用政府意志打造的全方位AI國家 中國技術發展的風險衝擊
特約記者陳孟樺採訪報導
卓越新聞獎基金會舉辦「2026亞洲新聞專業論壇—AI科技下的新聞編輯室挑戰」。在論壇特別場中，今年以中國AI產業發展的政治經濟邏輯及資訊環境演變為題，邀請中國的獨立學者李厚辰主講。主持人卓新獎基金會董事長蘇正平回顧，論壇最初以華文新聞範圍為界，局勢變動下難以再邀請中國記者來台參與，他表示，「中國對臺灣而言很重要，我們必須對中國的發展有更深切的理解。」
李厚辰將講題拆分三塊，首先介紹中國AI目前發展到什麼狀態，也指出這是黨國正在用AI重寫自己的故事，而非產業端的故事；再來是中國這樣做的後果，將會在不同層面形成許多外部成本，轉嫁為中國內政與其他國家的負擔；最後則是臺灣作為中國AI發展上的交會點，應該將科技技術重新視為國安問題，進一步發展應對策略。
▎中國AI發展不只是技術與產業 更是政府意志與國家型態的改變
李厚辰説：「中國的野心不是做好幾個模型，而是做一個全方位的AI國家。」美國的AI發展原本以私營企業的商業行為為核心，近年才逐漸被賦予國家安全的屬性；中國則相反，從晶片、算力、數據、人才，到模型與應用，幾乎全由國家意志主導，私營企業僅存在於最末端的應用層。他形容這是一套「全棧式（full-stack）」、由上而下貫穿整條技術鏈的國家工程，而美國本身在晶片製造與微影設備上都仰賴他國，中國反而是少數能自主掌控整條供應鏈的國家。【編按：「全棧」（Full Stack，又稱「全端」）原意指同時掌握軟體開發中前端（用戶端）與後端（伺服器與資料庫）的技術能力。現在這詞也被引申為企業或系統在AI、雲端或供應鏈上具備垂直整合的全面控制力。】
在AI晶片方面，由於美國出口管制，中國正逐步建立自己的供應鏈，由華為負責AI晶片設計、中芯國際負責晶片製造，分別承擔類似輝達與台積電在產業鏈中的角色。但華為身分特殊，更接近具政府與民間融合色彩的國家隊。李厚辰評估中美晶片製程差距，至少到2028年前恐持續擴大，雖然華為今年5月宣布「韜定律」（Tau Law），他認為也較偏向行銷語言，實際效果仍待觀察。算力方面，美國以私人企業出租算力（如Meta）反映其模型訓練成效未必理想；中國一樣國家主導建設八成算力。數據上中國有國家壟斷的優勢，全面掌控每一層資料，不過人才層面，中國雖有大量中高端的AI人才，但頂尖的仍在美國企業發展。
在模型與應用層，他以DeepSeek、智譜GLM為例，指出中國模型在具程式可驗證性質的任務（如agentic coding、數理計算）表現優異，但在缺乏標準答案的社會科學分析、經濟預測等任務上幻覺嚴重，基礎模型的泛化能力（廣泛應用之能力）與美國GPT、Claude仍有明顯落差，他說：「以『蒸餾』為主的技術路徑恐難催生真正高水準的base model」。應用層方面，中國互聯網企業憑龐大內需，與長期對外隔絕環境累積出強大開發能量，但他提醒，若AI持續朝AGI演進，也就是比較廣泛、通用的人工智慧，現階段大量投入應用層開發未必具長期戰略價值。
李厚辰認為，「美國卡在電力供應，中國則卡在晶片自主」。中國煤電基礎建設充裕、不受民意與環評卡關；美國雖審批繁瑣，但目前已加速電廠審批、重啟核電並發展企業自建電廠，他預估美國有機會在2到3年內紓解電力瓶頸，而中國要在3年內突破EUV微影設備封鎖，機率不高。兩國強弱項恰好互補又互斥，構成中美AI競賽的核心張力。
▎中國為何積極發展AI？ 國家智能化力拼「第二次的可見性革命」
李厚辰指出，中國將AI提升至國家工程高度，源於六大迫切危機：經濟引擎枯竭、出口受管制、內政財政、軍事實戰經驗不足、意識形態治理，以及人口老化的勞動力斷層。他引述數據指出，今年1至5月中國規模以上工業企業利潤成長18.8%，六成來自集成電路產業鏈（編按：集成電路，台灣常稱積體電路）；美國持續加強出口管制禁令，加深北京對技術自主的焦慮。軍事上，他認為北京期待以無人化作戰彌補實戰經驗不足，極力發展情報系統；內政則有龐大的文書辦理業務能用AI解決，而人口老化推估2030年後，每年新增勞動力將由現行約1300萬驟降至600萬，發展AI自動化被視為填補缺口的解方，此外意識形態安全需求也是重要驅力。
「因此中國all in（全部下注/投入）在AI也是很合理的。」李厚辰表示，中國正透過國家能力智能化，來讓「社會變得可以讀取」。像是「智能體幹部」，官方已於2025年發布政務AI部署指引，部分地方已部署以DeepSeek為基礎的數位公務員，涵蓋十一大類、281項政務場景。其二是社會可見度躍升，他以「金稅四期」結合AI稅務稽核系統為例，系統自動監控金流、發票與業務動向，掌握全體銀行轉帳紀錄追查逃漏稅，甚至江蘇常州還有以社群輿情結合AI，提前介入勞資糾紛的案例，顯示中國的預警系統已延伸至社會脈動與集體行動，國務院的目標是2027年新一代智能終端與智能體滲透率要大於七成，2030年要達到九成。
李厚辰援引馬雲早年「計畫經濟並非注定失敗，只是缺乏足夠算力與監測」的說法，認為這正是中國以AI實現「終極計畫經濟」的思想源頭。他強調，中國能如此激進部署監控技術，關鍵在於社會缺乏有效反對機制，像是臺灣手工計票維繫選舉信任、美國芝加哥曾因民意反彈而放棄全城監視器計畫，他指出中國在隱私侵犯、大規模監控與無人載具取代人力（無人配送車已從2024年數千輛暴增至2025年八萬五千輛）等議題上幾乎不會遭遇實質社會壓力，加上地方政府亦能藉此創造政績，形成由上而下一致的部署動機。
他將此定調為「第二次國家可見性革命」，相對於現代國家透過戶籍、地圖、統計首次實現中央對地方的掌控，AI正賦予國家對公民行為、社交網絡、金融流動的即時掌握，甚至預測與干預能力，一連串透過影相、支付、交通等平台系統，中國正在將自己打造成無盲區國家。
然而他也提醒，AI系統可能放大既有統計偏誤與治理偏見，而中國財政與人事權力持續向中央集中，一旦疊加AI能力，恐進一步壓縮地方決策空間，使「中央誤判的衝擊更缺乏緩衝」。他援引經濟學者海耶克，關於社會須仰賴分散知識，以及人民自發性的秩序，如果國家過度干預或施行計劃經濟，將會破壞社會運作、制度崩解，李厚辰指出，中國正以高度中心化的AI挑戰此一命題，能否成功仍屬未定之數，他說：「最危險不是無所不知，而是自信地錯」。
▎低價模型全球擴散、資安攻防升級 中國AI風險如何外溢台灣
李厚辰提出三種外溢模式，首先是「工具外溢」現象，中國AI因低價與開源特性正快速擴散至全球。他提及今年上半年美企興起「Token Maxing」風潮，部分公司如Uber四個月內耗盡全年AI預算，促使企業轉向更便宜的中國模型。他強調外界疑慮不應止於個資外洩，甚至真正風險在於，若大規模用戶長期透過特定AI查詢，分散提問經統計彙整後，可能洩漏國家層級的關鍵資訊，可能也用於選舉操弄。
此外也需關注資料路徑，企業透過API串接模型，將外部的AI模型串接到自家網站，這樣的使用型態較難被追蹤防堵，資料跨境傳輸與模型後門仍是隱憂；至於繁體中文語料稀缺，更容易被大型語言模型稀釋，不過這部分的工具外溢風險目前尚非最嚴峻。
第二層風險是認知與資安作戰升級，他指出假訊息持續增加，雖然平庸可辨認，但非常大量，且多語言型態。他提及Anthropic旗下模型Mythos具強大資安漏洞偵測能力，開發完成後先透過「Glasswing」計畫供銀行等機構測試修補，待防禦到位才逐步開放；中國企業何時達到同等能力眾說紛紜，但他認為終將達成。他提醒，若台灣關鍵基礎設施尚未比照國際標準進行漏洞排查，一旦中國能力到齊，對我們的風險將大幅升高，疊加TikTok、小紅書在臺灣的高滲透率，認知作戰與灰色地帶威脅將更複雜。
第三層外溢涉及他國採用中國技術路線的連帶效應。他觀察到，美國政府在尖端模型政策上的反覆（包括Anthropic Fable與Mythos模型曾因出口管制暫停使用的案例），使部分國家轉而以中國開源模型發展「主權模型」；若進一步採用中國模型所仰賴的華為晶片與數據中心架構，恐連帶引進中國的社會風險預測、群體監控等治理技術，形成地緣政治外溢。他也點出最嚴重的「誤判外溢」情境，若中共中央軍委高度仰賴AI研判戰爭情勢，系統性誤判恐直接轉化為現實中戰略誤判。
面對挑戰，他提出兩項因應方向，一為繁體中文語料主權建置，其二援引日本Sakana AI的「Sakana Fugu」為例，該系統不自建基礎模型，而是「依任務調度最適合的既有模型」，降低對單一國家模型的依賴。他認為台灣可參考此路徑，結合美國國防承包商Palantir式的「軟硬體一體化模式」，發揮半導體與硬體供應鏈優勢，發展兼具主權精神又免於自建頂尖基礎模型風險的替代方案。
▎與會者關注出口管制、計畫經濟效率與中國技術版圖擴張
與會者詢問中國開源模型策略，是否會一起帶動全球採用中國晶片，而美方是否忽視此風險。李厚辰澄清應區分訓練晶片與推論晶片差距，他説：「中國訓練晶片明顯落後，但推論晶片差距較小」，故他國若僅部署中國既有模型而非重新訓練，現有中國晶片已足以應付。他指出美國並非沒有開源選項，但因其AI產業以私企商業模式為核心，企業難有誘因釋出頂尖技術；中國則因國家體制介入，即使企業無法從開源獲利，政府仍可能提供資源支持。
與會者也詢問AI與提升計畫經濟效率的關係。李厚辰回應，中國長久以來都強調中央管理，一直是半政府半企業方式主導，而現在地方政府債務嚴峻，中央被迫直接介入資源分配，他說：「不過僧多粥少，黨必須決定誰先被補助、誰會先被排除」。AI可協助辨識高風險省份、預測潛在危機，因此中國「現在已經需要」AI輔助決策，但李厚辰仍對「AI能大幅提升中央決策整體品質」抱有疑慮。與談人補充，中國AI發展得益於美國早期技術開源的擴散效應，且DeepSeek等模型可跨硬體平台部署，未必須綁定中國晶片；並提及OpenRouter、Sakana等路由系統在部分任務表現優於GPT-5.5。
與會者問及川普政府晶片出口管制是否反而促使中國加速自主研發。李厚辰認為，晶片管制是川普政府少數未曾鬆動的政策，唯一讓步僅止於允許H200對中出口，但實際購買意願低落，因其效能已落後，加上中國企業更傾向性價比較高的華為晶片。他表示，「美國一直沒有鬆綁中國希望取得的晶片。」甚至近期管制更擴及陸資持股逾45%的海外子公司，因此判斷美國政府與主要AI企業已就「AI屬國安議題」形成共識，未來難有實質放寬。
同樣關注中國技術擴張，與會者問及新加坡等國採用中國AI模型與晶片，是否代表中國技術影響力擴張。李厚辰認為，這是各國現階段建立主權AI的務實選擇，並非外交立場轉向，因為中國開源模型相對成熟也容易取得，但他判斷新加坡、馬來西亞等國核心應用場景仍可能以OpenAI或Claude為主，僅在高度資料敏感情境才採本地化部署；中國模型未來較可能扮演全球AI生態中的「備援」角色。
最後與會者詢問中共是否已著手以AI建構新的治理理論。李厚辰指出，官方規劃至2027年政府工作將有約七成由AI代理人參與，2030年提升至九成，不過目前仍屬既有電子政府架構的延伸，尚未形成獨立政治意識形態論述。他提及習近平常用的「高品質發展」一詞內涵仍相對模糊，大致指向擺脫勞力密集產業、強化科技創新與共同富裕；他認為現階段中國更優先以AI強化行政效率與決策品質，尚未走到建構新政治理論的階段。
李厚辰在特別場尾聲説：「中國這場AI豪賭真正的對手並非美國，而是現代化世界既有的治理典範」，也就是中共正嘗試證明，毋須仰賴自由開放，單靠高度集中的控制能力，同樣能維繫國家能力的持續發展。李厚辰提醒，臺灣地緣位置緊鄰中國，首當其衝面對這場豪賭外溢而來的各種風險，政府與社會應給予這方面足夠的重視與準備。
