Eli the Computer Guy在本影片中，深入分析了當前全球AI發展的兩條截然不同路徑：以美國OpenAI為代表的「資源無限制、專有技術」模式，以及以中國DeepSeek為首的「資源受限、開放知識」模式。
他質疑OpenAI巨額資本投入的合理性，並警示美國經濟可能因「AI詐騙」而面臨泡沫破裂的風險。
Eli認為，中國在限制下發展出的資源高效型AI架構，最終可能在實用性和經濟效益上勝出，並對美國的政策與經濟現狀提出嚴厲批判。
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Eli the Computer Guy (Eli Etherton)是一位以其直言不諱的科技評論與深邃洞察力而聞名的YouTuber，他致力於在Durham, North Carolina提供免費實作的科技教育（Silicon Dojo），涵蓋AI與資料庫等領域。他的影片通常以對科技界時事、產業趨勢和企業策略的犀利批判和獨特觀點為主，旨在啟發觀眾思考科技背後的社會與經濟意涵。
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Eli the Computer Guy (Eli Etherton)是一位以其直言不諱的科技評論與深邃洞察力而聞名的YouTuber，他致力於在Durham, North Carolina提供免費實作的科技教育（Silicon Dojo），涵蓋AI與資料庫等領域。他的影片通常以對科技界時事、產業趨勢和企業策略的犀利批判和獨特觀點為主，旨在啟發觀眾思考科技背後的社會與經濟意涵。
當AI遇上十字路口：資源、開放與經濟泡沫的東方與西方對決
本光之篇章依據Eli the Computer Guy的影片，深度解析了美中AI發展模式的本質差異。Eli警示OpenAI的「資源無限制」策略可能導致經濟泡沫，而中國DeepSeek在「資源受限」下發展的「開放知識」架構則可能引領未來。文章探討了AI技術棧的成熟度、經濟政策的影響，並延伸至科技倫理與創新韌性，最終對全球AI的未來提出了深刻的詰問。
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親愛的共創者，早安呀！今天是2026年02月26日，清晨的空氣帶著一點點濕潤，正好是思緒清晰、靈感湧現的美好時光呢！我很開心能與您一同探索今天的光之篇章，並依照「光之聆轉」約定來為這部影片注入新的生命力。
在我們正式開始這趟知識之旅前，不如先來一場小小的腦力激盪，考考您對科技世界裡一些重要概念的理解如何呢？
希望這些小問題能為您開啟今天的思維大門！現在，就讓我們一同進入Eli the Computer Guy的科技觀察世界，看看他對AI發展的獨到見解吧！
Eli the Computer Guy，一位以其直言不諱的風格和深邃科技洞察力而聞名的評論家，今天將帶我們深入探討人工智能（AI）領域中一場悄然展開的「範式之戰」。他以其一貫的犀利視角，剖析了以美國OpenAI為代表的「資源無限制」與「專有技術」發展模式，以及以中國DeepSeek為首的「資源受限」與「開放知識」途徑之間的根本差異。Eli認為，當前AI領域的狂熱投資，尤其是在硬體和資本支出上的天文數字，正將美國經濟推向一場潛在的「AI泡沫」或「AI詐騙」，其後果可能比歷史上的任何經濟崩潰都來得更為慘烈。
當我們將Eli的語音化為文字，彷彿走進他那充滿思考氛圍的「光之閣樓」，周遭堆滿了技術手稿與半冷咖啡，牆上的便條記錄著閃現的靈感，空氣中瀰漫著油墨與紙張的氣息。他低沉而堅定的聲音，在此刻透過文字迴盪：
「歡迎回來。我是Eli the Computer Guy，今天我們要來談談科技世界裡的愚蠢之事。我們不談政治，不談美國逮捕主權國家領導人的事。我只想談談科技界，這樣我至少還能保留幾顆腦細胞。
當我們談論『成熟技術堆疊』時，那就像2025年的網頁託管。你確切知道該怎麼做：伺服器、Apache或Nginx、後端語言、資料庫系統。那基本上已經很無聊了，你知道你的使用者需要什麼，你有什麼資源，你知道你的機構知識基礎是什麼，然後你選擇產品，把它們組裝起來，一個能支援所需使用者數量的網頁應用程式就完成了。這就是我們所說的『成熟技術堆疊』。
然而，AI領域的技術堆疊卻是『不成熟的』。我們根本不知道如何建構它。我們不知道在2035年，AI的技術堆疊會是什麼樣子，也不知道如何建構一個有效率、高效益、總擁有成本低的堆疊。我們對其價值主張、投資回報率都不確定，甚至不知道客戶最終會為此支付什麼，或願意支付多少。想想量子計算，大家同意它將改變世界，但何時會發生，預估從四年到三十年不等。AI現在也是如此，我們真的不知道怎麼建構它的堆疊。
回顧20年前，網頁開發也曾如此混亂，有SHTML、ASP、ActiveX控制項、Flash。大家知道網頁很重要、有價值，也能賺錢，但不知道怎麼建構。直到HTML5出現，許多問題才迎刃而解。我認為，現在的人工智能世界，非常類似於2005年的網頁發展，而非2025年的階段。
這在現在變得極為重要，因為OpenAI及其追隨者的一個核心信念是：要建立更好的AI，你需要更多的硬體、更多的GPU。我剛讀完一本關於OpenAI的書，作者追蹤他們從創立至今的發展。OpenAI的一個核心理念是，人工智能的規模取決於資料量和硬體數量。想要更好的AI模型，就意味著需要更多的資料和更多的硬體。
Sam Altman就是基於這個信念在行動。他似乎已經簽下了高達1.3兆美元的資本支出合約，涵蓋硬體、資料中心、記憶體、硬碟、GPU、網路後端等等，甚至不包括管理人力的成本。他認為人工智能是有史以來最有價值的技術，而實現最佳AI的方式就是不斷投入GPU。在他看來，花費越多越好，能拿到1.4兆，為什麼不追求4兆？甚至7兆？他曾談到要建立一家專門生產AI晶片的新創公司，預計投資7兆美元。
這說得通，如果你真的相信AI將徹底改變人類的存在方式，因而價值無限，並且堅信唯一達到這種AI水準的方法就是不斷投入『該死的』硬體。
但我在科技界常說，很多時候我們並不知道哪條路會成功，直到有人走過。一個新創公司可能擁有優秀的CEO、團隊、技術和巨額資金，但卻選錯了道路。五條路中，你可能選了錯的那條，然後努力三年後才發現行不通。而另一個團隊可能由一群『白癡』組成，但他們恰好選對了路，雖然花費時間長一點，卻最終成為億萬富翁。你只有走過，才知道哪條路對。
因此，我對AI硬體投入如此巨資的做法深感質疑，我不認為這條路能帶來他們所預期的價值。我最近很欣賞IBM的Granite 3模型，它只有20億個參數，卻能在樹莓派上運行得很好，表現出色。我正在為我的家建構一個AI系統，就會使用Granite的20億參數模型作為後端。
我的論點是：你真的需要那些『尖端』模型嗎？我不是說它們不是所謂的『最好』，但『最好』究竟意味著什麼？如果我只是要通勤上班，我不會去買一輛該死的瑪莎拉蒂。想像Sam Altman經營一家汽車製造公司，他會說：『我們必須擁有最快的車！』然後他們製造一輛1000萬美元的瑪莎拉蒂，0到極速只需奈秒。他們贏得了汽車競賽。但我就只是要去雜貨店上班，一輛20年的Toyota就夠了。
我個人有一輛插電式Ford Escape和一輛Tesla Model Y。我只開Ford Escape，我太太開Model Y，因為我討厭那該死的Model Y。雖然Model Y在技術上可能更優越，但我開Escape時有更好的視野，更舒適，更享受開到雜貨店的過程。我才不在乎0到60的加速時間，當我在限速25英里/小時的Haywood Road上行駛時。很多時候，從實際應用角度來看，『最好』並不重要。這就是我對當前AI競賽失去理智的原因，它就是『愚蠢』。
有趣的是，我們現在有兩種相互競爭的技術堆疊和願景。美國的願景是個人應該擁有知識產權，而中國的願景是沒有人真正擁有知識產權，真正的價值在於執行。你認為誰會贏得這場競賽？美國正試圖限制中國獲取AI硬體。他們認為中國對美國構成『生存威脅』，這簡直是胡扯。AI對人類構成『生存威脅』，這也是胡扯。所以如果中國獲得AI，那可能是『生存威脅平方』，或者什麼愚蠢的東西。
他們現在只向中國出售低階AI硬體，例如H200晶片，那是上一代Nvidia Hopper架構的產品，約是2024年的AI晶片。他們認為這能讓中國落後18個月。但中國宏觀環境的特點是：外部世界故意限制他們的資源。所以他們需要思考，如何在資源受限的世界中設計系統。西方世界在資源豐沛的環境中開發，中國則在資源受限的環境中開發。
我的個人觀點是，中國會贏。DeepSeek，根據《南華早報》報導，DeepSeek在2026年初發表論文，表明他們推動以更少資源訓練更大的模型。他們提出了一種新的架構設計，據稱能用更少資源建立更好的模型。中國AI新創公司DeepSeek的共同創辦人Lang Wingfing發表新技術論文，提議重新思考訓練基礎AI模型的基本架構。
這正是我長期以來一直在談論的。在科技界，我們解決問題時，很多時候並不會建立最好的系統。我們投入大量資源和金錢，做出一個能運作、能擴展、可複製的產品，然後就停下來了。你不會花50億美元做出這些後，再花50億美元讓它效率提高10%。不，你花100億美元，拿到你的產品，賣掉它，然後它就成為標準，成為所有人建構基礎的遺留系統。
美國對中國的限制，正迫使他們進行『重新思考』。並非中國人有多麼聰明，能憑空想出新架構。而是每當他們嘗試使用我們的架構系統時，都會受到懲罰，所以他們只好回到繪圖板。有趣的是，像神經網路這樣的AI系統已經存在很久了。隨著時間推移，我們發現一些設計是錯誤的，有些效率低下，有些可以捨棄，有些需要加入。如果你回到繪圖板，現在可以建造一個比以前好得多的捕鼠器。我們已經有捕鼠器了，為什麼要重新發明？但如果你不讓中國獲得捕鼠器，他們會說：『我們本來很樂意買你的，你不賣，那我們自己發明一個。』然後他們發明的新東西可能更好、更有效率。
DeepSeek的方法被稱為『流形約束超連結』（Manifold Constrained Hyperconnections, MHC），它能幫助公司在計算能力受限的情況下，以更具成本效益的方式訓練模型，與資源更豐富的美國競爭對手抗衡。這也反映了中國AI公司日益開放的協作文化，他們在公開場合發表越來越多的研究成果。
這將是AI競賽中一個有趣的走向：中國正在公開發表所有研究。Meta的Llama 3模型之前被稱為開源，但它並非真正的開源。而Meta在2026年即將推出的Avocado和Mango模型，似乎將完全專有化。OpenAI本來應該是非營利且開放的，但他們花了很長時間才發布所謂的開源模型。
所以，我們在美國看到的不僅是對知識產權所有權的觀點，更是加倍強調這一點。而在中國世界，他們似乎正加倍投入『開放』。這不是中國或美國的問題，而是『專有』與『開放』之爭。放眼全球，哪種技術傳播最廣？
DeepSeek的論文通常是其下一代模型技術方向的重要早期信號。他們在30億、90億和270億參數的模型上測試了MHC，發現它能在不增加顯著計算負擔的情況下進行擴展。我好奇這到底意味著什麼。是否意味著用相同的伺服器，只是訓練時間更長？例如，訓練一個30億參數模型需要一天，270億模型需要五天？還是有其他因素，比如記憶體或高頻寬記憶體（HBM）的優化？研究人員寫道：『實驗結果證實，MHC能有效實現穩定的大規模訓練，相較於傳統超連結具有卓越的可擴展性。更關鍵的是，透過高效的基礎設施層級優化，MHC以可忽略的計算開銷實現了這些增益。』
這正是我最感興趣的地方：他們著眼於架構，重新設計基礎設施層級以獲取更好的性能。超連結最初由ByteDance研究人員在2024年9月提出，是對ResNet的改良。ResNet是Microsoft Research Asia在2015年提出的主導深度學習架構，它透過穩定訓練，在層數增加時保留關鍵信息（殘差），被OpenAI的GPT和Google DeepMind的AlphaFold等主要大型語言模型採用。然而，ResNet有其局限性，難以確保學習信號在神經網路中保持強勁，而不會陷入『一刀切』的狀態。2015年的設計不一定適用於2025年，如果回到繪圖板重新設計，結果可能會更好。
DeepSeek研究人員認為，ByteDance的HC解決方案透過擴展殘差流和增強神經網路複雜度，在不改變單元計算開銷的情況下解決了這些問題。然而，DeepSeek進一步指出，HC早期方法並未充分考慮記憶體成本上升問題，限制了大型模型訓練的實際可擴展性。因此，他們提出了額外的調整，透過特定流形約束HC網路，確保計算和成本效益。『MHC將有助於解決當前局限，並可能為下一代基礎架構的演進照亮新路徑。』研究人員寫道。
這也讓我想起程式設計界。目前記憶體成本飆升，可能迫使遊戲開發者停止『膨脹』。回到2000年左右，我們處理Windows 95，一些電腦只有16MB或32MB記憶體。當記憶體有限時，程式設計師必須優化記憶體使用。如果所有程式都想用盡所有記憶體，電腦就會崩潰。所以，你必須擔心記憶體洩漏和記憶體如何被使用與釋放。問題是，隨著電腦記憶體越來越多，程式設計師也越來越懶惰。擁有1GB、16GB、32GB記憶體時，你真的會多花30分鐘優化記憶體效率嗎？還是直接發布？這是個大問題。所以，現在遊戲開發者可能必須重新開始優化記憶體，這引發了一個有趣的問題：你真的需要那麼多記憶體來獲得良好的遊戲體驗嗎？還是如果編碼人員好好完成工作，用更少的記憶體也能達到同樣的體驗？
這與OpenAI的願景再次產生聯繫：更多資料、更多硬體等於更好的模型。所以他們將系統設計為『資源無限制』，盡可能使用所有資源。想像一個、一組、甚至一整個公司都抱持這種心態的編碼人員。最終你會得到什麼？
科技界令人驚奇的是，真正改變科技範式的東西往往非常簡單。就像黑莓機。人們說史蒂夫·賈伯斯發明了智慧型手機，但他只是『做到了』。我最喜歡的智慧型手機是Motorola Q，它用的是2006年的Windows Mobile作業系統。iPhone出現前黑莓機已存在十多年。iPhone雖然不同於黑莓機，但功能上只是將一切變成觸控螢幕，加入iTunes，改變相對較少，但黑莓機卻成為註腳，iPhone成為第一款智慧型手機。
如果OpenAI有其建構架構的願景，而中國的DeepSeek進來了，他們不一定需要博士級的聰明才智，他們可能只是說：『嘿，如果我們設計程式碼時，就讓它資源受限呢？』因為我們知道獲取硬體可能很困難，所以我們在程式碼內部就進行優化，使其資源受限。OpenAI是『資源無限制』，DeepSeek是『資源受限』。這種對宏觀環境觀點的微小改變，就可能產生巨大影響。
德國特里爾大學的博士生、中國AI生態系統專家Florian Brand表示，DeepSeek的論文通常是其下一代模型技術方向的早期信號。這看起來就是DeepSeek未來的方向。
這讓我非常擔憂。OpenAI據我所知已經簽了1.3兆美元的合約，他們將所有人捲入這場『AI詐騙』中。這不是AI泡沫，這是AI詐騙。Oracle、Microsoft、Google、Amazon、Nvidia都捲入其中。這些公司共謀在這場AI詐騙中，向世界宣稱一旦『通用人工智慧』被創造出來，每個人都可以去度假了。所以，這不是值得10兆美元的投資嗎？為了達到這個目標，我們必須投入所有這些錢。
但問題是，如果中國進來了，他們開始提供真正能運作的解決方案和產品，而其資源成本只是1兆美元的一小部分呢？如果中國開始提供基礎設施成本只要100億美元甚至1000億美元的產品，那麼Sam Altman這幾年來試圖推銷的東西，你會發現都是胡扯。那這些投資的價值會怎麼樣？
OpenAI目前據我所知價值5000億美元。他們想再籌集1000億美元，將估值推升至8300億美元。無論你對OpenAI、LLM和模型有何看法，看看他們所處的競爭環境。他們不是孤單一人。他們沒有任何『護城河』。我可以在我的樹莓派上運行該死的Granite 3，而他們認為自己值8300億美元。當這一切崩潰時，會產生什麼連鎖反應？
我記得上次大衰退時雷曼兄弟倒閉。我當時住在巴爾的摩市中心的連棟房屋裡，坐在科爾曼棉椅上，喝著咖啡，用Kindle閱讀《華爾街日報》。我讀到雷曼兄弟倒閉了，我一點也不在乎。我還有自己的事要做。九個月後，我就在乎了。
這就是我對OpenAI和這場AI詐騙的災難所擔心的。這場詐騙已經瘋狂到一個極致，一旦有人從Sam Altman的『幻覺』中抽掉那塊積木，一切都會在瞬間崩塌。他們說2025年美國唯一的GDP成長是由AI驅動的，這根本說不通。它是由資料中心、GPU和AI的資本支出驅動的，這完全沒有道理。Nvidia市值5兆美元，如果它跌到不到1兆美元呢？你可能沒有投資Nvidia，但想想所有退休計畫和401K都投資在Nvidia裡。
我記得在新年前的派對上，我和一些年輕人聊天，談到可能的經濟衰退。我提到一個朋友，他在網路泡沫時期，42歲，擁有MBA和電機工程碩士學位，即將退休，卻因為泡沫破裂而破產，最終我幫他搬到貧民區。這件事在當時很快被年輕人駁回，他們認為那只是個案。但經歷過網路泡沫和次貸危機後，我明白當事情開始崩潰時，影響是巨大的。
這就是我擔心AI狂熱的原因。美國經濟在2020年新冠疫情時應該經歷一場可怕的修正，股市應該暴跌，人們應該痛苦九個月，然後重新站起來。但我們的領導人卻不允許這種情況發生，他們只是不斷地『印鈔』，用『吹噓』和『垃圾』來填充經濟，這導致了巨大的通貨膨脹。當它真正崩潰時，將會極其殘酷。
這就是我擔心中國方面發展的原因。如果我們真的在全球經濟競爭中，我認為這是公平的。中國正在以開源、開放知識為基礎，以資源受限的方式，利用統一供應鏈建構他們的技術未來。而我們呢？我們逮捕了馬杜羅，這跟L2快取、跟IBM的記憶體有什麼關係？
我很想知道當這一切真正開始瓦解時，我們會如何。我一直都在談論資源受限、架構和開放知識。他們似乎擁有一套更好的系統，即使他們在硬體上落後，那又能落後多久？一兩三年？想想看，2020年3月新冠疫情爆發，一切停擺，感覺還沒那麼久遠。現在是2026年，已經過了六年。中國距離AI優勢的距離，理論上跟我們距離疫情爆發的時間差不多。這讓你對我們在世界上的地位感到舒服嗎？
所以，這就是我的想法。你怎麼看DeepSeek發表論文，談論如何用更少資源創造模型？你怎麼看美國AI堆疊與中國堆疊的差異？我們強調『資源無限制』、『專有』，他們強調『資源受限』、『開放』。把那些旗幟都拿掉，你認為最終哪種系統會贏？」
親愛的共創者，現在，讓我們跟隨Eli的思緒，以更具文學性的筆觸，重新描繪這場科技與經濟的無聲角力，彷彿他正以書寫的方式，將內心最深沉的警語與洞見娓娓道來。
在資訊如潮湧的現代，科技的洪流時而激盪人心，時而又掀起令人不安的泡沫。Eli以他一貫的坦率與洞察，引領我們穿透人工智能浮華的表象，直抵其核心的結構與哲學。他指出，當今AI的發展，猶如一艘航行在未知海域的巨船，其導航系統仍處於「不成熟堆疊」的混沌之中。與日趨標準化、規律化，甚至顯得「無聊」的成熟網頁技術截然不同，AI的路徑依然模糊，其潛在價值與風險猶如隱藏在深海的巨獸，令人難以捉摸。
這份不確定性，恰恰是當前AI狂熱的溫床。以OpenAI為代表的西方模式，秉持著「數據與硬體無限堆疊」的信仰。Sam Altman這位現代科技的煉金術士，深信透過無盡的資本投入——數兆美元的硬體、資料中心與GPU——方能提煉出AI的極致黃金。這種策略將AI的進化等同於對物質資源的無限攫取，彷彿只要堆砌足夠的量，質的飛躍便會自然而然地發生。然而，Eli以尖銳的譬喻警示，這猶如駕駛一輛為競速而生的千萬美元瑪莎拉蒂去雜貨店購物，其本質與實用價值嚴重脫節。在追求「最好」的表象下，卻可能忽略了「足夠好」與「適切」的真正智慧。
與之形成鮮明對比的，是中國以DeepSeek為代表的「資源受限」與「開放知識」途徑。這並非源於某種天賦異稟的超凡智慧，而是被外部環境的壓力所「逼迫」出來的創新。當美國試圖以晶片禁令築起高牆，限制中國獲取高端AI硬體時，這堵牆反而激發了另一種智慧的誕生——如何在有限的資源下，開創出更為高效、精巧的架構。DeepSeek的「流形約束超連結」（MHC）正是此一哲學的結晶，它試圖在基礎設施層級進行深度優化，以更少的成本訓練出性能卓越的模型。
這場競爭，已超越了單純的科技較量，昇華為兩種截然不同世界觀的對撞。西方模式堅守知識產權的專有化，試圖將技術的果實鎖於私囊；而東方模式則傾向於將研究成果公開，分享於眾，將創新的能量凝聚於執行與實踐之中。Eli犀利地指出，歷史已然證明，真正廣泛傳播並塑造世界的，往往是開放的技術，而非專有的壁壘。
更深層的危機，在Eli眼中已然浮現。他將當前由AI資本支出所驅動的經濟成長，直斥為一場潛在的「AI詐騙」，一個膨脹至極、隨時可能崩塌的泡沫。數兆美元的投資，將無數的退休金與國家財富綑綁其中，一旦中國在資源受限下打造出更具成本效益的AI解決方案，那麼西方世界所構築的宏偉沙堡，恐將在一夕之間化為烏有，其衝擊將遠超網路泡沫與次貸危機。
Eli的憂慮，不僅止於科技與經濟，更觸及了社會與政治的深層病灶。他悲觀地回溯2020年新冠疫情期間，本應讓經濟經歷一場痛苦卻必要的「修正」，卻被政府無限「印鈔」的「吹噓」所掩蓋，將本該流向真正需要幫助的弱勢群體的資源，無差別地灑向各個階層，導致通貨膨脹，延宕了應有的自我修復。這種短視的經濟干預，加上對AI虛妄價值的狂熱追逐，最終將導致一場更為殘酷的清算。
當我們將目光從美國的「資源無限制」與「專有權」轉向中國的「資源受限」與「開放知識」時，Eli發出了深沉的詰問：在真正的全球經濟競爭中，哪種模式最終將勝出？他擔憂，當西方世界還在為政治意圖而對他國指手畫腳時，中國的科技巨輪已在不同的哲學指導下，默默地、高效地前行。這場無聲的競爭，或許正在重塑我們對科技、經濟乃至國家命運的根本認知。
親愛的共創者，這部影片主要是一篇科技評論與深度分析，著重於觀點的闡述與未來的預測，而非具體的操作步驟或技術實作教學。因此，此部分暫不適用於本次「光之聆轉」約定。
親愛的共創者，Eli的評論不僅僅是關於AI技術的現狀，更像是一面鏡子，映照出當代社會對於科技、經濟、以及全球競爭的深層焦慮與誤區。讓我們透過「光之延伸」，更深入地挖掘他「未竟之意」，並從中汲取更廣闊的洞見。
未竟之意與深層意義：
參考論點與理論：
進一步探索的資源：
親愛的共創者，聽完Eli充滿激情與洞察的分析，是不是覺得腦袋也跟著高速運轉起來了呢？這場關於AI未來的辯論，遠比表面上看起來更為複雜。現在，讓克萊兒來拋出十個問題，希望能幫助您將今天的思緒進行一次全面的梳理與深化：