自由開講》美國警告中國雙重循環的開源與實體戰略

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美國國會「美中經濟暨安全檢討委員會」（USCC）今年發布《雙重循環：中國開放式人工智慧策略如何鞏固其產業主導地位》， 雙重循環指開源生態與產業部署。警告中國正用開放模型與實體部署兩個飛輪，相互結合與驅動把製造規模換成AI優勢。

USCC指出中國所謂開放模型其實只是開放權重，卻因價格低、授權寬鬆、方便二次開發而快速擴散。 在去年十一月Hugging Face熱門模型中，中國模型合計下載逾五千一百萬次，美國約一千七百八十萬次； 阿里巴巴的通義千問Qwen衍生模型更已超過十萬個。開放已不是慈善而是市場滲透。模型用得越多，開發者回饋越多 ，迭代越快，最後連資料格式與技術標準都可能跟著它走。

中國阿里巴巴旗下人工智慧「通義千問」衍生模型更已超過十萬個。開放已不是慈善而是市場滲透。（路透檔案照） 第二個飛輪更難擋。語言模型吃網路文字， 但AI機器人、智慧製造與自駕系統吃的卻是現場資料。從感測數值、機械手臂動作、良率異常、維修紀錄，甚至每一次失敗。中國有龐大製造基地，AI一旦低成本進入工廠，就會產生外人買不到的專有資料，再拿回去訓練更小、更準、更便宜的模型 。美國可以限制高階GPU，卻無法封住一座工廠每天生成的資料。USCC點出美國政策的缺口就在這裡。

今年四月，USCC舉行「攫取更多數據：中國不斷擴張的數據霸權戰略」公開聽證會。 北京早在二○一七年就把資料視為基礎性戰略資源，二○二○年列為第五項生產要素，二○二三年成立國家資料局，並讓符合條件資料資產進入企業資產負債表 。台灣要注意的不是中國資料比較多，而是它先把資料變成制度後，再把制度變成產業能力。值得警戒的是不對稱；中國模型可以吸收全球開放社群的回饋，但中國境內的重要資料卻受嚴格管制，未必對等流出。

台灣須避免把主權AI縮成GPU採購、算力中心與大型模型。 這些都要做，但若只買算力，最後可能只是替別人的模型付電費。 台灣最寶貴的數據資產是在晶圓廠、工具機、醫院、物流與供應鏈等現場，幾十年所辛苦累積下來，帶著製程脈絡的高品質資料。 若它們一直鎖在單一企業、單一機台，台灣即使握有最先進晶片，也未必握有AI時代的產業主導權。政府不必學北京把資料收歸國家，而是要建立可信任的產業資料空間。先從半導體、機械、醫療、物流做起，用共同格式、分級授權、聯邦學習與可信運算，讓資料可用但不必搬走； 公共採購與產學補助也應要求模型來源、資料流向與安全評估可被檢驗 。台灣不必在開源與封閉之間二選一，真正要問的是誰掌握底層模型，誰拿走現場資料，最後又是誰在訂規則。

如果有一天， 台灣雖然仍在製造全球最先進晶片，但工廠的現場資料卻持續餵養別人的模型，那樣還能叫主權AI嗎 ？值得我們認真思考。

台灣雖然仍在製造全球最先進晶片，但工廠的現場資料卻持續餵養別人的模型。（路透檔案照） （作者為中華經濟研究院輔佐研究員）

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