中國大陸新創公司深度求索DeepSeek橫空出世引發全球熱議，有「科技立委」之稱的國民黨立委葛如鈞表示，其實對於DeepSeek不必過度猜測或攻擊，也不必盲目捧高；DeepSeek恰恰證明了，可以在前人的工作基礎上提出新想法，並且透過技術研發與創意，在相對有限的資源下取得突破。換言之，台灣若能整合資源，或有機會後發先至，在這場全球AI競賽中一爭高下。
葛如鈞說，小龍年節時分，全球都被半路殺出的DeepSeek捲得不可開交。各路大師、大創辦人，甚至美國總統川普都紛紛表態。他則提醒一些可能被誤解的事實。
首先，關於DeepSeek R1，它不是一家公司，而是一套新的大語言模型訓練方法及其產出的模型。負責開發DeepSeek系列（包含V1–V3以及R1）的背後公司是「幻方量化」，該公司2015年成立，2023年才正式投入AI研發。
至於許多人擔心的資料外洩問題，葛如鈞說，DeepSeek R1模型檔案可供開發者直接下載並在本地端部署運行，只要在自己的電腦或系統上使用，就不會有資料外洩或被「中方擷取」的風險。像他拍攝的YouTube開箱實測影片，即是以本地端部署為基礎。
不過，DeepSeek團隊也推出DeepSeek網頁版與App應用，如果使用者下載或註冊該應用，於上面提問或登錄個人資料，確實可能被開發公司（中方）記錄或用於模型訓練。
葛如鈞也提到，DeepSeek雖然「開源」，但官方釋出的版本內置某種「思想審查」機制；由於模型資料覆蓋範圍廣，包括部分中國大陸的敏感內容，所以官方版本在輸出結果前會經過內部審核。不過，其他團隊可以參考其論文自行實作，或透過提示工程（Prompt Engineering）、修改運行環境或安全檢查（safety checker）等方式繞過這些限制。例如，前數發部部長唐鳳或由AI聊天機器人驅動的研究和對話搜尋引擎Perplexity等，都曾展示如何在不同運行架構下移除或調整相關審查機制。因此，雖然官方版本有「小警總」審查，並不影響DeepSeek在AI產業帶來的開放價值。
葛如鈞表示，DeepSeek證明：基於開放研究和開源模型，的確能在他人工作（如臉書母公司Meta開發的學習庫PyTorch與大型語言模型LLaMA）基礎上提出新想法，並且透過技術研發與創意，在相對有限的資源下取得突破。這對台灣本地AI的發展應視為激勵而非失落：無論民間、政府或朝野，都應該攜手討論，集中資源、制定整體戰略，充分發揮台灣硬體與軟體人才的優勢。
葛如鈞也指出，關於「低成本就能訓練出媲美Meta、OpenAI等大模型」的說法，仍存不少爭議，但如果只計算雲端算力的訓練成本，確實比一般人想像更低。至於該團隊的實際人才成本、硬體設備投入、迭代與訓練次數等，葛如鈞認為，細節尚不明，不必過度猜測或攻擊，也不必盲目捧高。其除夕夜剛推出的繪圖模型「Janus-Pro」效果並不理想，也顯示仍有改進空間。他也指出，台灣若能整合資源，或有機會後發先至，在這場全球AI競賽中一爭高下？
