中美科技競爭下,如何看待「中國AI是假的」?

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楊海平

專欄作家/評論員
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楊海平

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一句「中國AI是假的」,能不能概括今天的科技中國?

最近國民黨立委葛如鈞訪問美國期間,在與矽谷科技界、智庫及相關人士交流後,對中國人工智慧發展提出相當尖銳的評論。他表示:中國AI存在大量利用美國先進模型進行「蒸餾」的現象,甚至以「中國AI是假的」、「換殼代工」、「紙老虎」來形容中國人工智慧的真實實力。相關說法很快引起科技界與政治圈討論。我們用嚴謹的態度來檢視他所說的是不是事實?

根據美國前沿人工智慧公司Anthropic——Claude大型語言模型的開發者,也是OpenAI的重要競爭者之一,他們在2026年2月確實曾公開表示:DeepSeek、Moonshot與MiniMax等中國AI實驗室大規模利用Claude進行未經授權的模型蒸餾;到了9月,Anthropic又指控阿里巴巴相關團隊以大量帳號進行更大規模的能力抽取。Anthropic稱:僅2026年5月至7月間,就與阿里巴巴有過超過1.51億次模型交互活動。

所以這次葛如鈞的指控值得我們嚴肅看待。除此之外,日本媒體人矢板明夫也在《美國之音》節目宣傳:中國的AI科技造假,懷疑中國科技的進步。

但這些指控,就在他們發表言論後幾天,矽谷Open AI、Geogle、Meta技術團隊與全球科技界透過直接的測試與開源代碼的審查與論文驗證,證明了DeepSeek的技術突破,具有真實且顛覆性的進步。

過去西方的科技界認為,中國沒有美國的高階晶片,中國是無法做出頂尖的AI模型。而這種頂尖演算法被中國科學家用「混合專家架構」(MoE)顯存優化、通訊效率、強化學習做到了「降低成本、增加效率」的低價訓練模型,達到了接近美國「Open AI頂級昂貴模型」的效果。

國民黨立委葛如鈞表示:中國AI存在大量利用美國先進模型進行「蒸餾」的現象,甚至以「中國AI是假的」、「換殼代工」、「紙老虎」來形容中國人工智慧的真實實力。(圖:網絡截圖)

21世紀中美科技的比較

21世紀中美在AI人工智能、半導體晶片、量子科技、太空科技、生物科技,這五大前沿科技領域的競爭已趨白熱化。兩國相爭各有優勢和發展重點 

中美「AI 人工智能」 「半導體晶片」競爭,美國先跑數十年、中國是後起之秀,現在這兩大國正在進行激烈的競賽。

美國優於在大模型創新、頂級晶片算力、頂級生態體系、演算速度都居領先地位,其中舊金山矽谷的Google、Anthropic、Open AI 最具代表。

中國則擁有龐大的電力與數據規模、強勁的實用能力與極高的工業供應鏈的生產效率,如DeepSeek的高性價比與開源模型。

但是,從「中國部分企業曾經違規利用美國模型進行蒸餾」,進一步推論成「中國AI是假的」,其中有著很大的邏輯偏差。

因為,Anthropic自己也承認,「模型蒸餾」本身是一種廣泛使用;而且合法的「人工智慧訓練方法」。真正的爭議不在於「有沒有蒸餾」,而在於是否未經授權、違反服務條款,利用大量虛假帳號以及用「代理服務」抽取競爭對手的模型能力。

因此,我認為討論中國AI,應該把政治攻防與技術事實分開。

美國優於在大模型創新、頂級晶片算力、頂級生態體系、演算速度都居領先地位,其中舊金山矽谷的Google、Anthropic、Open AI 最具代表。(圖:網絡截圖)

科技競爭最危險的,不是高估對手,而是讓「政治立場」代替技術判斷

DeepSeek帶來的真正問題,其爭議,在2025年初DeepSeek-R1推出時就曾經發生。

當時DeepSeek引起全球科技界震動,台灣部分政治評論者很快從中國政治體制與資訊環境出發,質疑其科技突破是否真實,甚至將它理解為「政治宣傳」的一部分。然而,科技最終還是必須接受科技方法的驗證。

2025年9月,DeepSeek-R1的研究成果正式刊登在國際頂尖科學期刊《Nature》。論文及同行審查資料顯示,DeepSeek透過大規模強化學習,讓模型發展出自我反思、驗證及動態調整策略等推理模式。所以正確地說,不代表DeepSeek全面超越OpenAI、Google或Anthropic,更不能證明中國已經取得AI的領導地位,但至少說明了DeepSeek不是「假科技」。

然而,真正值得研究的問題反而是:在高階GPU取得受到限制的情況下,中國AI企業開始更加強調模型效率、演算法優化、開源以及降低推理成本?這才是中美科技競爭真正值得注意的地方。

所以正確地說,不代表DeepSeek全面超越OpenAI、Google或Anthropic,更不能證明中國已經取得AI的領導地位,但至少說明了DeepSeek不是「假科技」。(圖:網絡截圖)

我在中國看到的另一面

今年5月中,我相隔20年後再次進入中國大陸。這次旅程讓我印象最深刻的,並不是政治宣傳,而是人工智慧已經開始進入交通、港口、機器人及工業生產等日常經濟活動,例如華為乾崑智駕。

華為2026年8月公布的資料顯示,「乾崑智駕」搭載量已突破200萬,合作範圍超過25個汽車品牌,60多款車型。這足以說明了中國在「AI汽車工程化」與「產業落地」方面已具相當規模。

另一個讓我印象深刻的是上海洋山港。「洋山港四期」是目前全球最大的自動化貨櫃碼頭。上海官方資料顯示,其「智慧控制系統」利用「數位孿生技術」可即時協調29台岸橋、121台軌道吊與155輛自動導引車,2025年貨櫃吞吐量超過800萬TEU。

再加上宇樹等中國機器人企業,以較低成本切入「人形機器人」與「具身智慧市場」 (AI有了身體),可以看到中國正在形成另一種與矽谷不同的科技發展模式。

由此可見,中國未必是在每一項「原始技術」上首先突破,但它非常擅長利用龐大市場、完整製造供應鏈、工程人才與成本控制,把技術快速商品化及量產化。

華為2026年8月公布的資料顯示,「乾崑智駕」搭載量已突破200萬,合作範圍超過25個汽車品牌,60多款車型。這足以說明了中國在「AI汽車工程化」與「產業落地」方面已具相當規模。(圖:網絡截圖)

美國爭奪技術上限,中國爭奪應用速度

今天的中美AI競爭,並不能簡單的理解成誰全面領先誰。

美國在前沿基礎模型、高階GPU、人工智慧研究人才、軟體工具、雲端生態與創投資本方面,仍然具有非常深厚的優勢。OpenAI、Google、Anthropic以及NVIDIA等企業構成了一個中國短期內很難完全複製的「科技生態」。

中國的優勢則不同。它擁有龐大的製造業、電力與基礎設施、完整工業供應鏈、大規模工程人才以及巨大的國內市場,因此特別適合把AI迅速推進汽車、機器人、工廠、物流、港口與城市管理。

因此,今天真正值得觀察的可能不是「中國AI是真是假」,而是兩種不同科技發展模式正在競爭。

美國正在爭奪「人工智慧的技術上限」,中國正在爭奪「人工智慧的產業化與普及速度」;前者決定科技能走多高,後者則可能影響科技能走多廣。不過,一個不爭的事實,目前中國最大的科技瓶頸在最先進半導體。人工智慧最後還是離不開晶片。

美國及其盟友長期掌握先進半導體生態的重要環節,包括GPU設計、EDA軟體、半導體設備及其他關鍵技術;台灣台積電則在先進晶圓製造占據極重要位置,荷蘭ASML、日本設備與材料企業也構成這個高度國際化的供應鏈。

美國商務部近年的出口管制,已經從「先進AI晶片」延伸至「高頻寬記憶體HBM、部分半導體製造設備及軟體工具,目的之一就是限制中國取得或自行製造先進運算晶片的能力。

與此同時,台積電2奈米製程已於2025年第四季正式進入量產,並預計2026年快速提升產能。在這些最尖端製程與設備領域,中國與世界領先水準仍然存在差距。

「科技封鎖並沒有讓中國停止發展,迫使中國投入更大的國家資源進行國產替代」

中美的AI大戰,目前沒人能預測優劣,但如果認為只要限制高階晶片,就能讓中國人工智慧停止進步,恐怕會低估了科技競爭的複雜性。

美國正在爭奪「人工智慧的技術上限」,中國正在爭奪「人工智慧的產業化與普及速度」;前者決定科技能走多高,後者則可能影響科技能走多廣。(圖:網絡截圖)

中國在生物科技也正在努力追趕

中國的進步與努力,並不只發生在人工智慧。在生物科技領域的成績一樣耀眼。

根據Goldman Sachs Research的研究顯示,目前全球積極開發中的創新藥候選物,大約四分之一源自中國;2025年上半年進入人體臨床試驗的新藥分子中,約46%來自中國生技公司。以交易金額計算,中國來源的藥物授權交易約占當年全球的一半。

這是一個非常值得注意的變化。

10多年前,國際製藥業談到中國,想到的往往是原料藥、仿製藥和低成本製造;但今天的跨國藥廠卻開始到中國尋找「創新藥物管線」。

這並不表示中國生物科技已經超越美國,美國仍然擁有世界最成熟的基礎研究、大學、製藥企業、資本市場及生物科技創新生態。但中國正在快速追趕也是事實。

10多年前,國際製藥業談到中國,想到的往往是原料藥、仿製藥和低成本製造;但今天的跨國藥廠卻開始到中國尋找「創新藥物管線」。(圖:網絡截圖)

量子、太空與下一場科技競爭

中美同樣的競爭正在量子科技與太空領域展開。

量子計算、量子通信、後量子密碼、衛星通訊、近地軌道以及月球探索,都已經不只是科學研究,而與未來國家安全、通訊、金融及軍事能力緊密相連。

因此,21世紀的中美競爭與20世紀美蘇競爭最大的不同之一,在於科技競爭已經深入整個經濟體。

中美兩大國在AI、半導體、量子、太空、生物科技的五場競賽,是一個互相連結的「新科技體系」。

現在要看的是誰能把科研、資本、人才、能源、製造與市場結合起來,誰才可能取得長期優勢。

台灣在世界最尖端的晶片製造上可以做到奈米等級,但是在日常城市治理、智慧交通、跨部門資料整合與軟體應用上,進步速度未必與硬體實力相稱。就連一個紅綠燈的軟體也不完善。(圖:網絡截圖)

台灣最大的問題,不是沒有科技,而是科技如何落地

談中美科技競爭,台灣其實更應該回頭看看自己。

台灣擁有世界最重要的半導體產業。台積電的先進製程、日月光的先進封裝,以及完整的AI伺服器與電子製造供應鏈,使台灣成為全球人工智慧革命不可缺少的一環。但我們也必須承認一個矛盾。

台灣在世界最尖端的晶片製造上可以做到奈米等級,但是在日常城市治理、智慧交通、跨部門資料整合與軟體應用上,進步速度未必與硬體實力相稱。就連一個紅綠燈的軟體也不完善。

當台灣每天都在討論中國科技是真是假時,為甚麼不去思考一下要如何讓台灣的科技用在日常的改善交通、醫療、政府效率與人民生活,而仍只停留在政治口水之中。

中國科技既不是無所不能,也不是一隻可以輕視的「紙老虎」。它有明顯短板,有些領域仍然高度依賴國際技術;但它同時擁有龐大的工程人才、製造供應鏈、市場規模以及持續投入科研的能力。(圖:網絡截圖)

不神化中國,也不要低估中國

回到葛如鈞「中國AI是假的」這句話。

我認為其中有一部分值得重視。中國在最先進晶片、核心半導體設備與部分AI基礎能力上仍然存在明顯弱點;Anthropic揭露的大規模違規「蒸餾」問題,也值得中國AI企業正面回答。

但是,如果因此進一步認為中國的AI、機器人、智慧汽車、生物科技與其他科技進步大部分只是「包裝」,同樣可能失去對現實的完整理解。

政治人物與政治評論者都有自己的價值立場,這很正常。但當政治語言進入科技領域時,我們尤其需要保持警覺:意識形態可以幫助我們提出問題,卻不能替代技術驗證。

中國科技既不是無所不能,也不是一隻可以輕視的「紙老虎」。它有明顯短板,有些領域仍然高度依賴國際技術;但它同時擁有龐大的工程人才、製造供應鏈、市場規模以及持續投入科研的能力。更重要的是,在美國科技限制持續加強的環境下,中國並沒有停止追趕,而是在試圖尋找自己的替代道路。最後能走多遠,仍然需要時間驗證。

對台灣而言,真正重要的也不是在中美間選擇相信哪一套科技敘事,而是準確理解兩邊的實力。

美國的原始創新值得學習,中國的工程落地能力也值得研究;美國的科技優勢不能低估,中國追趕的速度同樣不能忽略。

因為在真正的國際競爭中,最昂貴的錯誤往往不是承認對手很強,而是因為自己的政治立場,沒有看見對手正在變強。

一個成熟的社會,不需要替任何國家的科技成就喝采,也不必因為政治立場否認它的存在;真正的自信,是有能力看清別人的長處,也有勇氣面對自己的不足。

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專欄作家/評論員
楊海平,1956 年台灣出生,14 歲移民美國,研軍事戰略、歷 1995-1996 台海危機,撰文倡導兩岸對話,家庭背景助解中美台關係。
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