在 2026 年在一場討論通用人工智慧（AGI）的研討會中，兩位站在 AI 技術最前線的靈魂人物──Google DeepMind 執行長傑米斯·哈薩比斯（Demis Hassabis）與 Anthropic 執行長達里奧·阿莫迪（Dario Amodei），針對中國 AI 技術的崛起，特別是近期引發市場波瀾的 DeepSeek 模型，發表了觀點迥異卻同樣深刻的看法。
工程奇蹟的論證
對於一手打造出 AlphaGo 的 Hassabis 而言，目前外界對於中國 AI 如 DeepSeek 的評價存在著明顯的「過度反應」。根據彭博的報導，Hassabis 認為儘管中國在「追趕前沿技術」的速度上令人驚嘆，但從科學的角度來看，中國企業目前仍落後西方領先實驗室約 6 個月。他認為 DeepSeek R1 的成功更多是來自於一種「極致的工程優化」，而非推動產業前進的科學實力。在他的邏輯中，將現有的 Transformer 架構與強化學習技術結合，並透過精簡算力來達成高效能模型，雖然在商業與效率上極具競爭力，但並未展現出如同早期 GPT 模型或 Gemini 那樣「從無到有」的開拓性創新。
這種看法反映了矽谷頂尖技術社群的共識：中國在硬體受限的環境下，發展出了一套獨特的「節儉創新」模式。Hassabis 強調，雖然 DeepSeek 能以極低的成本達成接近領先模型的表現，但這更像是在已知地圖上尋找更短的路徑，而非探索先進──DeepSeek 的模型雖然在數學與編碼基準測試中表現卓越，但其背後的技術原理多半延續自西方已公開的研究。Hassabis 認為，當技術競爭進入到需要解決全新科學問題的階段時，西方實驗室在基礎研究資料上的積累與自由探索的文化，依然是其維持 6 個月領先優勢的護城河。
然而，這種「領先 6 個月」的說法在某些投資銀行眼中卻有不同的解讀。摩根士丹利在最近一份針對 AI 效率轉型的研究資料中提到，當技術差距縮小到半年以內時，領先者的領先地位在商業上可能變得微不足道。如果中國公司能夠持續以五分之一甚至十分之一的訓練成本，產出與美國頂尖模型效能相當的產品，那麼資本市場將會重新評估那些耗資數十億美元的大型模型是否有意義。
晶片解禁等同核武擴散的末日隱喻
Anthropic 執行長 Dario Amodei 則將話題轉向了更為嚴峻的國家安全風險──這場關於出口管制的爭論，源於川普政府實施的新能源與科技貿易政策。
白宮 AI 事務專家 David Sacks 曾表示，他傾向於透過「受控的出口」來維持美國企業在中國市場的市場佔比，藉此獲得高額關稅或授權費用，並防止如華為等受到制裁的中國本土晶片廠商因為完全斷供、而加速開發出完全自主的硬體生態。
然而，Amodei 認為 AI 本質上是一種「認知能力」，而這種能力具備指數級成長的特性。在 AGI 可能於 2026 年或 2027 年到來的預測下，任何算力上的妥協都可能導致全球權力格局的永久性失衡。他在達沃斯論壇中引用了相關安全測試資料，指出當前的 AI 模型已展現一定程度的欺騙性、還有網路攻防能力，若配合先進硬體的加持，其軍事化潛力將難以估量。Amodei 甚至預測，如果目前的晶片流向持續擴張，中國模型在特定軍事或情報領域的效能可能會在極短時間內反超西方。
他呼籲美國政府應重新審視「以利潤換安全」的商業模式，因為在 AGI 的賽局中，一旦對手跨越了某個技術臨界點，這場競賽就沒有第二名可言。
市場重新定位
在之前，市場對 AI 的共識往往是「越大越好」，即投入更多的電力、更多的晶片與更大的資料量。但隨著 DeepSeek 等模型的資料表現證明了「小而美」與「高性價比」的可能性──這種思維正在發生鬆動。根據彭博的追蹤，雖然 OpenAI 與 Google 依然占據了大部分的高階企業市場，但提供高性價比方案的挑戰者正快速瓜分新興市場市占率，這對於那些重金投資基礎設施的科技巨頭來說，無疑是一種潛在的威脅。
與此同時，由於川普政府對出口至中國的每顆先進晶片收取高達 25% 的附加費用，輝達等公司的營收成長模式也發生了質變。這筆費用雖然增加了美國政府的財政收入，卻也間接推高了中國 AI 公司的開發成本，迫使他們在演算法優化上投入更多精力，進而形成一種詭異的循環：美方的限制反而成為中方演算法效率突飛猛進的催化劑。
這種市場動態讓許多華爾街分析師感到困惑，究竟是硬體禁令更有效，還是這種「以稅代禁」的政策更能延長美國的技術領先地位，目前依然是是辯論不休的焦點。
（首圖來源：Unsplash）
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