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美國企業加速導入中國AI模型,成本優勢引發新一輪科技競爭與監管角力
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科技產業資訊室(iKnow) - 黃松勳 發佈於 2026年7月9日
圖、美國企業加速導入中國AI模型,成本優勢引發新一輪科技競爭與監管角力
近期美國科技圈出現一項引發高度關注的新趨勢:愈來愈多企業開始採用中國開發的人工智慧模型。從DeepSeek、智譜AI(Z. AI)到月之暗面(Moonshot AI)的Kimi系列模型,不僅在效能上快速逼近美國領先業者,更憑藉大幅降低的推理成本,吸引企業將部分AI工作負載轉向中國模型。此一變化已從技術競爭延伸至國家安全與產業政策層面,美國國會也已啟動調查。
根據CNBC報導,美國企業透過OpenRouter平台使用中國AI模型的Token占比,自2026年2月以來持續維持在30%以上,部分期間甚至達到46%,遠高於過去一年平均約11%的水準。市場觀察指出,企業導入AI已從追求模型能力轉向兼顧營運成本,當推理支出快速增加後,價格優勢開始成為模型選擇的重要依據。
中國AI模型快速崛起的核心原因之一,在於開源與開放權重(Open-weight)策略。相較於OpenAI、Anthropic等封閉式模型,中國業者允許企業自行部署、微調與管理模型,提升資料掌控能力與客製化彈性。這類模式特別受到新創公司與大型企業技術團隊青睞,也降低對單一雲端服務供應商的依賴。
在成本方面,中國模型展現極具競爭力的優勢。市場數據指出,DeepSeek、GLM與Qwen等模型的使用成本,普遍較OpenAI與Anthropic旗艦模型低60%至90%。AI新創Lindy即公開表示,已將全部流量由Claude轉移至DeepSeek,預估數月內可節省數百萬美元支出。對於大量使用AI代理(AI Agent)與自動化工作流程的企業而言,這種差距已足以影響採購決策。
除了價格,中國模型的技術能力也持續進步。美國智庫CSIS近期分析指出,中國主流模型已不再只是個別案例突破,而是形成整體技術追趕趨勢。智譜AI推出的GLM 5.2、Moonshot的Kimi以及阿里巴巴Qwen系列,在程式開發、代理任務與推理能力等測試中,已縮短與美國前沿模型的差距,部分領域甚至僅落後數個月。
其中GLM 5.2在市場上的快速擴散尤其受到矚目。Vercel表示,該模型發布後首週每日Token流量成長約27倍,使用客戶數增加約80%。部分測試結果顯示,其在代理型任務(Agentic Tasks)上的表現已接近Anthropic高階模型,但成本僅約五分之一。這也讓企業開始採取多模型策略,將高階推理交由美國模型處理,其餘任務則轉向成本較低的中國方案。
然而,這股趨勢也引發華府高度警戒。美國眾議院國土安全委員會與美中戰略競爭特別委員會已共同展開調查,評估中國AI模型進入美國企業體系後可能衍生的資訊安全、供應鏈與國家安全風險。部分議員擔憂,中國模型未來若成為全球企業預設基礎架構,可能進一步擴大中國在數位經濟與技術標準上的影響力。
儘管如此,多位產業分析人士認為,全面禁止中國開源模型的可行性相當有限。由於模型權重已公開發布於網路,企業可透過本地部署方式使用相關技術,即使實施政府採購限制,也難以完全阻止市場採用。美國未來更可能透過政府採購規範、資安要求與風險揭露制度,影響企業選擇,而非直接禁止模型流通。
從產業發展角度觀察,中國AI模型崛起反映全球生成式AI競爭已進入新階段。過去市場關注模型能力排名,如今企業更重視效能、成本與部署彈性的平衡。當模型能力差距逐漸縮小後,推理成本與商業模式將成為下一波競爭焦點。對美國AI業者而言,除了持續擴大技術領先優勢,更需建立具價格競爭力的開放生態系,才能在全球企業市場維持主導地位。(1242字;圖1)
參考資料:
Lawmakers probe growing use of Chinese AI models in U.S. companies. CNBC, 2026/7/8
Chinese AI models are gaining ground with U.S. companies as OpenAI, Anthropic costs surge. CNBC, 2026/7/7
A China shock is shaking Silicon Valley. The Japan Times, 2026/7/7
CSIS says Chinese AI models are narrowing the gap with US systems. DigWatch, 2026/7/8
Chinese AI models are eating into OpenAI and Anthropic’s API business, but it's not a bad news for your business. Mixed News, 2026/7/8
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