作者：陳國祥
美國矽谷的AI實驗室裡，工程師們正為下一次模型升級熬夜奮戰；同一時間，中國的開源社群裡，數千名開發者正基於一個開放的權重檔案，迭代出適應各種產業場景的變體。
這兩幅畫面勾勒出當前AI競賽最核心的張力：當美國將人工智慧視為少數科技巨頭的「搖錢樹」，中國卻選擇把它打造成可供整個經濟體使用的「拖拉機」。而這場關於AI本質的定義之爭，正悄悄決定未來權力版圖的歸屬。
從資本支出來看，美中兩國的算力投入已不在同一量級。這懸殊差距背後，是截然不同的商業邏輯：美國前沿實驗室追求單一模型的最大化變現，每一代旗艦產品都鎖在API圍牆內，以高價向企業客戶收取租金；中國則因晶片封鎖被迫另闢蹊徑，以開放權重換取採用，放棄短期API收益，換取開發者生態與產業場景的長期滲透。
企業帳單最先洩露了這場戰爭的走向。當企業發現摘要、分類、資料清理等日常任務用中國模型已足夠，路由系統便會自動將昂貴的美國模型限縮至核心推理與高風險決策。
這不是單純的價格競爭，而是「智能霸權」的側翼正被帳單攻破。OpenRouter的數據顯示，美國模型流量占比從2025年的四分之三，到2026年6月已被中國模型首次超越；DeepSeek占比由1月的9%升至6月的18%。Hugging Face報告也指出，過去1年中國模型占平台下載量是41%，首度超越美國。
更關鍵的是，OpenRouter每周處理量從5兆token擴張至25兆。中國模型搶下的不是萎縮市場的相對份額，而是AI代理爆發浪潮中的新增流量。
「模型路由」成為權力轉移的關鍵機制。代理式AI一項任務可能衍生數十次請求，在數千名員工規模下，每百萬token的微小價差都將劇烈影響年度預算。今日靠低價取得的流量，可能成為明日的生態標準。
中國選擇開放權重，並非出於技術理想主義，而是在晶片封鎖下的理性產業策略。既然算力投入難以正面對撞，便以開放換取採用，形成兩個相互強化的迴路：低價模型被全球下載、微調與部署，社群回饋改善工具鏈，模型進入客服、製造、物流與軟體開發後，又產生更多真實場景經驗。美國擁有最強的單一模型，不等於能控制全球每天發生的億萬次推理。
反諷的是，美國開放前沿正出現收縮。Meta發布旗艦Muse Spark時未開放權重，先在自家產品運行再向特定夥伴提供API。當美國最大的開放權重倡議者把旗艦能力放回API圍牆，中國便更容易成為全球開放層的主要供應者。AI權力不只在排行榜，更在誰決定系統的預設選項。誰能設定開放層的價格下限與相容規格，誰就擁有結構性權力。token定價權，正成為AI時代的制海權。
華府並非毫無警覺，卻陷入工具錯位的困境。實體清單限制晶片流向中國，卻無法阻止已散布全球的權重被下載使用；全面禁止傳播又可能引發第一修正案爭訟。微軟、Meta、輝達等巨頭已加入公開信，主張美國領導地位不應只繫於單一前沿模型，而應建立能擴散至各產業的開放生態。當華府想封鎖卻找不到開關，市場已用帳單投下信任票。
AI終究既是搖錢樹，也是拖拉機。美國選擇了前者，試圖從少數模型榨取最大利潤；中國選擇了後者，讓AI像農機般普及至每個產業角落。而歷史反覆證明，能將技術轉化為最廣泛生產力的體系，往往贏得最後的競賽。當美國忙著為搖錢樹澆水時，中國的拖拉機已經開進全球企業的技術堆疊，悄悄翻動權力版圖的土壤。
＊本文原刊中時，經作者授權轉載，原文連結：https://www.chinatimes.com/opinion/20260807003617-262104?chdtv
