張瑞雄觀點：開放模型改寫全球AI版圖

中國人工智慧公司Moonshot AI日前發表大型語言模型「Kimi K3」，短短幾天便引發全球科技圈高度關注。不少研究人員認為，它在程式設計、推理與長文本處理等能力，已經逼近甚至部分超越美國頂尖模型，更重要的是，它採取開放權重模式，讓全球研究人員都能下載與修改。就在各界驚訝中國AI快速追趕美國之際，美國科技圈卻開始出現另一種聲音，主張應限制開放模型的流通，甚至討論是否應對中國模型祭出更嚴格管制。這場爭論已經不是單純的技術競賽，而是AI治理、產業利益與國家安全全面交會的新局面。 回顧過去幾年，全球AI產業幾乎由少數美國企業主導。從OpenAI、Anthropic到Google，先後建立封閉式商業模式，以龐大的算力與資金打造高性能模型，再透過雲端服務形成市場優勢。這種模式確實推動AI快速進步，也讓企業獲得豐厚回報。但隨著DeepSeek與Kimi K3相繼崛起，一個新的局勢開始浮現，真正的競爭焦點已經不只是模型能力，而是誰能建立全球最多開發者參與的生態系。 Kimi K3最大的意義，不只是能力提升，而是證明開放權重模型已逐漸縮小與封閉模型之間的差距。過去許多人認為，只有投入數百億美元訓練的大型商業模型才能站上世界前端，如今這個假設正受到挑戰。對全球研究機構、中小企業與新創公司而言，如果能以更低成本取得世界級模型，再依自身需求進行調整，創新的速度自然會加快。 當模型愈來愈開放，競爭方式也開始改變。企業不再只是販售模型本身，而是比拚誰能提供更好的工具、更完善的服務、更安全的部署，以及更完整的應用整合。這就像Linux沒有擊敗Windows，卻催生了雲端運算與Android生態系。開放未必代表沒有商業價值，而是讓價值重新分配。 因此，美國部分AI企業開始擔心並不令人意外。如果人人都能取得接近最先進的模型，原本依賴封閉技術建立的市場護城河便可能逐漸縮小。這也是近期圍繞開放模型風險、治理以及監管討論快速升溫的重要背景。 值得注意的是，安全確實不能被忽視。能力愈強的模型，如果被用於網路攻擊、詐騙、自動化惡意程式開發，確實可能帶來新的社會風險。因此建立合理治理制度，本來就是各國政府的重要責任。但安全不能成為排除競爭的理由，如果監管的真正目的，是保護既有市場領導者，而不是保護社會公共利益，那麼最後受害的不只是新創企業，也包括所有使用者。歷史已經多次證明，任何新科技若過度集中於少數企業，價格容易居高不下，創新速度也可能放慢。真正健康的市場，需要競爭，也需要透明。 最近美國內部圍繞是否限制中國開放模型進入市場，也反映另一個值得思考的問題。科技競爭逐漸被國家安全議題包圍後，技術本身開始被政治化。未來各國可能出現不同版本的AI，不同法規、不同資料來源、不同價值觀，各自形成封閉生態。這種AI世界若持續分裂，全球合作成本將愈來愈高。 對台灣而言，這場變局尤其具有啟發。多年來，台灣在半導體製造擁有世界級競爭力，但在大型語言模型領域，相較美國與中國仍有相當距離。如果只是等待國外模型成熟，再採購使用，我們永遠只能扮演技術消費者。 真正值得投入的是建立本土AI能力，包括繁體中文語料、高品質政府公開資料、本地醫療、教育、法律、製造業知識，以及符合台灣文化與法規需求的專業模型。這些未必需要重新打造世界最大的基礎模型，而是善用開放模型快速建立具有台灣特色的垂直AI。 尤其政府近年積極推動數位轉型，如果公共部門能採取開放架構，建立安全可信的本土AI平台，不僅可降低長期授權成本，也能培養本地AI產業鏈，讓更多新創公司參與創新，而不是完全依賴國外商業平台。 同時，大學與研究機構也應重新調整方向。未來競爭重點已經不只是發表多少AI論文，而是能否建立可持續更新的開放模型、資料集與工具，形成全球開發者共同參與的創新社群，知識共享往往比知識封閉更能累積長期競爭優勢。 AI競賽真正改變的，不只是誰的模型排名第一，而是誰能建立最有生命力的創新生態。Kimi K3引發全球震撼，不代表美國已經落後，也不代表中國已全面領先，而是宣告AI競爭正式進入另一個階段。未來勝出的國家，不一定擁有最大的模型，也不一定投入最多資金，而是最能兼顧開放、安全、創新與治理，讓更多人才願意參與、更多企業願意投入、更多社會願意信任。這場新的AI競賽，真正爭奪的不只是技術高低，而是下一個AI時代的制度主導權。 ＊作者為台北商業大學榮譽講座教授