中國 AI 這麼猛?美國的領先地位真的岌岌可危嗎?

更新於 發佈於 閱讀時間約 7 分鐘

4 個關鍵洞見 + 讓你看懂中美 AI 競爭 + 若不讀,你就可能錯失整個時代的最大機遇

AI 的發展速度,真的快到讓人心驚。

我們常常以為美國在 AI 領域穩居頂尖,可現在中國的 AI 創新力好像開始迎頭趕上,這背後的原因是什麼?

若我們沒有跟上這波 AI 變革,就可能被遠遠拋在後面,錯失技術紅利與未來競爭力。

The Economist 分享了 4 個關鍵真理. 他們針對全球 AI 競賽所做的深度報導,內容著墨於中國如何在缺乏頂尖晶片與部分技術封鎖的情況下,依舊展現出驚人的 AI 研發速度,以及美國在面對這種「不對稱競爭」時所面臨的重大抉擇,全文運用商業、政治與技術分析角度,闡述中美兩國在生態系、硬體資源與市場影響力上的角力,同時也探討了未來在模型效能、成本結構,以及超級智能(superintelligence)風險等議題,對全球帶來的衝擊和啟示。

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根據官方資料,《經濟學人》(The Economist)在全球擁有超過 150 萬付費訂閱者,並且在超過 200 個國家與地區發行,長期以國際視角與深入報導見長,被公認為最具影響力的財經與時事週刊之一。

接下來,我們就來看看,這篇文章究竟帶給了我們哪些重要的思考。


觀點 1. 成本優勢,改寫 AI 競局

中國現在的 AI 研究,雖然論尖端實力還有一段距離,但它的成本優勢卻讓人不得不正視。

最近中國團隊能在硬體受限的情況下,依舊訓練出效果不錯的 AI 模型,原因在於他們使用了更小規模或效能較低的晶片,也透過模型優化與分散式訓練手法,大幅降低開發成本。

我們可以想像,一旦越來越多團隊都能「便宜又快」地打造出還算不錯的 AI 模型,這對美國的高成本模式來說,就會產生強烈挑戰。

同時,AI 的邊際應用成本又在上升——像是「Chain-of-thought」這種自我推理機制,雖然能得到更精準答案,但也會耗費更多資源來維持。

簡單來說,中國正在以更低成本拉近與美國的距離。

舉個例子來說:

DeepSeek 這款來自中國的開放原始碼模型,據稱只用了 2,000 顆等級不算頂尖的晶片去訓練,卻能在某些評測上與 Meta 的模型分庭抗禮。

這樣的做法,顯示了一種「沒最好的硬體,那就靠數量與效率來補足」的精神,從成本端就先勝了一步。

結果就是,未來 AI 開發的門檻不再高不可攀,更多企業與組織都能加入競爭。

我學習到:重新審視 AI 研發的投入策略,調整成本結構以因應競爭。


觀點 2. 模型大爆發,市場不再「一家獨大」

「如果 AI 模型能夠以低成本、大量複製,那它的生態系就會往高度分散方向發展。」

在過去,我們常看到大公司因為擁有龐大的資金、運算資源而處於絕對優勢。

但如果像 DeepSeek 這樣的開放原始碼模式持續擴散,那麼每個想打造自己 AI 模型的組織,都能在一定程度上透過「拿來改、自己優化」的方式進入市場。

對美國來說,這很可能顛覆「大廠主宰」的既有局面,因為大公司先前享受的網路效應優勢(如 Google 在搜尋、社群網站的龍頭地位)未必能穩固延續。

一旦模型百花齊放,國家或大型機構可能選擇自建或客製化,以滿足自身安全與隱私需求。

因此,整個 AI 市場將更加分散,而且競爭更激烈。

我學習到:在面對更多元的 AI 生態系時,適度考慮開源與自行打造模型的策略,或許反而更能掌握主導權。


觀點 3. 超級智能威脅與「不對稱競爭」

當中國憑藉自己持續擴展的科研與硬體優化能力,緊追在美國後面時,美國所擔心的不只是一點市場佔有率的流失。

在文章中,作者提到若中國真的率先開發出「超級智能」,那麼在軍事、科技乃至於全球話語權上,都可能出現大幅度傾斜。這種「贏者全拿」的場景並非杞人憂天。

更何況,美國政府之前祭出的高階晶片出口禁令,雖然部分限制了中國對最頂尖硬體的即時取得,但中國透過「數量+優化」的策略,加上國產晶片技術也在進步,似乎已找到彌補高端硬體缺口的替代之道。

一旦中國找到了突破口,未來「不對稱競爭」形勢將更加明顯——美國試圖卡關,中國卻繞道突圍,如此進退之間,帶給全球科技發展的衝擊只會更大。

舉個例子來說:

過去華為在通訊設備領域,也是在西方企業佔優勢的市場環境下,以「價格與效能折衷」的策略切入全球市場,並逐漸在新興市場與部分歐洲國家取得信任與市佔率。

現在中國 AI 的發展路徑,有點像重演這樣的劇本:不必一開始就做世界最強,但先用最具成本效益的方式取得一席之地,再慢慢向高階延伸。

對美國而言,如果放鬆管制,或許會讓中國更快拿到最先進的科技;如果持續管制,可能又會逼得中國在技術繞路、規模量產上更快翻身。

我學習到:面對這種「左右為難」的競爭策略,政府、企業都要迅速調整因應手段,才能不被大時局擺布。


觀點 4. 美國的因應之道:基礎建設、人才與規範

對於美國來說,保有 AI 競爭力的方式,絕對不只是「卡中國硬體」,還要在國內建設和法規面上做大刀闊斧的調整。

《經濟學人》指出,美國應該加快推動 AI 所需的基礎設施建置,例如大規模資料中心。也必須讓國內外工程人才更容易落地就業,並且改變過去「國防採購效率低」的官僚模式,好讓軍方和政府部門都能更靈活採用最新技術。

部分人認為,美國或許該乾脆撤銷對晶片出口的限制,因為事實證明,中國還是能透過各種方式發展 AI。

然而,文章也點出,對於一項有可能帶來與核子武器同等殺傷力的科技,限制出口或許仍然具備一定意義,因為沒有人希望對手「瞬間躍進」。

我學習到:唯有在法規、基礎建設與人才流動上全速前進,美國才能鞏固優勢並守住自己的技術底線。


舉個例子來說:

美國若大幅降低建置資料中心的門檻,比如調整土地使用與環保審核的法規,可能能在短期內吸引更多私部門投資,讓 AI 開發者有更豐富的運算資源。

另一方面,若能同步加速工作簽證與綠卡核發流程,讓來自全球的 AI 專家可以順利落地,也將帶動學界與產業的良性循環。

至於國防與公共部門,應該與科技新創更密切合作,優先採用 AI 應用方案,既能驗證技術,也能避免重蹈「採購流程過於繁瑣,結果技術早被更新了好幾代」的覆轍。

我學習到:放寬限制並不代表放棄守護國家安全,而是要在策略上拿捏平衡,創造雙贏甚至多贏的局面。


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