新加坡9人因向DeepSeek倒卖英伟达芯片被捕！中国网友力挺、美国坐不住了...

最近，中国AI公司的DeepSeek爆火，万事通身边几乎每个人都在用！

然而，DeepSeek在训练AI模型过程中，所使用的大量英伟达GPU芯片却让美国感到疑惑：这些芯片究竟是怎么被卖到中国的？我们可是把“路子堵得死死的！”

于是就此展开调查，而且这一查就查到了新加坡的头上，难道新加坡要为此事“背锅”了吗？

今天，万事通就带大伙说一说吧。

“有啥不懂的，就问DeepSeek”

近日，中国AI公司DeepSeek的崛起让美国有点慌，发现自己对人工智能芯片的出口管制似乎出现了漏洞。美国怀疑，中国公司通过新加坡偷偷买入大量英伟达的GPU，用于训练AI模型。

新加坡贸工部对此做出回应，表示不会允许任何机构借助新加坡绕过美国的管制政策。“我们预期像英伟达这样的美国公司遵守美国的出口管制和新加坡的立法。新加坡的海关和执法机构将继续与美国有关部门密切合作。”

最近，新加坡警方和海关联合行动，搜查了22个地点，逮捕了9人，并查收了相关文件和电子记录。

目前，已有3人被正式起诉，罪名是非法倒卖英伟达的GPU芯片给中国公司DeepSeek。

新加坡内政部长表示，此案是政府接到匿名举报后展开的独立调查，并不涉及美国对英伟达芯片的出口管制，美国也未就此案向新加坡提出任何要求。

据调查，这些服务器由美国公司戴尔和美超微出口到新加坡，可能搭载英伟达芯片，并随后被运往大马。但部长指出，目前尚不清楚马来西亚是否是最终目的地，或者这些服务器是否被转运到其他国家。

“但我们评估，这些服务器最终目的地的陈述，可能是虚假的。”

在被捕的3人中，2人是新加坡本地人——41岁的阿杰（化名）和49岁的阿伟（化名）。

2人被指控在2024年欺骗一家服务器供应商，谎称这些GPU芯片不会转卖给未经授权的机构。

另一名被捕者是51岁的中国公民小明（化名），他被控在2023年通过伪造文件，假借一家名为“Luxuriate Your Life”的新加坡公司购买芯片，最终却将其转卖给中国AI公司DeepSeek。

如果罪名成立，他们可能面临最高20年监禁或罚款，甚至两者兼有。而其他6名被捕者的具体罪行目前尚未公布，也不知道会不会被起诉。

外界分析认为，像中国DeepSeek这样的大型人工智能公司，需要数以万计的芯片来训练AI模型，而目前查出的GPU芯片倒卖规模只有几百到几千颗，这意味着还有更多未被发现的交易。

去年英伟达在新加坡的市场表现非常亮眼。根据最新财报，新加坡已成为英伟达海外市场的第一大买家，仅次于美国，占其总收入的18%。

两年来，英伟达在新加坡的销售额增长了十倍，从2023财年的23亿美元飙升至今年1月结束的财年的237亿美元。难道新加坡的AI领域，发展得这么迅速吗？

实际上，新加坡本身并没有消耗这么多芯片。《财富》杂志报道称，英伟达预计到2025年，公司总收入中只有2%是直接发往新加坡的订单。而其他的芯片很可能是将新加坡作为一个“中转站”，流向了其他国家的市场。

上个月，中国AI公司DeepSeek宣布用相对低端的芯片和较低的训练成本，成功打造出一个超越美国同类产品的人工智能聊天机器人DeepSeek。

这一消息让美国科技股大跌，影响到了包括英伟达、微软、谷歌等在内的“7巨头”公司。一夜之间，就蒸发了上万亿的市值。

美国监管部门随即展开调查，想弄清楚中国AI公司DeepSeek到底是怎么绕开芯片限制的。结果查着查着，就查到了新加坡的头上……

网友评论：有美元就能买到美国芯片

中国不一定需要通过新加坡购买

美国堵不住

对此，一位北京的网友表示：只要有美元，就能买到美国芯片，地球上那么多国家，我们不一定要通过新加坡购买。美国根本堵不住。

一位福建网友说道：像不像小时候班里的坏学生‘我不允许你们跟他玩’。

一位不解的网友问道：这些人触犯了新加坡的什么法律，导致被捕的？

热心网友回复：这些人涉嫌触犯新加坡的《进出口管制法》以及相关的法律法规，这些法律旨在管理和控制敏感物品的进出口，包括受美国出口管制的英伟达GPU。

而中国网友却力挺：这是民族英雄。

新加坡前总理夫人何晶

剖析让世界震惊的中国AI DeepSeek

这个DeepSeek有多牛呢？甚至能让新加坡前总理夫人何晶叹为观止！

新加坡前总理夫人说：“终于有机会深入了解Deepseek的…”对Deepseek进行了简单的剖析。

她说：“目前训练顶尖人工智能模型成本高的离谱，仅计算就要花掉1亿多美元，它们需要配备数个价值4w美元的图形处理器（GPU）的大型数据中心。Deepseek仅用了500多万美元就做到了这些事。他们的模型在许多任务上与GPT-4和Claude不相上下甚至更优。在人工智能界引发震动。”

传统模型，1.8万亿个参数一直全部处于活跃状态。但DeepSeek总共6710亿个参数，但一次只有370亿个活跃。这就好比有一个庞大的团队，但只为每项任务召集实际需要的专家。

结果是令人难以置信的：

 - 训练成本：从1亿美元降至500万美元

 - 所需GPU数量：从10万台降至2000台

 - 应用程序编程接口（API）成本：降低95%

 - 可以在游戏GPU上运行，而不需要数据中心硬件

“但是等等，”你可能会说，“肯定有陷阱！”这就是疯狂的地方——这一切都是开源的。任何人都可以检查他们的工作。代码是公开的。技术论文解释了一切。这不是魔法，只是极其巧妙的工程设计。

你不再需要价值10亿美元的数据中心了。可能几块不错的GPU就够了。

其影响是巨大的：

 - 人工智能开发变得更易获取

 - 竞争大幅加剧

 - 大型科技公司的“护城河”看起来更像是小水坑

 - 硬件需求（和成本）急剧下降

最后的想法：这感觉像是我们会回顾的一个转折点。就像个人电脑使大型机变得不那么重要，或者云计算改变了一切。