成延遲 (First Token Generation Latency)：指的是模型在接收到用戶請求後，生成第一個 Token 所需的時間。這直接影響用戶體驗的流暢度。

2. 交互速率 (Interaction Rate / Tokens per Second)：衡量的是模型每秒能夠生成的 Token 數量，反映了模型的處理效率。

3. 上下文窗口 (Context Window)：這是指模型能夠在單次對話中記憶和處理的最大 Token 數量。這對於模型的理解能力和生成內容的連貫性至關重要。

在這三個指標中，我個人對「上下文窗口」感觸特別深。作為一個經常需要與 AI 協作進行程式開發的人，越長的上下文窗口意味著模型能夠更全面地理解我的需求、記憶更多的程式碼片段和對話歷史，進而生成更精準、更符合整體邏輯的服務。這對於提升開發效率而言，無疑是質的飛躍。

影片也進一步揭示了 DeepSeek 的戰略選擇：他們的核心目標是開發通用人工智慧 (AGI)。因此，DeepSeek 將大部分寶貴的算力資源，優先供內部研發團隊使用，而非完全投入商業化服務以追求短期盈利。同時，影片也指出，DeepSeek R1 至今仍在透過強化學習不斷進化和優化，這也解釋了為何其模型能力持續提升的現象。

DeepSeek 的啟示：一場從「快」到「好」的生態演變

「最佳拍檔」的這部影片，不僅為我們解析了 DeepSeek 的戰略佈局，更引導我們思考了 AI 模型市場的未來走向。它提醒我們，AI 模型之間的競爭，不再僅僅是速度或價格的單一維度競爭，而是在「性價比」和「效率」之間尋求最佳平衡的複雜賽局。

DeepSeek 的出現，可以說是一面鏡子，映照出 AI 模型市場從過去追求「快」和「大」，逐漸轉向追求「好」和「巧」的趨勢。未來，具備更高「智能密度」和更優化「代幣經濟學」的模型，將可能在激烈的競爭中脫穎而出。

再次感謝「最佳拍檔」製作出這部富有洞察力的影片，它不僅釐清了我對 DeepSeek 和 AI 模型商業模式的疑問，也讓我對未來 AI 領域的發展有了更深刻的思考。

強烈推薦大家觀看這部影片，深入了解這場正在發生的 AI 產業變革： https://www.youtube.com/watch?v=fbgbOqwjwl8摘要重點