DeepSeek 將美國在人工智慧領域的領先優勢縮小至 2.7%
根據史丹佛大學《2026 人工智慧指數》，DeepSeek 正迅速縮小美國在人工智慧領域的領先優勢。截至 2026 年 3 月，美國與中國頂尖 AI 模型之間的效能差距已降至 2.7%，即 39 分；2023 年 5 月時則超過 1,300 分。
DeepSeek 於 2025 年 1 月推出的推理模型 R1，以及自 2026 年 4 月起發布的 V4 系列，透過開放權重存取與較低價格，強化了中國的地位。DeepSeek V4-Pro 每 100 萬個輸出 token 的成本約為 3.96 美元。到 2026 年年中，中國模型佔 OpenRouter token 處理量的 50% 至 67%。
包括 OpenAI 與 Anthropic 在內的美國企業，在進階推理與網路安全等專門領域仍然領先。CAISI 評估發現，中國頂尖模型仍落後美國前沿系統六至八個月，而 DeepSeek V4-Pro 約落後八個月。
美國在運算基礎設施與高影響力專利方面仍具重大優勢；中國則在研究論文發表量及部分引用指標上領先。AI 差距縮小凸顯美國供應商面臨日益加劇的價格壓力，以及美國晶片出口管制對科技競爭的影響。
對交易者而言，DeepSeek 仍是 AI 市場的主要關鍵字。中國模型使用量進一步增加，或效能差距縮小，都可能影響 AI、半導體與雲端運算產業的估值。
Neutral
對加密貨幣市場的直接影響可能是中性的，因為這篇文章討論的是人工智慧模型之間的競爭，而不是區塊鏈網路、數位資產或加密貨幣監管。不過，DeepSeek 成本較低的模型仍可能透過開發者需求、雲端使用量以及半導體預期的變化，影響人工智慧相關加密貨幣代幣與科技股。
短期內，交易者可能會對 DeepSeek 使用數據、模型發布以及人工智慧產業估值的變化作出反應。中國市場占有率提高可能對美國科技股與半導體股造成壓力，進而可能降低整體風險偏好，並間接拖累比特幣及其他高貝塔加密資產。反之，若有證據顯示美國企業在先進推理與網路安全方面仍保持領先，可能支持美國人工智慧估值與風險情緒。
長期影響取決於 DeepSeek 能否將成本優勢轉化為持續採用，以及專業化性能方面八個月的差距是否縮小。過去，涉及高效率人工智慧模型的類似事件曾引發人工智慧與晶片相關資產的大幅輪動，並透過與科技股的相關性蔓延至加密貨幣。然而，在不直接影響加密貨幣基本面、穩定幣政策、流動性或機構資金流的情況下，這項消息不太可能建立持續的多頭或空頭趨勢。交易者應關注人工智慧相關代幣、半導體股、比特幣與那斯達克的相關性，以及重大模型發布前後的波動性。