精選解讀｜李開復警告：美國在AI硬體上逐步落後於中國

InfoAI 編輯部

AI競賽焦點轉向硬體，全球權力版圖重塑

創新工場董事長李開復在2025年10月接受VentureBeat專訪時直言：「美國已經在AI硬體戰爭中輸了（The U.S. is already losing the AI hardware war.）」這一觀點引發全球產業廣泛討論。近年來，AI產業競爭重心已從語言模型、生成式AI服務、雲端API等純軟體創新，明顯轉向以AI伺服器、運算能力與資料中心為核心的硬體與基礎設施競賽。

根據金融時報、彭博社、華爾街日報等多家國際媒體最新分析，中國透過政策推動與產業資本的加持，加速AI加速器研發、超大規模資料中心佈局及本土供應鏈整合，在多個硬體指標領域趕超甚至部分領先美國。這波產業權力轉移，標誌著全球AI競賽已從軟體優勢時代，進入以硬體與運算資源為本的新格局。

美國在AI硬體戰爭已陷下風

李開復近期在 VentureBeat 專訪中直言，美國雖然持續在AI軟體、模型開發及雲端服務領域保有全球領導地位，但在AI硬體，包括高效能伺服器、資料中心建設，以及運算能力生態系的產業鏈協作上，卻逐步落後於中國。根據金融時報、彭博社、華爾街日報等國際主流媒體的最新產業報導，中國政府推動「東數西算」國家戰略，不僅加速大規模AI資料中心建置，更透過國產AI加速器、專用伺服器與異質運算平台的自主研發，成功打造出完整的本土AI硬體供應鏈。華爾街日報更直指中國AI基礎設施建設速度全球最快，2025 年AI伺服器與資料中心的總數量與運算能力已與美國不相上下，並持續縮小差距。這使中國能迅速擴大產業規模並推動全鏈路升級，硬體生態的發展速度甚至在多項指標上超越美國，對全球AI產業格局帶來明顯衝擊。

中國AI硬體產業鏈全鏈路升級，全球出貨量大幅攀升

2023年至2025年，中國AI硬體產業鏈經歷了全鏈路升級與快速擴張。其核心動力來自於AI伺服器（如浪潮Inspur、華為Huawei）、國產AI加速晶片（包括昇騰Ascend、寒武紀Cambricon、海光Hygon）的大量部署，以及AI資料中心的持續建置，其中貴安、張家口等地已成為全球超大規模AI運算樞紐。中國本地企業不僅強化異質運算與高效能冷卻技術，也積極發展國產網路交換器、儲存設備與專用AI基礎設施，打造自上游IC設計到下游應用的高密度一體化生態鏈。

這股自主技術與產業鏈整合浪潮，獲得中國政府政策與本地資本市場的高度支持。根據IDC、DIGITIMES、Gartner等多家產業研究機構的2025年最新報告，中國AI硬體產業鏈的年成長率超過25%；AI伺服器年出貨量預計已達70萬台，僅次於美國的80萬台，兩國出貨量差距大幅縮小。此趨勢明顯顯示，中國正逐步擴大在全球AI硬體市場的影響力，並對美國的領先地位形成實質挑戰。

美國軟體領先全球，硬體發展受限挑戰加劇

美國依然以 Nvidia、OpenAI、Google、Microsoft 等科技巨頭在軟體與服務創新領域主導全球AI產業趨勢，AI雲端服務和生成式AI應用的全球市佔率超過六成。這些企業憑藉領先的AI演算法、大型語言模型和雲端生態系，持續引領產業標準與市場應用。然而，在AI硬體領域，美國面臨多重挑戰：本地生產成本高昂，土地和能源資源有限，加上近年美國政府針對AI晶片對中國實施的出口管制政策，導致供應鏈分散、部分高效能資料中心擴建受阻。

以輝達為例，雖然其AI晶片設計與先進封裝（如台積電CoWoS技術）保持全球領先，但出口禁令與政策干預反而促使中國全力發展本土AI加速器及伺服器生態，進一步加速產業鏈去美化（de-Americanization）進程。根據金融時報、彭博社、華爾街日報多篇產業報導，美國對中國的高階AI硬體出口限制在短期內壓抑中國高階AI晶片取得，但長期則激發中國AI硬體自主化的浪潮，加速全產業鏈自給自足的腳步，進而對美國全球硬體領先地位構成新的結構性挑戰。

台灣供應鏈居全球樞紐，平衡美中競合風險與產業升級

台灣企業如鴻海（Foxconn）、廣達（Quanta）、和碩（Pegatron）、技嘉（Gigabyte）、華碩（ASUS）、台積電（TSMC）、日月光（ASE）等，長期主導全球AI伺服器、半導體製造、先進封裝與散熱技術的關鍵環節。根據日經亞洲與彭博社等權威媒體統計，台灣的AI伺服器製造市佔率已超過八成，成為全球AI硬體生態鏈不可或缺的中樞。不論美國、中國、日本或韓國在AI產業升級或資料中心建設上，皆高度依賴台灣製造與技術整合能力。

然而，隨著美中AI硬體戰持續升溫，台灣供應鏈正面臨前所未有的戰略平衡壓力。一方面，美國技術標準、AI晶片設計與專利授權長期是台灣企業主要合作與出口市場；另一方面，中國AI資料中心擴建、伺服器出貨量大增與國產替代需求，則為台灣企業帶來持續成長與產業升級動能。台灣產業須靈活調整產品組合，積極投資AI資料中心、異質運算、液冷散熱等新興領域，並主動參與全球產業標準與規則制定，持續鞏固在全球AI產業鏈的不可替代地位，同時分散市場風險、維持高度彈性與創新力，以因應地緣政治與產業鏈重組帶來的變動。

全球AI算力霸權洗牌，中國資料中心崛起牽動產業權力轉移

根據IDC及Gartner等多家產業研究機構2025年最新報告，全球AI硬體與算力版圖正迎來劇烈洗牌。2025年中國AI伺服器市場年增率高達25%，大幅超越美國的15%；全球前十大AI資料中心中，有四座設於中國，展現出資料中心規模與運算能力的驚人增長。中國AI運算能力（computing power）現已占全球總量將近四成，僅次於美國，對全球AI基礎設施與產業鏈權力格局帶來明顯衝擊。

進一步來看，中國2025年AI資料中心電力裝置容量突破30GW（吉瓦），已是僅次於美國的全球第二大。這些關鍵數據不僅說明中國AI產業鏈在基礎設施、能源佈局與運算資源的重大突破，更反映出產業權力自西方逐步東移。未來，誰能掌握高效能運算資源與資料中心能源佈局，將成為全球AI競爭的新焦點，也牽動台灣等供應鏈國家在全球AI產業鏈中的角色與戰略佈局。

AI硬體競爭走向系統協作，台灣產業鏈升級新典範

以往AI硬體競爭常聚焦於單一零組件研發或製程技術的升級，但隨著AI應用日益多元，現今產業格局已全面轉向上下游協同與生態系整合。AI硬體產業越來越強調軟硬體一體化設計、跨領域資源整合與產學研深度聯盟。台灣產業鏈正是這股趨勢下的代表者——台積電（TSMC）、日月光（ASE）等領先全球的半導體與封裝企業，攜手IC設計公司大舉推進先進封裝技術（如CoWoS、Chiplet）、異質整合及高效能運算平台。

此外，鴻海（Foxconn）、廣達（Quanta）等主要ODM／OEM廠商，結合國際AI企業（如Nvidia、Google、Amazon等）共同研發新一代AI伺服器與資料中心解決方案，不僅提升產業附加價值，也使台灣成為全球AI硬體生態系協作與系統整合的關鍵樞紐。這種全鏈路、跨產業、產學研攜手的創新模式，已成為推動AI硬體產業升級與全球競爭力的核心驅動力。

編輯觀點｜全球AI硬體權力洗牌，台灣下一步怎麼走？

AI產業的權力重心，正從過去軟體與演算法主導，明顯轉向以AI硬體、運算能力和生態整合為競爭核心。李開復公開警示美國硬體領先地位動搖，揭示全球產業正進入新一輪結構重組。這個變局，對台灣產業決策與政策規劃帶來以下三個方向：

首先，台灣長期把持AI伺服器、半導體、先進封裝等技術優勢，如今更應積極推動上下游協同，強化自主IC設計與封裝，並結合產學研力量，厚植技術主權。透過跨領域聯盟與自主技術佈局，台灣可在這波產業升級浪潮中掌握更多主動權。

再者，全球AI競爭牽動地緣政治風險，台灣更需要市場多元化與參與國際標準制定。無論是分散出口、降低單一市場依賴，還是積極加入國際AI技術規範與專利聯盟，都能為產業帶來長遠韌性。政策制定者應把握全球AI生態規則重寫的關鍵期，協助企業在標準與話語權爭奪中占有一席之地。

最後，台灣必須將資料治理、AI算力基礎設施納入產業數位轉型核心。持續投資AI資料中心、異質運算平台、先進冷卻與能源管理，有助提升運算效率與即時預測能力。政府與產業界同步推動AI人才培育、技術移轉與自主運算資源建構，能加快全產業數位升級步伐。

回到產業格局本身，AI硬體競爭不再只是單點創新，而是體系整合、協作與預測能力的比拚。台灣如果能把握這波權力轉移，深化產業協作、技術自主與國際合作，將有機會在全球AI新秩序中持續領先，成為產業轉型的世界範本。

參考資料

Kai-Fu Lee's brutal assessment: America is already losing the AI hardware war

https://venturebeat.com/ai/kai-fu-lees-brutal-assessment-america-is-already-losing-the-ai-hardware-war

延伸思考

1. 為何AI硬體戰爭會對全球產業格局產生重大影響？

AI硬體戰爭關係到產業升級、技術主權、經濟安全與未來產業標準的制定。掌握運算能力的國家與企業能帶動資料中心、半導體、雲端服務、製造、能源等多重產業鏈升級。這種產業級別的「底層競爭」會影響全球創新資源流動、人才布局與產業治理方式。例如，中國透過大規模AI資料中心建設與自主AI晶片突破，帶動本地AI應用落地，並逐步影響全球產業標準與技術發展方向。

2. 美國對中國AI晶片出口管制，真能遏制中國AI硬體發展嗎？

短期內確實限制中國取得頂規AI晶片，壓制最先進模型訓練的速度。但長遠來看，出口管制刺激中國投入國產AI加速器、伺服器、封裝與異質運算技術，逐步打破美國主導，實現供應鏈自主。政策紅利與市場規模也加速中國企業躋身全球前列。出口管制更激勵第三地（如台灣、韓國、日本、以色列）企業在全球分工中發揮更大作用。

3. 台灣AI硬體產業全球扮演什麼角色？

台灣長年深耕AI伺服器、半導體、記憶體、先進封裝、液冷散熱等關鍵技術，是美中兩強AI產業鏈無可替代的樞紐。台灣能靈活提供ODM/OEM製造、IC設計、晶片封裝與應用整合服務，為全球AI產業升級提供韌性與創新動能。這種「系統整合+創新製造」模式，讓台灣企業無論面對美中政策變化或市場需求波動，都能保持領先。

4. 面對美中AI硬體戰升溫，台灣企業應如何因應？

台灣企業應積極投資AI資料中心、異質運算、先進封裝等新興技術領域，強化產學研合作與人才培育，參與國際標準制定，並主動分散市場、規避單一國家依賴風險。同時善用台灣製造、系統整合、全球交付能力，積極與美中日韓歐等多邊合作，強化供應鏈韌性，推動自主AI應用與加值服務。

5. AI硬體產業鏈協作有何新趨勢？

新世代AI硬體產業鏈不再是單一廠商競爭，而是IC設計、晶片製造、先進封裝、伺服器ODM、應用軟體、資料治理多方協作。台灣業者如台積電、鴻海、廣達積極推動橫向整合、資源共享與跨國技術聯盟，確保AI硬體產業鏈全球領先地位。政策上，政府也強化投資誘因與專利保護，助力企業參與全球標準制訂。

6. 算力資源競賽如何影響AI應用落地？

AI應用落地依賴運算能力（算力）、資料中心、AI伺服器等基礎設施。只有具備強大且即時運算資源，企業才能開發大規模語言模型、即時AI推理、智慧製造、醫療影像分析等應用。算力充足意味著產品創新、商業模式和服務落地更快，產業升級步伐加快。台灣在全球算力資源供應與應用轉化的速度與彈性，正是全球產業鏈必爭之地。

7. 台灣政策與產業界如何共築AI硬體新優勢？

政策層面，台灣政府應繼續支持AI硬體自主研發、產學研聯盟、國際合作與標準制定，加強AI資料中心基礎建設與專業人才培育。產業界則要推動自主創新、橫向協作與專利佈局，深化全球產業分工、提升韌性與國際話語權。唯有產業鏈上下游協同與跨國合作，台灣才能在未來AI產業全球競爭中穩固樞紐角色。

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