【夏一新專欄】祖克柏勸川普別封鎖中國AI　真正的競爭在生態系

夏一新／加拿大英屬哥倫亞大學哲學博士，副教授，精神科醫師

Meta執行長祖克柏（Mark Zuckerberg）近日公開建議川普政府，不應把限制中國人工智慧發展視為維持美國領先的主要手段。他在接受英國《金融時報》（Financial Times）專訪時直言，封鎖中國最先進的AI模型並非有效解方；美國更該做的，是持續創新、降低成本，並提升自身競爭力。這番話發表之際，美國政府正考慮對中國AI企業祭出更嚴格的調查與制裁，也使美中AI競爭從晶片出口管制，進一步延伸到模型、軟體與產業生態之爭。

祖克柏的觀點很快在市場上得到呼應。OpenAI隨即宣布，GPT-5.6系列小型模型Luna降價八成，中階模型Terra也降價兩成。表面上，OpenAI將降價歸因於模型效率提升；但更深層的壓力，來自企業重新審視AI使用成本，以及中國DeepSeek、Kimi K3等低價模型帶來的競爭，迫使美國AI公司調整價格策略。

企業重新計算AI成本

過去兩年，不少企業把人工智慧使用量視為生產力提升的指標，鼓勵員工大量使用AI工具。但隨著AI公司逐步改採按量計費，企業才發現，每項任務背後的運算成本往往高於預期。無論是程式設計、資料分析，或AI代理（AI Agent），任務愈複雜，消耗的算力愈多，企業支出也隨之快速增加。

OpenAI此次大幅調降GPT-5.6 Luna與Terra價格，固然與模型效率提升有關，但更重要的是，企業已開始重新衡量AI投資效益。如今企業關注的不只是模型性能，更是能否以合理成本完成大部分工作。再強大的AI，如果使用成本高到難以負擔，也很難真正被大規模採用。

中國低價模型改變市場競爭

當美國企業重新盤點AI成本時，中國AI公司則主打另一種競爭方式。DeepSeek與月之暗面（Moonshot AI）推出的Kimi K3等模型，整體能力雖仍略遜於OpenAI與Anthropic的頂尖模型，但價格更低，且支援企業自行部署。對許多企業來說，只要能以較低成本完成大多數任務，就未必需要每次都使用最昂貴的模型。

AI市場正從「技術競賽」走向「商業競賽」，使用成本、部署效率與產業生態，開始和模型性能同樣重要。這種市場變化，也迫使美國AI公司重新思考競爭方式。人工智慧的競爭已逐漸從單純比拼模型性能，延伸到成本控制、部署效率與產業生態。祖克柏所說的「提升自身競爭力」，不只是技術研發，更包括如何讓AI真正被企業大規模採用，而不是只有少數公司負擔得起。

中國加速打造AI自主供應鏈

美國限制高階GPU晶片與先進半導體設備出口後，中國並未放慢人工智慧發展，反而加速打造自主AI產業鏈。從DeepSeek、Kimi K3等模型，到華為昇騰（Ascend）AI晶片，再到半導體設備、先進封裝與相關軟體，中國近年持續投入資源，目的就是降低對美國技術的依賴。

《華爾街日報》（The Wall Street Journal）報導，中國副總理丁薛祥親自督導AI晶片自主化計畫，整合企業、研究機構與政府資源，推動國產替代。這說明，北京已將人工智慧視為攸關國家安全與產業競爭力的核心戰略；美國的封鎖壓力，反而正在加快中國建立自主AI供應鏈的腳步。

封鎖能延緩　未必能阻止追趕

中國與美國目前仍有明顯差距。華為最新AI晶片的單晶片運算能力仍落後輝達（NVIDIA），中國整體AI算力也遠低於美國。不過，中國正透過系統整合、軟體優化與大規模部署縮小落差，而不是只押注單一晶片性能。

這正是祖克柏反對把封鎖中國AI作為主要策略的原因。出口管制確實能提高中國發展成本，也能為美國爭取時間；但長期勝負仍取決於創新速度、市場規模，以及能否吸引全球企業與開發者採用自己的技術。

輝達執行長黃仁勳近一年多次表示，長期出口管制可能刺激中國建立自主AI生態，而不是讓其停止發展；超微（AMD）執行長蘇姿丰日前訪問北京，並與中國國務院副總理何立峰會面，也表示AMD將持續深耕中國市場。這些企業領袖的共同關切，不是放棄競爭，而是擔心過度依賴封鎖，反而削弱美國自身的長期競爭力。

真正的競爭在創新，而不是封鎖

美國限制中國取得高階晶片與先進設備，短期內或許能放慢中國追趕速度；但中國也正透過低成本AI模型、更有效率的系統整合與逐步成形的自主供應鏈縮小差距。真正的競爭，已不只是誰擁有最先進的晶片，而是誰能建立更完整的產業生態，並吸引更多企業採用自己的技術。

祖克柏公開建議川普政府不要把封鎖中國AI當成主要策略，不是在替中國說話，而是在提醒美國：科技競爭的歷史一再證明，封鎖或許能爭取時間，卻無法取代創新。最終決定勝負的，仍是持續研發、市場選擇，以及能否讓全球願意採用自己的技術。