【隨筆賞科技】DeepSeek啟示錄：AI大模型將為各行業帶來變革

DeepSeek 的橫空出世，無疑在全球科技界掀起了一陣波瀾。儘管其宣稱的超低開發成本 560 萬美元，實際僅為模型訓練成本，而非總開發費用，但其在短時間內利用相對落後的硬體資源，打造出功能強大的 AI 系統，且訓練成本遠低於業界平均水平，這無疑是一項技術上的重大突破。這一成就不僅為科技產業帶來了成本效益與創新思維的深刻啟發，更讓創新科技公司意識到，即使資源有限，技術創新依然可實現。

筆者與團隊正全力投入 AI Workflow 大模型（Deep Workflow Orchestrator – DWO）的研發與訓練，目標是打造一款能夠深度理解，並預測工作流程的智能系統。這不僅是技術層面的升級，更是在培養一位能夠跨領域運作的「智慧助手」。透過多模態融合、靈活性擴展與自訂資料訓練，DWO 將能夠整合文字、圖像、表格資料及記憶體數據，精準預測與分配工作流程，為使用者提供實用的建議與解決方案，從而大幅提升工作效率與決策品質。

系統具備高度靈活性，能夠根據不同行業的需求進行調整。在工程領域，DWO 可被訓練為「初級機電工程師」，負責收集與管理電壓、電流、流量等參數，以優化大廈的能源使用。這不僅能提升能源效率，更能減輕工程師處理繁瑣數據的重複性工作，讓他們專注於更具價值的分析任務。

而在金融行業，DWO 則可化身為「金融風險分析師」，實時監測全球市場動態，整合市場數據、財務報表、新聞資訊與歷史交易記錄，從而預測市場趨勢、評估投資風險，並提供投資組合優化建議。

而多模態融合更是系統的核心，傳統 AI 模型通常僅能處理單一類型的數據，如文字或圖像，但在實際應用中，資訊往往是多元且複雜的。例如在工程領域，AI 不僅需要讀取電壓、電流等數據，還需分析設備圖像、圖表，甚至結合過往維護記錄進行綜合判斷。透過多模態融合，AI 能夠同時處理文字、圖像、表格等不同數據類型，使其更全面地理解問題，並提供更精確、實用的解決方案。

此外，使用者可自訂資料訓練系統，不同行業擁有各自獨特的數據與工作流程，DWO 能根據這些專屬資料進行訓練，使其更貼合使用者的實際需求。例如在法律領域，AI 可被訓練為「法律文件分析師」，透過學習大量法律條文、判例及合約文件，協助律師迅速查找相關法律依據，甚至自動生成初步的法律意見書。這不僅能大幅提升律師的工作效率，也有助於降低法律服務成本。

隨著 AI 技術的不斷進步，這套系統將能適應更多複雜的工作場景，進一步提升人類的工作效率。在各行各業數據的不斷累積之下，AI 的預測與決策能力也將持續提升，推動各產業邁向更高效、更具創新的未來。

作者：思路富邦集團（SagaDigits）創辦人陳智銓（Arthur）
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