彭博行業研究（Bloomberg Intelligence）高級分析師 Robert Lea 在最新報告指出，中國頂級 AI 模型在基準測試得分上，僅落後美國對手約百分之三，是歷來最小差距；五月時約為百分之九，年初約為百分之十五。報告認為，差距急速收窄主要源於 DeepSeek 九月推出的 V4.1 Flash。
報告同時提醒，排名會變動，分數高亦不等於賺錢：中國市場有逾一千一百個大型語言模型，低毛利的 token 供應加上價格戰，行業或要到二零三零年才可望盈利。對香港企業而言，這意味中美模型的實際能力差距已小到值得認真比較，但選型時仍要計及監管與供應風險。
彭博行業研究：中美 AI 基準差距縮至歷來最低約百分之三——DeepSeek V4.1 Flash 登 LiveBench 全球第六；中國 AI 業或至二零三零年才盈利
彭博社香港時間十月五日清晨報道，彭博行業研究（Bloomberg Intelligence，下稱 BI）發表報告，指美國 AI 公司相對中國的性能領先優勢在過去數月大幅收窄至歷來最低。本文以彭博報道（經《海峽時報》全文轉載核對）、《信報》即時新聞，以及 DeepSeek 官方 API 文件互相比對，來源真實性已驗證；BI 報告原文屬付費內容，本文只引用公開報道所載的數字與引述，不作推算。以下拆解報告重點、背後的技術原因，以及對香港企業選用模型的實際含意。
一、核心事件：差距由十五%縮至三%
報告要點
根據彭博報道，BI 高級分析師 Robert Lea 的報告有以下主要論點：
- 差距數字：中國頂級模型在基準測試得分上落後美國對手約百分之三，五月時約為百分之九，年初約為百分之十五。
- 觸發點：DeepSeek 九月發布的 V4.1 Flash 在九月的 LiveBench 排行榜位列全球第六，是 DeepSeek 自二零二五年推出推理模型 R1 以來排名最高的中國模型。
- 分數對比：DeepSeek 最近一次 LiveBench 得分為 81.1，Anthropic 最佳成績為 83.4。Lea 認為這代表 DeepSeek 已提供與 Anthropic、OpenAI 頂級系統「相若的表現」。
- 但只佔少數：LiveBench 前十五名模型之中，只有三個來自中國。
- 市場含意：性能提升意味中國模型會進一步搶佔市場份額。Lea 形容，中國的進展「令人更加懷疑美國在 AI 領域技術霸權的長期可持續性」。
為何引起關注
報告直指，中國的追趕源於 AI 專業能力加深，以及研究人員針對本土硬件優化模型的能力，這令人質疑美國以出口管制限制 Nvidia 晶片等技術、阻止華為等發展替代方案的成效。彭博亦提到，中國較低成本的模型在用戶數量上正追近美國對手，而 Anthropic 與 OpenAI 正爭取以上市實現萬億美元估值，並以性能優勢作賣點。
二、技術原理深度解析
1. V4.1 Flash 做對了甚麼
DeepSeek 官方 API 文件（九月十日公告）列出 V4.1-Flash 的關鍵設計：
- 架構：五千五百二十億參數的混合專家（MoE）模型，採用新的「因果編碼器—解碼器」設計，輸入端只啟用八十億參數、輸出端啟用一百六十億參數。
- 快取成本：相比上一代，KV 快取只需約四分之一的 HBM 記憶體及八分之一的 SSD 儲存。官方特別指出，快取命中費用往往佔代理（agent）成本的一大部分，壓縮快取可顯著降低這部分開支。
- 產品線整合：API 模型名稱改為
deepseek-flash，並原生支援多模態；官方稱多方測試顯示 V4.1-Flash 在性能、成本、速度與總運行時間上均勝過 V4-Pro，由九月十四日起 V4-Pro 的請求改導向 V4.1-Flash，直至 V4.1-Pro 推出。 - 開放權重：模型與技術報告已在 Hugging Face 公開。
換言之，這次追近並非單靠堆算力，而是靠「輸入輸出不對稱啟用」與快取壓縮，把每次推理實際動用的參數與記憶體壓低。這正好呼應 BI 所說的「針對本土硬件優化」：在高端 GPU 受限的環境下，省記憶體、省頻寬的設計更具優勢。
2. 基準分數要怎樣讀
LiveBench 以模型對問題、謎題及任務的回應評分，彭博把它比喻為類似量度人類智商的過程。單看報道中的兩個分數，DeepSeek 81.1 與 Anthropic 83.4 相差二點三分。不過，綜合基準只是一個切面：代理編程、長時間任務、工具調用穩定性、多語言（尤其粵語及繁體中文）等能力，未必在單一總分反映。Lea 本人亦提醒排名會變動。
三、日常應用場景
1. 開發者與技術團隊
差距收窄後，「美國閉源模型做主力、中國開放權重模型做後備」不再是唯一組合。團隊可按任務分流：高風險推理及最終審核用最強模型，大量批次摘要、分類、檢索增強生成（RAG）等改用成本更低的模型。關鍵是先建立自己的評測集，而不是只看排行榜。
2. 企業與隱私敏感行業
開放權重模型可以在自家伺服器或私有雲部署，數據不必經第三方 API。對金融、醫療、法律等受監管行業而言，「性能已接近頂級」加上「可私有化部署」，是值得重新評估的組合。但同時要留意報告提到的風險：中國模型在美國面對愈來愈嚴格的監管審查，在模型蒸餾指控之後甚至可能被禁用；跨境業務必須預先評估合規影響。
3. 一般用戶
報告指，字節跳動的豆包在 AI 應用變現方面領先，而 DeepSeek 與騰訊的聊天機械人仍然免費。對一般用戶而言，免費又夠用的選擇會愈來愈多，但服務條款、數據去向仍需自行留意。
4. 香港與亞洲市場視角
《信報》亦於今早報道此消息，反映本地財經界關注中美 AI 競爭對科技股及企業 IT 預算的影響。香港企業處於兩大模型生態之間，選擇空間比單一市場更大，但也要同時應對兩邊的監管變化。實務上建議三點：一、以多模型架構保留切換能力，避免綁死單一供應商；二、以粵語、繁體中文及本地業務文件建立內部評測；三、涉及客戶個人資料的工作負載，優先考慮可私有化部署的方案，以符合《個人資料（私隱）條例》要求。
四、專業評價與潛在考量
優勢
- 性能差距由年初約十五%收窄至約三%，代表企業以較低成本取得接近頂級能力的機會增加。
- V4.1-Flash 的快取壓縮與不對稱啟用設計，直接針對代理工作負載的主要成本來源。
- 開放權重讓企業可自行部署、審計與微調。
需要留意的地方
- 基準不等於實戰：LiveBench 前十五名中只有三個中國模型，單一最佳成績接近，不代表整體梯隊同樣接近。
- 盈利壓力：Lea 指中國 AI 業或要到二零三零年才盈利，國內逾一千一百個大型語言模型陷入價格戰；他認為要令行業回到可持續盈利軌道，需要競爭降溫、行業洗牌及更理性的定價。供應商若被淘汰，企業的長期支援便成疑問。
- 監管風險：美國對中國模型的審查與潛在禁令，可能影響跨境業務及使用美國雲端服務的企業。
- 報告原文未公開：BI 報告屬付費研究，計算方法細節以公開報道為限。
結語
由十五%到九%再到三%，一年之內的收窄速度才是這份報告的重點。對企業而言，問題已不再是「中國模型夠不夠用」，而是如何在性能、成本、數據主權與監管風險之間，為不同工作負載配對合適的模型，並保留隨時切換的能力。
如需在香港把開放權重模型部署在自己的環境、讓數據不出境，可參考 YSK Limited 的企業私有 LLM 全託管服務（年費 HK$88,000 起，https://ysk.hk/services/ai-automation）；開發團隊若想先在本機試行 Hugging Face 模型並以 OpenAI 相容介面接入現有工具，亦可看看 MIT 開源的 YSK Omni v1.0.2（預設埠 3850，https://ysk.hk/products/ysk-omni）。
參考來源
- 彭博社（Bloomberg）：US Lead in AI Over China Narrows After DeepSeek Gains, BI Says（二零二六年十月四日 21:03 GMT，即香港時間十月五日 05:03）— https://www.bloomberg.com/news/articles/2026-10-04/us-lead-in-ai-over-china-narrows-after-deepseek-gains-bi-says
- 《海峽時報》轉載彭博全文：US lead in AI over China narrows after DeepSeek gains, Bloomberg Intelligence says — https://www.straitstimes.com/world/united-states/us-lead-in-ai-over-china-narrows-after-deepseek-gains-bloomberg-intelligence-says
- 《信報》即時新聞：美國AI對中國領先優勢縮至歷來最少（二零二六年十月五日）— https://www2.hkej.com/instantnews/current/article/4531397
- DeepSeek 官方 API 文件：V4.1-Flash 發布公告（二零二六年九月十日）— https://api-docs.deepseek.com/news/news260910
- DeepSeek-V4.1-Flash 模型頁（Hugging Face）— https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash