6個月前，中國人工智慧公司 DeepSeek（深度求索）推出了驚艷全球的v3模型，與後續更進階的版本。那是第一次有美國以外的國家開發出足以與矽谷產品媲美的開源模型。
儘管受到限制，中國公司仍持續訓練出世界級的AI模型。由前Google和Meta員工創辦、總部設於北京的Moonshot AI，今年7月推出了Kimi K2模型，並登上全球頂尖模型的榜單。Kimi K2的參數數量居全球開源模型之冠，在程式編寫能力測試中超越了西方對手ChatGPT 4.1，在科學知識測試中則擊敗了Claude 4 Opus。
Moonshot在Kimi K2發布幾天後於X平台表示，「你們的意見我們聽到了——Kimi K2慢到爆！」美國媒體《The Information》報導，DeepSeek為避免類似的效能問題，延後推出最新的AI模型。因此，7月15日白宮撤銷最新一波出口管制措施，再次允許輝達在中國販售H20晶片，無疑讓這兩家AI公司稱心如意。
中國是AI發展的沃土，坐擁數百萬名理工科畢業生、充裕的電網容量、懷抱建設資料中心的政治決心，以及取得西方所有公開數據與大量本國數據的能力。然而，中國缺乏自主開發的運算資源，因此產業發展面臨根本上的限制。
繞過晶片禁令的開源突圍戰
過去幾個月，中國公司找到了各種繞過美國限制的方法。自4月以來，總值達10億美元的禁售晶片流入中國，華為等本土企業也已經研發出在某些方面可媲美輝達高階產品的晶片（但產量較低）。對效率的高度關注也催生出多項突破。
晶片取得受限也解釋了中國AI產業另一個令外界困惑的現象：對開源釋出的執著。DeepSeek v3和 Kimi K2都可以透過位於紐約的Hugging Face等第三方平台取得，使用者也可以下載到自己的設備上運行。如此一來，即使公司本身的運算能力不足以直接服務使用者，使用者也可以藉由其他平台使用模型。
此外，開源釋出也是繞過硬體禁令的變通之道。DeepSeek無法輕易取得輝達晶片，但Hugging Face可以。
晶片禁令對各企業的影響程度也不盡相同。7月25日，阿里巴巴推出Qwen 3系列的最新模型，不僅與全世界最強的開源AI模型並駕齊驅，甚至已可比擬最頂尖的AI模型。
阿里巴巴的系統規模約為K2的四分之一，所需運算資源相對較少。而且與DeepSeek和Moonshot不同，阿里巴巴擁有強大的雲端基礎設施來維持模型運作。如何讓模型跑得更快、更有效率，已經成為中國AI產業的新戰場。
不過，即便有這些巧妙的應對措施與令人驚豔的模型，在資源有限的情況下，發展終究有極限。從4月到現在，禁運輝達H20晶片造成前所未有的衝擊。
中國AI的發展瓶頸：推理晶片
成功的AI公司必須能做到兩件事：訓練模型與執行模型，也就是所謂的「推理」過程。資金最充沛的中國實驗室依舊有辦法啟動與西方同等規模的訓練作業，但推理就較為棘手。
訓練需要的是由高階晶片構成的單一大型叢集；推理則更仰賴在效能、能源效率與高速資料傳輸間取得平衡的晶片。在4月之前，H20都是首選晶片。
雪上加霜的是，訓練模型雖成本高昂，但屬於一次性投資，可在模型使用壽命內賺回成本，但如果在推理階段虧損，則沒有任何補救空間。
這意味著，取得推理用晶片（而非訓練用晶片）才是限制中國AI產業成長的瓶頸。
對此，川普政府發出了混亂的訊號。7月初發布的AI行動計劃中，進一步強化部份晶片出口管制，強調不讓對手取得「先進AI運算能力」既是地緣戰略競爭，也是國安考量，並呼籲採取新手段來強化出口管制的落實。
但與此同時，政府解禁了H20晶片的出口。
理由是與其讓中國開發出與美國同等的技術實力，不如讓中國的AI產業在包括推理的所有技術需求上，都仰賴美國公司。
短期內，這類限制鬆綁對中國來說難以帶來實質安慰。輝達本身的晶片供應吃緊，意味著至少要等到第4季才能滿足中國市場對晶片的需求。
因此，現階段仍會優先開發那些輸出效率高、能直接在手機和筆電上運行的模型。但若美國晶片出口恢復穩定，中國AI產業面臨的限制，終於有望在2026年年初大幅減少。
（本文由「經濟學人」獨家授權轉載／責任編輯：趙珮妤）
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