美智庫警示 中共正打造AI全棧輸出模式
隨著DeepSeek、Qwen等中國大型語言模型快速崛起，讓美方重新評估中共在人工智慧領域的競爭實力。中國企業憑藉通訊網路、雲端服務等優勢，正逐步建立可複製的海外AI輸出體系。這也促使美國調整策略，從單純技術管制，轉向全球AI基礎設施與市場布局競爭。
美國戰略與國際問題研究中心（CSIS）未來實驗室主任詹森（Benjamin Jensen）與副主任阿塔蘭（Yasir Atalan）近日發表〈Tokenpolitik：美國如何與中國競爭構建全球人工智慧技術棧〉，提出「Tokenpolitik」（詞元戰略）概念，試圖以全新視角解讀人工智慧時代的大國競爭。
文章指出，美中AI競爭的重心正逐漸從晶片、大型語言模型等單一技術領域，擴展至涵蓋能源、電網、晶片、資料中心、雲端運算、模型與應用服務的完整AI技術棧（AI Stack）競爭。未來，誰能以更低成本、更穩定且更全面的方式提供AI能力，誰就更有機會主導下一波全球科技競爭。因此，美中角力正加速進入基礎設施、產業生態與技術標準交織的新階段。
AI正成為新型戰略基礎設施
文章指出，歷史上的大國競爭往往伴隨著基礎設施競逐。從改變全球貿易格局的蘇伊士運河，到冷戰時期重塑資訊體系的衛星通訊網路，基礎設施始終是國力的重要支柱。進入AI時代後，新的戰略基礎設施則轉變為算力、電力、晶片、資料中心與模型系統。
CSIS提出的「Tokenpolitik」認為，衡量一國AI實力已不能只看模型排名或技術指標，而應觀察其是否具備持續建設資料中心、穩定供應能源、取得先進晶片、發展雲端服務，以及將AI深度導入產業與公共服務的能力。
從戰略角度來看，AI正逐漸具備如同電力、通訊網路與網際網路般的基礎設施屬性。科技競爭也因此從單一技術競賽，延伸為基礎設施與系統整合能力的競爭。
中共「AI全棧輸出」能力成形
文章指出，中共正在逐步建立完整的AI輸出能力。首先是在模型層面。以DeepSeek、Qwen、Kimi、GLM等中國大型語言模型為例，其發展速度迅速，部分產品在性能、成本與開放程度方面已展現競爭力。
其次是基礎設施能力。華為等中國企業長期深耕通訊網路、雲端服務與數位基礎設施，已在許多國家建立客戶基礎與工程經驗。隨著AI需求升溫，既有網路建設可進一步延伸至資料中心、伺服器、雲端運算與模型服務等領域。
第三則是整體配套能力。中國企業在海外專案中，往往能同時提供設備、建設、營運、融資、培訓及維護等完整服務。對許多發展中國家而言，這種「一站式解決方案」具有高度吸引力，而專案落地速度、建置成本與後續服務品質，往往比單純技術規格更具決定性。
CSIS警告，中共未來可能形成一套可複製的AI海外輸出模式，包括晶片與伺服器、資料中心、雲端平台、開放模型、通訊網路、工程建設、融資支持與人才培訓等完整體系。
一旦此模式成熟，中共輸出的將不只是產品，而是一整套長期運作的技術生態系。各國選擇何種雲端平台、模型架構與硬體體系，也將進一步影響軟體發展、人才培育、資料標準與產業合作方向。
這也是美國戰略界對中共AI競爭力評估逐漸改變的重要原因。競爭焦點已不再只是「誰擁有最先進技術」，而是「誰能提供完整且可持續運作的解決方案」。
美政策轉向全球AI生態布局
文章指出，過去幾年美國對中AI政策，主要聚焦於出口管制，包括先進GPU、半導體設備與高頻寬記憶體等領域。
然而CSIS認為，僅依靠限制措施，難以決定全球AI競爭的最終結果。特別是在第三方市場中，若美國主要提供的是限制規範，而中國企業則能提供資料中心、伺服器、模型、融資及工程服務，美國的市場影響力可能逐漸被削弱。
因此，美國近年開始強化「走出去」戰略。文章提到，美國正推動「American AI Exports Program」，希望將晶片、雲端運算、模型與資料中心整合成完整的AI出口方案。同時，美國也持續深化與中東、歐洲及亞洲夥伴的算力合作，打造以美國技術體系為核心的國際AI網路。
此外，美國國際開發金融公司（DFC）、美國進出口銀行（EXIM）等機構，也開始透過貸款、擔保及保險等金融工具，支持海外資料中心、能源設施、通訊網路與雲端基礎建設。AI競爭正與外交、金融、能源及產業政策更加緊密結合。
文章提到，美國目前正同步推進兩條政策路線：一方面持續提高中國取得先進技術的門檻；另一方面協助美國企業拓展海外市場，擴大美國技術體系的全球覆蓋範圍。前者旨在維持技術領先，後者則在爭取全球採用權。
CSIS認為，美國戰略界對AI競爭的理解正出現三項重要轉變。首先是競爭範圍正在擴大。過去AI競爭聚焦於晶片性能、模型參數與演算法突破，如今則延伸至能源、電網、資料中心、通訊網路、雲端平台與開發者生態系。這代表AI競爭已從單點技術優勢，轉向產業鏈、供應鏈與基礎設施的全面較量。
其次，全球南方的重要性快速提升。東南亞、中東、拉丁美洲與非洲正加速推動數位基礎設施建設，未來新增AI需求很大一部分將來自這些地區。今日選擇哪一套AI基礎設施，往往將影響未來數年甚至數十年的技術路徑，因此第三方市場正成為美中AI競爭的重要戰場。
最後，國家力量正更深入介入AI產業競爭。資料中心需要土地與電力，晶片出口涉及監管，海外建設需要融資支持，跨境合作仰賴外交協調，而技術擴散則牽涉標準制定與安全規範。政府、金融機構、科技企業與基礎設施營運商之間的協同能力，將成為未來競爭的重要關鍵。
「Tokenpolitik」正是將人工智慧置於更大的國家競爭框架中思考。未來全球AI格局，可能取決於幾個看似基礎卻至關重要的問題：誰提供電力、誰建設資料中心、誰供應晶片、誰部署雲端平台、誰提供模型、誰制定標準，以及誰負責融資。
從這個角度來看，中美AI競爭正邁入更深層次的階段。模型性能與晶片技術依然重要，但真正決定長期格局的，將是雙方能否把技術優勢轉化為基礎設施能力、產業組織能力，以及全球落地與擴散能力。◇
