中美在不同AI賽道上領先 但誰都可能最終超前

20世紀下半葉，美國與蘇聯最頂尖的科學家投入的是核武研發競賽。

如今，美國面對的是另一種競賽，來自另一個對手：中國。目標是主導科技，特別是人工智慧（AI）。

這場較量正在研究實驗室、大學校園，以及尖端新創公司的辦公室中展開，受到全球最富有企業的領導人以及政府最高層密切關注。這是一場耗資數兆（萬億）美元的競賽。

雙方各有優勢。倫敦大學學院（UCL）從事認知神經科學研究的尼克・賴特（Nick Wright）將其精準概括為「大腦」與「身體」之爭。美國傳統上在所謂的 AI「大腦」領域領域領先：聊天機器人、微晶片與大型語言模型（LLMs）。中國則在 AI「身體」方面更具優勢：機器人，尤其是那些外形近似人類、令人感到詭異逼真的「類人型」機器人。

但如今，雙方都不願讓對手取得主導地位，這些優勢可能不會永遠維持，而這場競賽在未來幾年內也可能進一步被改寫。

大語言模型之爭

2022年11月30日，位於加州的科技公司OpenAI推出了一款新的聊天機器人。該公司在一段六句話的聲明中表示，他們訓練出一個「能以對話方式互動」的新模型。

它被命名為ChatGPT，科技界立刻為之震撼。

彭博專欄作家、《霸權之爭：AI、ChatGPT 與改變世界的競賽》(Supremacy: AI, ChatGPT, and the race that will change the world) 作者帕米・歐爾森（Parmy Olson）說：「你打開任何社群平台，都會看到鋪天蓋地的貼文，人們分享他們用這個突然出現在網路上的小小文字框做了哪些事。」

這是第一個主流大型語言模型（LLM）的誕生。該模型會分析網路上大量既有的文本與資料，並藉此學習人類表達想法的模式。

如今，專家普遍認為，在所謂的 AI「大腦」領域，美國佔有上風。

OpenAI聲稱，如今每週有超過9億人使用ChatGPT——相當於全球每八人就有一人。其他美國科技公司，如Anthropic、Google和 Perplexity，也加入競逐，砸下數十億美元打造競爭性的大型語言模型系統。

這些AI公司深知，一旦技術做得足夠成熟，大型語言模型就能開始承擔許多目前由白領專業人士執行的工作。而商業上的勝利將轉化為源源不絕的收益。

美國如何玩轉晶片

然而，華盛頓的決策圈同時也聚焦在另一個問題上：這一切將如何影響美國與中國爭奪全球主導地位的競賽？

一名接受BBC採訪的美國高級官員表示，美國的戰略優勢關鍵並不主要在於那些令人驚嘆的演算法，而是在支撐龐大運算能力的硬體，尤其是微晶片。

簡單來說，全球大多數高階、強效的電腦晶片——矽谷企業用來訓練大型語言模型的那一類——都掌握在美國手中。事實上，其中大部分由一家位於加州的公司設計：輝達（Nvidia，英偉達）。去年 10 月，輝達成為全球首家市值達到5兆美元（3.8兆英鎊）的企業。《The Thinking Machine》作者史蒂芬・威特（Stephen Witt）指出，它很可能是史上最有價值的公司。

而華盛頓則透過嚴格的出口管制網絡，阻止中國取得這些強大的晶片。這項政策大致可追溯至1950年代，當時美國禁止向與蘇聯結盟的國家出口先進電子產品。但隨著AI競賽升溫，總統拜登在2022年大幅強化了這些限制。

美國即便沒有在本土製造大多數這些強大的晶片，仍能在出口管制上展現實力。事實上，其中許多晶片是在美國的盟友台灣由台積電生產的。

美國透過所謂的「外國直接產品規則」（foreign direct product rule）確保極少數台灣製造的高階晶片流入中國。該規則要求，只要出口商品含有美國零件，或源自美國技術，外國企業就必須遵守美國的相關規定。

從中國大陸幾乎就能望見台灣的晶片工廠，不難理解為何這座島嶼對北京而言如此具有吸引力。

那麼，為什麼中國工廠不直接自行生產這些強大的晶片？事情沒那麼簡單。要製造高階晶片，需要使用極紫外光（EUV）光刻機，而全球只有一家企業生產這種設備——位於荷蘭小鎮的艾斯摩爾（ASML）。美國同樣利用「外國直接產品規則」阻止這家荷蘭公司將這些關鍵設備出口到中國。

這項保護主義政策在協助美國維持AI「大腦」領域的優勢方面，看似相當成功。

但如今，中國開始反擊。

DeepSeek的反擊

2025年1月，在特朗普第二任期就職的同一週，中國推出了自家的AI聊天機器人：DeepSeek。

對使用者而言，它的體驗與 ChatGPT 大致相似——能回答問題、能寫程式碼，而且免費使用。

關鍵在於，DeepSeek的研發成本被估計僅為美國大型語言模型（如 ChatGPT 和 Claude）的一小部分。

這在全球科技界引發震撼。2025年1月27日，輝達蒙受美國股市史上最大單日市值蒸發——約 6,000 億美元（4,500 億英鎊）。

「這對華盛頓來說極度擾亂了原本的認知，」AI事務記者郝珈倫（Karen Hao）認為，美國的出口管制政策可能適得其反：中國開發者在缺乏強大晶片的情況下被迫另闢蹊徑、激發創意。「結果反而……加速了中國的自立自強。」

「DeepSeek的關鍵特點在於，它在當時展現出的能力與美國的OpenAI、Anthropic等模型相近，但訓練所使用的電腦晶片量卻少得多。」

同時，在北京，樂觀情緒明顯升溫。前Google執行長施密特（Eric Schmidt）辦公室專注於中國AI政策的研究員許思琳（Selina Xu）表示：「大家都在試圖弄清楚：『DeepSeek 是怎麼做到的？』而這確實……成為推動中國 AI 生態系統的一股正面催化力量。」

這也凸顯了兩國運作方式的鮮明差異。在美國，AI公司嚴格保護其智慧財產；但在中國，則更傾向「開源」模式。為了加速普及與創新，中國企業經常將程式碼（代碼）公開上網，讓其他公司的開發者可以查看。

歐爾森說：「這意味著中國的科技公司在打造新AI模型時，不必從零開始。他們可以直接在既有模型上疊加、改進。」

結果是，AI「大腦」的競賽已不再那麼一面倒。美國原以為大型語言模型是其武器庫中的強大工具。如今，中國也能做出來。

許思琳表示：「美國的封閉專有模型可能仍然比較好，但差距或許沒有那麼大。中國的模型，也許只有它們90%的水準，但成本卻只有10%。」

中國在機器人方面的優勢

在AI「身體」包括無人機與機器人領域，中國歷來佔有優勢。

自2010年代起，中國政府大幅加碼支持機器人研發，投入研究經費，並向機器人製造商提供價值數十億美元的補貼。如今估計中國境內運作中的機器人約有兩百萬台，超過全球其他地區的總和。

歐爾森表示，中國之所以能取得這些成果，很大程度上源於其製造業基礎。「你擁有大量製造電子產品的專業能力，然後在此基礎上延伸，就會出現令人驚豔的……機器人新創公司。」

許思琳說，國際訪客到深圳或上海時，往往會對機器人在日常生活中的深度整合感到驚訝，例如使用無人機外送餐點等服務。

中國在所謂的「類人型」機器人領域表現尤為突出。這類機器人大致被設計成外觀與行為都像人類。

美國跨黨派智庫「戰略與國際研究中心」（CSIS）曾報導位於中國西南部重慶的一座「黑燈工廠」。該工廠擁有2,000台機器人與自動駕駛車輛，據稱能做到每分鐘生產一輛新車。之所以稱為黑燈工廠，是因為它完全自動化，理論上即使在黑暗中、沒有任何人類在場也能運作。

許思琳表示，北京非常清楚自身人口快速老化的現實。政府認為，類人型機器人可以填補勞動力退休後留下的缺口，尤其是在照護領域。「到2035年左右，中國60歲以上人口數量預計將超過整個美國人口。」她說。

中國不僅在打造服務自身龐大人口的機器人，如今也占全球類人型機器人出口量的 90%。

機器幽靈

中國在打造機器人「身體」方面領先全球，但每一具機器人仍需要一個「大腦」——也就是作業系統或軟體，來指揮各個金屬部件該做什麼。

如果機器人只需要執行重複性任務——例如重慶那座汽車工廠裡的工作——它只需要相對簡單的機器人大腦，而中國能自行製造這類系統。

但若要讓機器人執行多樣、複雜的任務，就需要一種更高階的智能大腦，由另一種類型的AI驅動：AI智能體（agentic AI）。這類AI程式的行為更像一個獨立行動者，能處理包含多個步驟的任務。

而在這種高階「大腦」領域，美國仍然佔優勢。

「在機器人大腦方面，美國……絕對仍然領先，」倫敦大學學院（UCL）研究員賴特（Wright）說，「那包括晶片，以及讓機器人能真正執行任務的AI軟體。而你必須記住，大約80%的機器人價值都在它的大腦裡。」

機器狗與無人機

如今，美國與中國都在競相把機器人與AI智能體結合。一家美國公司已證明，能做出成功機器人的不再只有中國企業。誰勝出至關重要：這項技術既令人興奮，也可能令人恐懼。

美國工程公司Boston Dynamics已經在使用這類技術。他們的機器狗Spot在科技愛好者之間幾乎成了網路偶像，YouTube上的觀看次數以百萬計。這隻機器狗擁有強大的「眼睛」（配備熱成像的高科技攝影機）和「耳朵」（聲學監測系統）。

Spot現在已能在公司倉庫內執行巡檢，偵測設備過熱、瓦斯外洩或液體洩漏等狀況，並將資訊回傳給工業AI軟體供應商IFS。AI隨後會分析結果並做出決策——可能完全不需要人類介入——以解決問題。

在更令人不安的一面，賴特指出，我們已經能在另一個領域看到機器人與AI智能體的結合：戰場無人機。

去年夏天，烏克蘭開始部署Gogol‑M——一種能飛越數百公里深入俄羅斯境內的空中「母艦」無人機，抵達後會釋放兩架較小的攻擊無人機。在沒有任何人類操控的情況下，這些無人機會利用其AI大腦掃描地面以判定目標，然後朝目標飛去並引爆炸藥。

誰會獲勝

倫敦瑪麗女王大學（Queen Mary University of London）電腦視覺與人工智慧教授格雷格・斯拉博（Greg Slabaugh）表示，在不知道終點線在哪裡的情況下，很難預測誰會贏得這場競賽。

他補充說：「『勝利』不太可能像登月那樣，是一個單一時刻。真正重要的是持續性的優勢：誰在能力上領先、誰能最有效地將AI深度融入其經濟、以及誰能制定全球標準。」

斯拉博指出，就像電力與運算技術一樣，關鍵不在於誰最先建構出系統，而在於誰能最有效地在整個經濟體中推廣應用：「AI可能也會走上同樣的道路。」

人們並不知道AI將把人類帶往何處。美國大型科技公司希望在沒有太多限制的情況下衝向那個未知的未來；而中共則希望由國家來監督這項研究。

其中一種路徑通往極度強化的消費資本主義，另一種則是由國家決定你能或不能如何使用這項技術。

牛津大學賽德商學院（Said Business School）的佐古真理（Mari Sako）說：「每一方都最擅長在自己的遊戲規則裡取勝。當兩個玩家遵循不同規則競爭時，我懷疑能吸引更廣泛受眾——使用者、採用者等——的一方更可能勝出。」

而賭注極高。21世紀最終美國或中國誰更強大，仍未有定論。AI競賽很可能會成為決勝關鍵。

補充報導：本·卡特（Ben Carter）