北京新創公司月之暗面（Moonshot AI）上週發布 Kimi K3 開放權重模型，其接近前沿模型的效能、低廉價格，以及即將開放權重供下載與客製化等特性，隨即在美國引發激烈爭議與恐慌，外界擔憂廉價且高效的模型將進一步削弱美國的 AI 競爭力。
面對中國低價模型的競爭與美國多變的政治決策，由 Proton、Y Combinator 等近 200 家矽谷新創、創辦人及會員公司組成的「小科技協會」（Little Tech Association），於週三緊急向白宮科技政策辦公室（OSTP）主任 Michael Kratsios 與商務部長 Howard Lutnick 聯名致函，敦促川普政府不要切斷美國開發者取得海外開放權重模型的管道，否則恐削弱美國下一代新創企業的競爭力。
同時，在美中 AI 競爭高度敏感的時刻，NVIDIA 執行長黃仁勳也公開指出「這些中國模型非常優秀」，並主張「優秀的開放模型就應該被採用」，認為美國企業「絕對」應該被允許使用中國模型。
禁用中國開放模型，恐讓美國新創成本暴增、加劇 AI 巨頭壟斷
這些美國新創企業之所以對政府可能採取的「全面封禁」政策產生反彈，是因為美國閉源模型成本高昂，與海外開放模型存在巨大的價格差距。一般而言，美國閉源模型的使用成本會隨使用量增加，為企業帶來沉重壓力；對缺乏大量資金的新創公司而言，無疑可能造成致命打擊。例如，Anthropic 的 Fable 5 每百萬輸出代幣收費高達 50 美元，但 Moonshot 的 Kimi K3 僅需 15 美元。這種極端的成本落差，已促使包括 AI 程式開發新創 Cursor 在內的許多美國企業，轉向採用來自中國的開放模型，以節省成本。
AI 基礎設施新創 Particle 創辦人 Suhail Doshi 直言：「一旦禁用，將有數百家新創公司立即倒閉，我們所有人將被迫把錢花在 Anthropic 身上。」這凸顯出 AI 產業內日益嚴重的分裂：Anthropic 等大型閉源模型業者出於安全考量，不斷推動限制中國開發商；另一方面，新創企業則強烈抗議，認為此類禁令只會壓抑競爭，使自己處於劣勢。小科技協會執行董事 Harry Godfrey 呼籲政策制定者應使用「手術刀而非大鐵錘」，尋求最低限度、且不會提高成本或抑制美國創新的監管方式。
封禁恐成「智慧稅」，近 200 家新創提 5 大監管原則
這些美國新創企業深刻體會到，如果政府禁止使用已可公開取得的海外模型，不僅無法阻止這些模型在全球擴散，反而形同課徵「智慧稅」（tax on intelligence）：一方面提高新創成本、限縮選擇，另一方面卻讓外國競爭對手能自由使用完整模型。
小科技協會指出，包括鄉村醫院、傳統工廠、政府機構、國防設備供應商及資安事件應變團隊在內的諸多關鍵機構，都迫切需要下載並客製化模型，以便在自身安全且封閉的網路內運作，並將病患紀錄、工業數據、登入憑證與資安日誌等敏感資訊保留在自己的控制之下。根據協會調查，接近半數的受訪新創將大部分正式環境工作負載（production workloads）運行於開放權重模型上，且絕大多數部署在美國本地的推論服務商或企業自有硬體上。
為了解決安全與創新的兩難，這封聯名信提出一套兼顧兩者的五大治理原則，要求政府採取更具彈性且可執行的框架。首先，除非政府能證明發布模型權重會造成無法化解的實質風險，否則美國開發者應保有發布權利，任何長期管制也須具備明確法源與客觀標準。第二，在保留現有開放模型使用權的同時，可針對前沿模型、託管推論、受禁使用者及敏感部署，要求雲端服務商執行身分驗證、日誌紀錄與流量限制，而非全面限制模型發布。
第三，政府可提高由外國對手控制的模型，在政府、國安與關鍵基礎設施中的採購門檻；但若模型在境內託管，且不存在境外控制、遠端存取或資料暴露，不應僅因來源地而受到高強度管制。第四，由於公開權重可低成本跨境複製，政策應聚焦於可觀察、可歸責且可執行的措施，例如監控對受控算力的遠端使用。最後，所有管制都應設定明確目標、衡量標準與定期檢討機制，並建立共同的評估與安全規範。
黃仁勳反駁「北京後門論」：開放模型可用沙盒控管，封禁反增單點風險
這種強調「安全在於掌控與防護」的觀點，與 NVIDIA 執行長黃仁勳反駁「北京後門論」的核心邏輯一致。面對美國政策圈對下載中國模型可能為北京政府留下「後門」的國安疑慮，黃仁勳駁斥這完全是一個「誤解」。他解釋，開放權重模型可供下載，企業下載後可以完全自主地進行客製化，並在安全「沙盒」（sandboxes）內嚴格控制模型能夠存取的資源。
黃仁勳進一步警告，以國家安全為由限制開放模型，反而可能使美國變得更加脆弱。如果全美市場被限制只能使用單一模型，該模型就會成為「單一攻擊點」與「單一故障來源」。相反地，開放性反而能讓 AI 更加安全，因為全球研究人員可以共同檢查這些模型、找出潛在弱點，並及時建立防禦措施。
黃仁勳也強調，美中之間的 AI 競爭並不是一場「有終點線的競賽」，美國不應過度恐慌。免費或低成本的開放模型能讓更多人接觸 AI、擴大整體市場，也不會將美國的閉源模型巨頭逼入絕境；高端用戶仍會為其便利性、可靠性與卓越性能付費。同時，優秀開放模型的普及對硬體產業更是極大利多，當 AI 被更廣泛採用時，也將大幅推升市場對晶片、資料中心與運算能力的需求。
全面禁用仍是猜測，制裁焦點轉向模型蒸餾與智慧財產權
儘管美中 AI 競爭的言論在華府日趨白熱化，但實際政策仍處於博弈階段。根據知情人士透露，白宮與內閣高層雖曾開會討論中國模型議題，但「全面禁用」中國開放權重模型的方案並未被認真討論；白宮官員也稱，相關禁令報導只是「無根據的猜測」。
然而，政府官員對中國 AI 開發商的指控依然嚴厲。白宮科技政策辦公室主任 Michael Kratsios 指出，政府掌握的情報顯示，月之暗面在開發 Kimi K3 的過程中，涉嫌利用「複雜的內部平台」對 Anthropic 的 Fable 模型進行大規模蒸餾，以規避檢測，並涉嫌違規取得受出口管制的 NVIDIA GB300 伺服器訓練模型。
同時，美國財政部長 Scott Bessent 也證實，政府正在調查海外模型是否剽竊美國企業的智慧財產權，並警告可能針對這類「盜竊行為」實施制裁。對此，黃仁勳提出不同觀點。他認為：「蒸餾、從 AI 與其他知識來源中學習，是智慧產生的根本本質。」他強調，如果企業有違反隱私或合約的行為，確實應該承擔法律後果，但政府政策的焦點應鎖定不當行為，而不是直接針對模型本身。
這場爭論顯示，中國開源模型能否進入企業，關鍵不應只在於來源國籍，更在於部署方式、存取邊界與責任歸屬。因此，黃仁勳與近 200 家美國新創主張，政策應針對高風險能力、敏感場景與違法行為精準管制，避免因為全面禁止，伴隨而來的抬高成本、壓縮創新，甚至削弱美國科技競爭力等狀況發生。
＊本文開放合作夥伴轉載，資料來源：《Axios》、《Politico》、《Business Insider》、《Fortune》，首圖來源：AI 工具生成
