在全球人工智慧的競技場上，中美兩國正上演一場史無前例的科技對決。乍看之下，美國握有最尖端的AI晶片技術，還透過出口管制來箝制中國發展。但仔細觀察後會發現，中國正運用人才優勢、專利布局、技術創新和開源策略等多管齊下的方式，在這場競賽中展現出驚人的韌性與創新能量。
美國的硬體霸權與管制策略
晶片出口管制不斷加碼
美國在AI硬體領域確實占有絕對優勢，尤其是高階AI晶片這塊。2025年4月，美國政府再度緊縮對中國的AI晶片出口限制，就連原本專為中國市場打造的Nvidia H20晶片也被列入管制清單。這項決定預估會讓Nvidia損失55億美元營收，可見美國維護技術優勢的決心有多強。
美國商務部工業與安全局（BIS）發布的新規定明確指出，在全球任何地方使用華為Ascend晶片都可能違反美國出口管制法規。這種「長臂管轄」的作法，充分展現美國企圖透過技術封鎖來鞏固其AI領導地位的戰略意圖。
拉攏盟友建立技術壁壘
川普政府廢除了拜登時期的「AI擴散框架」，改採國別談判的方式來決定晶片出口水準。這種策略一方面想改善與沙烏地阿拉伯、阿聯酋等國的外交關係，另一方面也要確保先進AI技術不會流到對手國家手中。
中國的多維度競爭優勢
人才優勢：全球AI研究的半壁江山
中國在AI人才方面的優勢相當驚人。根據Nvidia執行長黃仁勳在華盛頓特區演講時透露，「全球50%的AI研究人員是中國人」。這個數據顯示出中國在AI人才儲備上的雄厚實力。
更值得關注的是，像DeepSeek這樣的中國AI公司主要倚賴國內培養的人才。雖然DeepSeek約25%的研究人員曾在美國累積經驗，但他們最後都選擇回國，形成了單向的知識轉移，進一步強化了中國的AI生態系。
專利累積：數量領先但品質仍需提升
中國在AI專利申請方面展現壓倒性優勢。2024年，中國申請了300,510項AI相關專利，占全球總量的70%，而美國只申請了67,773項，占15.8%。截至2023年底，中國有效AI發明專利達到378,000項，年增率超過40%，比全球平均水準高出1.4倍。
不過，專利的影響力還是有差距。美國AI專利的被引用率約為中國的7倍（13.18對1.90），顯示在專利品質和影響力方面，美國仍保有優勢。
技術創新：「以量補質」的分散式運算策略
分散式AI訓練的突破
面對高階晶片短缺的挑戰，中國創新地開發出分散式AI訓練技術。中國聯通成功實現跨300公里的分散式AI模型訓練，訓練效率達到97%以上。2024年12月，該公司在金華儲存30TB數據，在200公里外的杭州進行實際運算，展示了分散式訓練的可行性。
這種「一顆打不過，10顆並在一起」的策略正在重新定義AI運算的可能性。中國的做法是充分利用現有的網路基礎設施，將運算能力分散到多個地點，藉此突破單一晶片效能的限制。
超算中心的戰略布局
中國目前擁有14個國家級超算中心，總智能算力達到5,000 petaflops。中國電信在武漢建設的全國產化超算中心能夠訓練萬億參數的大語言模型，效能可與美國Frontier超算相媲美。
中國科學院工程院院士鄭緯民表示，透過協調軟硬體設計，這些資源可以用於大語言模型訓練和推理，成本只要租用Nvidia晶片的六分之一。
成本革命：知識蒸餾與開源策略
訓練成本的顛覆性降低
中國AI公司在降低模型訓練成本方面取得突破性進展。DeepSeek-V3的訓練成本僅560萬美元，而GPT-4的訓練成本估計在5000萬到1億美元之間。這種成本差異達到了數量級的程度。
2024年，許多中國AI公司開始尋求削減AI模型訓練成本，有些開發者將相關成本削減高達80%。例如，吉佳科技的視覺模型訓練成本從2023年的500萬美元降到2024年的100萬美元以下。
知識蒸餾技術的爭議
中國公司廣泛採用知識蒸餾技術，從美國領先的AI模型中「學習」並創建成本更低的替代方案。美國AI和加密貨幣主管David Sacks指出，「有大量證據顯示DeepSeek所做的是從OpenAI的模型中蒸餾知識」。
OpenAI在聲明中表示，中國和其他國家的公司「不斷試圖蒸餾美國領先AI公司的模型」。這種技術路線讓中國能夠以相對較低的成本獲得與美國頂級模型相當的效能。
開源策略的戰略意義
中國AI公司正採用開源策略來擴大影響力。DeepSeek的R1模型採用MIT授權條款發布，完全開放使用。百度宣布將其ERNIE 4.5和ERNIE X1模型開源，阿里巴巴和騰訊也加入這波趨勢。
這種開源策略與OpenAI等美國公司的專有方法形成鮮明對比，可能重新定義全球AI發展的格局。
美國的應對挑戰與戰略困境
政策層面的多重措施
面對中國AI能力的快速提升，美國政府採取了多重應對措施。國會啟動對Nvidia業務的首次調查，評估該公司是否故意向DeepSeek提供關鍵技術。NASA、五角大廈和海軍等聯邦機構已禁止在政府設備上使用DeepSeek。
川普政府還在考慮對DeepSeek實施懲罰措施，阻止其購買美國技術，並討論禁止美國人訪問其服務。
技術封鎖的局限性
然而，技術封鎖策略面臨根本性挑戰。中國透過分散式運算、知識蒸餾和開源策略等創新路徑，正有效繞過硬體限制。正如一位分析師所說，「需要是發明之母」，美國的制裁反而刺激了中國的技術創新。
長期競爭的不確定性
美國情報機構報告指出，中國的目標是到2030年在AI領域超越美國。中國人民解放軍可能利用大語言模型來製造假訊息、模仿身分和促進網路攻擊。這種戰略競爭已經超越純粹的技術層面，涉及國家安全和全球影響力的較量。
結論：技術民主化與競爭格局重塑
中美AI競爭正在重新定義全球技術發展的遊戲規則。美國雖然在硬體技術方面仍保持優勢，但中國透過人才集聚、成本創新、技術路線多樣化和開源策略，正在打造一個更加民主化和普及化的AI生態系。
這場競爭的最終結果不只會決定兩國在AI領域的地位，更會影響全球技術發展的走向。開源與專有、成本效率與技術領先、硬體限制與軟體創新之間的博弈，正在塑造一個更加複雜和多元的AI未來。美國需要重新思考其技術霸權戰略，而中國的創新模式也為其他國家提供了技術發展的新路徑。
在這場沒有硝煙的戰爭中，技術創新、人才培養和開放合作可能比單純的技術封鎖更能決定最終的勝負。