精打細算/採用開源模型 營運開支可控

在金融科技的競賽中，香港券商在過去幾年一直面臨一個尷尬的「稅收」：AI稅。券商都必須向海外大型語言模型供應商支付高昂的訂閱與調用費用。然而，隨着DeepSeek等高性能開源模型的橫空出世，已在發生根本性的扭轉，券商的成本正在大幅下降。

專家料AI助降人力資源

香港證券及期貨專業總會會長陳志華表示，對券商來說，AI的應用除了能吸引更多客戶外，人力資源成本也會因而下降，例如過去要聘請多個電腦程序員編寫程式及監察系統，但現在可能只需聘請一個電腦程序員來監察及修正AI的工作便可以。

不過，運用AI仍需要支付高昂的Token費用，但DeepSeek的出現已令券商的成本大幅下降。如ChatGPT，一般用戶是付月費在ChatGPT的平台上使用，這並不涉及Token費用，但若要運用ChatGPT的API，將它的功能應用在券商自家的其他編程系統之上，那就要按Token收費。但由於DeepSeek是開源的，除非券商要在DeepSeek的雲端平台上，透過它提供的算力來運行模型，否則若將整個DeepSeek下載到自家平台上使用，其實是免費的，這樣大大降低了營運成本。

然而，免除Token費用並不代表「免費午餐」。要讓DeepSeek在自家平台上順暢運行，券商必須經歷一場深度的系統硬件升級。以往券商的伺服器主要處理訂單撮合（Order Matching）和數據傳輸，對計算能力（Compute）的要求相對單一。但運行像DeepSeek這樣的大型語言模型，需要的是極高的GPU（圖形處理器）算力與顯存（VRAM）。

券商需要在數據中心採購大量高級別的GPU，這是一筆龐大的一次性資本支出取代了以往零碎的Token訂閱支出。而且數據隱私與合規的升級也涉及成本，券商在自家系統運行DeepSeek，最大的好處是數據不出戶。券商可以將最敏感的客戶交易數據、持倉習慣與AI模型直接對接，而無需擔心數據洩漏給境外AI供應商。

DeepSeek的出現，象徵着「AI技術平權」的到來。它讓中小型券商具備了與國際大行同台競技的技術底氣。當Token費用不再是門檻，券商的競爭焦點將從「誰更有錢買API」轉向「誰更能調教好模型」。