美國國會諮詢機構「美中經濟暨安全檢討委員會」近期發布一份報告，嚴正警告中國在開源人工智慧（AI）領域的主導地位，正形成一種「自我強化的競爭優勢」。儘管中國取得先進AI晶片的能力受到限制，但其低成本的開源模型在全球AI工具平台上異軍突起，使用率稱霸排行榜，這股趨勢恐將對美國長期以來在AI領域的領先地位構成實質性威脅。
中國開源AI的全球崛起與成本優勢
這波由中國企業推動的開源AI浪潮，正以驚人的速度席捲全球。根據美中經濟暨安全檢討委員會於24日發布的報告指出，包括阿里巴巴、月之暗面（Moonshot）和迷你馬克斯（MiniMax）等中國公司所開發的大型語言模型（LLM），因其相對較低的成本優勢，已在全球知名的AI工具平台如HuggingFace和OpenRouter上，躍居使用率排行榜的領先地位。這種現象不僅顯示了中國AI技術的普及性，也凸顯了其在成本效益上的競爭力，成為吸引全球開發者的關鍵。
報告進一步闡釋，中國正積極推動AI技術在各行各業的廣泛應用，例如在生產基地、工廠、物流網絡及機器人技術等層面進行大規模升級。這種策略不僅提升了產業效率，更不斷產生大量的真實世界數據，這些數據反過來回饋並持續改善中國的AI模型，形成一個正向循環，為其開源生態系統注入源源不絕的創新動力。
晶片限制下的創新突破
自2022年起，美國國會議員已祭出數輪出口限制措施，旨在遏止中國取得最先進的AI晶片，以維護美國在AI硬體上的優勢。然而，美中經濟暨安全檢討委員會的報告卻描繪了另一幅景象：
「這個開放的生態系統，使得中國即使計算能力顯著受限，仍能朝向新開拓領域不斷創新和接近……中國實驗室的表現，已縮小與西方頂尖大型語言模型間的差距。」
這意味著，中國透過其獨特的開放原始碼模式，即使在硬體資源受限的情況下，依然能透過軟體層面的創新與大規模應用，有效縮小與西方頂尖AI模型的技術差距。這種策略宛如一塊肥沃的科技沃土，即便種子缺乏最頂級的養分，也能藉由廣闊的生長空間和持續的灌溉，結出豐碩的果實。
- 廣泛應用：將AI融入生產基地、工廠、物流網絡與機器人技術，創造大量真實數據。
- 數據回饋：真實世界數據持續改善模型，形成「自我強化的競爭優勢」。
- 開放生態：透過開源模式降低開發門檻，加速創新迭代。
代理型AI與實體AI的戰略新局
隨著AI技術的發展重心逐漸從大型語言模型（LLM）轉向更具自主性的代理型AI（Agentic AI）和能與物理世界互動的實體AI（Embodied AI），中國的戰略位置可能變得更加有利。報告指出，中國擁有龐大的數據收集能力，這將使其在發展人形機器人、自動駕駛軟體，乃至於軍民兩用科技方面，佔據更有利的先機。
美中經濟暨安全檢討委員會副主席庫肯（Michael Kuiken）在接受路透社訪問時語重心長地表示：
「在實體AI的部署方面，美國與中國有些微差距，而這個差距會隨著時間自行擴大……我們現在正開始目睹。」
這項觀察凸顯了實體AI領域競爭的緊迫性，並暗示了未來科技競賽的焦點將不僅限於虛擬層面。庫肯也透露，委員會正密切關注中國如何將AI技術應用於生物科技、量子計算和先進材料等關鍵領域，這顯示了AI對多個前瞻性產業的深遠影響。
展望與影響：科技競爭的未來走向
面對中國開源AI的崛起，美國的AI公司，包括ChatGPT開發商OpenAI、Claude開發者Anthropic以及多家傳統科技巨擘，正投入數以十億計美元以維持其領先地位。然而，美中經濟暨安全檢討委員會的報告提醒，美國企業的優勢地位正受到挑戰。報告強調：「開放模型的不斷繁殖，為邁向AI領導地位另闢蹊徑。」這項觀點顯示，過去以封閉式、高投入研發為主的模式，可能不再是通往AI霸權的唯一路徑。
更有估計指出，目前約有高達八成的美國新創AI公司，可能正在使用來自中國的開放原始碼AI模型。這不僅揭示了中國開源AI的普及程度，也反映出全球AI生態系統的相互依存性與複雜性。這場圍繞AI的全球科技競爭，已不再僅是晶片硬體的角力，更是一場關於數據、應用與開放生態系統主導權的全面性競賽，其結果將深遠影響未來的國際科技格局。
