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Kimi K3引爆美國 AI 封殺論戰!OpenAI主管喊「AI共產主義」,為何被批扼殺創新?

數位時代

更新於 2小時前 • 發布於 2小時前

中國AI新創月之暗面近日推出開源模型Kimi K3後,不僅其優異表現與得分在技術領域引發熱議,更在美國科技界掀起一場該不該封殺開源AI的正反爭論。

這場爭論的導火線是OpenAI策略主管、前川普政府AI顧問迪恩.鮑爾(Dean Ball)在社群平台X發表的一篇貼文。

他直言對「中國政府竟允許把這麼強的模型開源」感到意外,警告開源路線終將走向「AI共產主義」,並預測川普政府遲早會用監管風險嚇阻美企採用中國開源模型。

這番話一出,同屬川普陣營的創投家大衛.薩克斯(David Sacks)等人隨即反擊,指這是閉源AI公司想借政府之手消滅開源競爭。

開源可能消滅競爭?OpenAI策略主管擔憂中國模型衝擊AI發展

鮑爾首先肯定中國月之暗面發布的 Kimi K3「是非常優秀的模型,實力並非單純抄襲(蒸餾)」。但他坦言,對中國政府「持續允許將如此強大的模型免費開源」感到意外,並提出兩大核心警訊。

一是打擊資本投資(減速主義)。當市面上充滿免費又強大的開源模型時,企業將失去砸大錢開發尖端 AI 的誘因,導致整體 AI 產業的資本投入大幅縮減。

二是走向「AI 共產主義」。如果開發模型變成無利可圖的生意,最終只有「國家」才有資源與財力繼續投入。這意味著 AI 技術將被政府獨占,形成一種反烏托邦的未來。

鮑爾進一步預測,川普政府若想打壓中國 AI 模型,根本不需要發布強制禁令,只需「營造大量監管風險與不確定性」,就能讓美國企業因為擔心觸法或資安爭議,主動不敢採用中國的開源模型。

創投界與專家群起反擊:打壓開源才是扼殺創新!

這番言論迅速在美國科技界引爆強烈反彈,多位重磅人物發聲撻伐。

例如,白宮科技顧問委員會共同主席薩克斯(David Sacks)就痛批閉源 AI 公司(如 OpenAI)意圖「將政府監管當作擺平競爭的武器」,藉官府之手除掉免費開源的對手,這種作法完全不可接受。

知名創業家多西(Suhail Doshi)直言美國閉源公司當初也是「免費抓取全人類的資料來訓練模型、一毛錢沒付」,如今卻拿各種藉口推動立法封殺開源,根本是雙標,且是在扼殺美國未來的創新。

Citrini Research 分析師 Jukan 從商業經濟角度反駁,強調「開源不等於賠本傾銷」。以 DeepSeek 為例,即便公開了模型架構與權重,對手也無法複製其超低成本的技術細節;DeepSeek 能在 API 低價販售的同時保持高達 70% 的毛利率,證明這是「技術領先」而非賠本打價格戰。

面對鋪天蓋地的批評,鮑爾於兩天後發文澄清,強調自己的言論是「情勢預測而非政策提倡」,並承認當初用詞不夠精準。

但他依然維持原判斷:若缺乏重大的技術安全突破,尖端 AI 模型盲目開源所帶來的市場衝擊與潛在危害,恐怕正一步步逼近。

川普政府有意重啟封殺,圍堵中國AI模型

而後續發展,正如鮑爾所料。根據《Tom's Hardware》報導,川普政府正重啟封殺中國AI模型的計畫,而且打算從多種角度進行封鎖。包括由國家安全局與國家網路總監辦公室聯合發布指引,勸阻企業使用中國AI模型;還計畫草擬一道行政命令,讓託管或使用中國模型的美國企業,須為由此衍生的資安事件負連帶責任。

除此之外,川普政府正計畫將DeepSeek等多家中國AI公司列入「實體清單」,限制這些企業取得美國技術。

川普有意重啟對中國AI技術的圍堵,不僅計畫嚇阻美國公司使用中國開源AI模型,更要將DeepSeek等公司放上實體清單。

美國政府及科技界對中國開源AI反應強烈,一部分原因在於性價比。月之暗面這款模型採「混合專家(MoE,把模型拆成多個子網路、每次只喚醒少數幾個)」架構,總參數量達2.8兆,是目前已釋出的最大開源模型;每處理一個token只啟用896個專家中的16個,並支援100萬token的超長上下文。

據獨立評測機構Artificial Analysis的綜合智慧指數,Kimi K3拿下57分、在189個模型中排名第四,與Claude Opus 4.8、GPT-5.5同級,僅落後Claude Fable 5與GPT-5.6 Sol;在Frontend Code Arena的開發者盲測中更以1,679分登頂,力壓Fable 5。

在表現相當的情況下,價格卻有著顯著差距。Kimi K3每百萬輸入token收費3美元、輸出token 15美元;相較之下,Claude Fable 5每百萬輸入token要價10美元、輸出token 50美元,換句話說兩者有著三倍以上的價差。

隱私也是企業使用開源模型的誘因。開源模型能下載到自家私有伺服器自行部署,資料完全留在內部、不必經過原廠雲端,同時降低API成本。不過,企業需要負擔GPU、電力、維運、網路頻寬等成本,通常只有用量大且穩定的企業自行部署才划算。

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資料來源:XBusiness InsiderTom's hardware
本文初稿為AI編撰,整理.編輯/陳建鈞

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