DeepSeek AI是中國開發的生成式AI模型，包含 DeepSeek LLM 和 DeepSeek Coder，主打強大的中文理解與程式碼生成能力，一經市場問世便重挫輝達美股走勢，但市場分析師普遍認為DeepSeek AI是低廉且仿冒的Open AI。筆者假設若政府不採取禁止一般國人、中小企業、政府機構使用DeepSeek AI，其發展可能會對台灣的 AI 應用、生態圈及產業產生一定影響。
首先，AI競爭與技術生態影響勢必會提高競爭門檻：DeepSeek AI的出現可能會推動台灣 AI 業者加快本土 LLM（大型語言模型）的發展，例如，政府支持的「台灣大模型（TAIDE）」計畫，可能需要加快技術更新，以在市場上保持競爭力，DeepSeek AI影響台灣中小企業選擇，倘若DeepSeek是以免費或低成本策略進入市場，台灣的企業和開發者可能會更傾向採用該模型，而非 OpenAI、Google Gemini 或本土 AI 解決方案。尤甚，國人若能輕易下載使用DeepSeek AI處理資訊議題也罷，就怕DeepSeek AI透過敏感政治議題向國人使用者輸入接受社會主義、批評台灣民主的政治觀念。
其次，DeepSeek AI會積極應用與市場滲透，影響程式開發與自動化工具的影響：DeepSeek Coder 可能影響台灣開發者對 AI 輔助程式碼工具的選擇，與 GitHub Copilot、Google AlphaCode 競爭。如果 DeepSeek 在 API 或本地部署上提供更大靈活性，可能會被台灣企業用於內部開發與自動化流程，讓台灣中小企業與 AI 應用出現拼一波生態圈，若 DeepSeek 提供更優秀的中文理解能力，可能影響台灣企業選擇 AI 服務的偏好，例如客服 AI、自動化內容生成等領域。
第三，出自資安與資料主權考量，DeepSeek 由中國企業開發，部分台灣企業與政府機構可能會對數據隱私和安全性產生顧慮，尤其是涉及機密資訊時。我方政府政府若認為 DeepSeek 可能涉及數據風險，可能會對政府機構或敏感產業（如金融、國防、電信）採取限制措施。然而，若 DeepSeek 的能力超越其他 LLM，基於市場及使用鄰近式法則，可能導致台灣部分 AI 相關企業轉向中國供應鏈，影響本土 AI 研發投入，但台灣本土AI產業也可利用 DeepSeek 來測試跨語言應用，如中文 NLP（自然語言處理）與多語言翻譯技術。
第四，筆者容易聯想台灣企業可與 DeepSeek API 進行整合，提供更多 AI 解決方案，尤其是 SaaS、電子商務與內容生成應用，但企業內部可能需要考量是否符合個資法（GDPR、台灣個資法）規範。DeepSeek AI 作為一個中國開發的生成式 AI，在語言理解、程式碼生成等方面有競爭力，可能會影響台灣不同產業的 AI 發展與應用。提升程式開發與自動化，DeepSeek Coder 可能對軟體工程師、IC 設計（EDA）、DevOps 產業帶來影響。若 DeepSeek 的程式碼生成能力與 GitHub Copilot 相當，可能被台灣企業用來加速開發流程，特別是對中文註解與需求更友善。
第五，若以產業別進行區分：金融業勢必會最嚴格受到監管，DeepSeek 可能難以進入銀行與證券業，但部分 FinTech 初創公司可能會嘗試導入；醫療業 會需注意數據隱私，可能僅適用於文獻分析，而非病歷數據應用；科技業是 DeepSeek 最可能擴展的領域，但智慧財產權與機密數據保護仍需注意。整體而言，台灣企業在導入 DeepSeek AI 時，需仔細考量資安風險，並根據不同產業需求調整應用策略。DeepSeek AI畢竟是作為對岸開發的大型語言模型 (LLM)，考量到台灣與中國現階段對立式兩岸關係型態，
最後，筆者瑞假設政府若不禁止DeepSeek AI進入國內市場，可能會對台灣中小企業產生極大的影響，特別是在 AI 技術競爭、應用採用、供應鏈選擇等方面。然而，台灣企業本身也可能反過來影響DeepSeek 的發展與市場定位。事實上，筆者認為若 DeepSeek 提供更具競爭力的服務，可能會吸引部分開發者與企業轉向，但安全與數據隱私仍是關鍵考量。台灣 AI 產業需要加強本土 AI 模型開發，以降低外部技術依賴，並在競爭中找到合作與創新機會。
作者：林真心
