新聞速讀｜晶片管制與政策戰：美中爭奪全球 AI 主導權

InfoAI 編輯部

在 AI 競賽裡，決定勝負的不只是模型參數，而是誰能長期掌握高階晶片與塑造全球算力版圖。

01｜理解事件

美國智庫戰略暨國際研究中心（CSIS）Wadhwani AI 中心資深顧問 Gregory C. Allen，在聯邦參議院外交委員會東亞、太平洋與國際資安政策小組作證，主題為「反制中國對美國 AI 領導地位的挑戰」。他從經濟安全、國家安全與監管設計三個層次，說明美國為何必須守住高階晶片優勢，並精細調整半導體與 AI 相關出口管制。

在證詞裡 Allen 指出，當前美中 AI 競賽常被比喻為冷戰時期的太空競賽，但規模更大、結構也不同：AI 投資主要由科技企業驅動，而不是政府單一計畫。他引用高盛與 Bernstein 等研究，說明美國在 AI 上的年度投資，已逼近美國 GDP 的 1％，遠高於當年阿波羅計畫約 0.4％ 的占比，顯示這是一場「以商業資本為主體的戰略競賽」。

而在供應鏈層面，Allen 把焦點鎖定在高階 AI 晶片與半導體製造設備。他認為美國與盟友目前仍掌握先進製程設備與關鍵技術，而中國雖在晶片設計與製造上快速追趕，卻在設備與材料上顯得吃力。Bernstein 的分析也指出，中國有機會超前完成「中國製造 2025」在 IC 設計與製造的自給目標，但在晶片設備與材料方面，距離仍然明顯。

值得注意的是，Allen 強調：AI 領導權與「先進晶片的持續可得性」高度綁定，而出口管制正是用來塑造這個條件的核心工具，但現行制度在執行上仍有缺陷與爭議，需要持續修正。

02｜解讀新聞

從這場證詞來看美中 AI 競賽真正的戰略重心，其實正在從「誰模型比較強」移動到「誰能長期取得、放大並管控算力」。Allen 的框架很清楚：先進晶片與製造設備是 AI 領導權的物理底座；而出口管制與盟友協調，則是重新分配這個底座的政治工具。

在技術與供應鏈層面，他提醒決策者不要只盯著 GPU 型號。半導體製造設備與材料，才是更難被取代、學習曲線更長的關鍵節點。當美國與盟友限制最先進設備輸往中國時，並不是讓世界少了一批機台，而是讓這些機台改流向美國、台灣、南韓、日本與歐洲的晶圓廠與資料中心，等於用規則把未來的算力產能向盟友體系傾斜。

不過，Allen 也刻意踩煞車反對把出口管制想成「拉遠中國進度」的一條直線。他引用 Bernstein 的研究，指出中國在太陽能、電動車等未被限制的領域，照樣快速追上甚至領先，顯示技術與市場的內在複雜度，往往比「有沒有被管制」更能決定追趕速度。他的結論比較務實：出口管制不會讓中國放棄半導體自主，也不會改變去美國化目標，但可以讓這條路變得更貴、更難、更久。

為了說明出口管制的戰略意義，Allen 用了一個極端比喻：如果美國大方把核子潛艦賣給中國，短期看似賺錢，長期卻等於提供最好的拆解教材與實戰教科書。同樣邏輯套在半導體設備上，美國若毫無節制供應，中國就有更多機會透過拆解、仿製與產業政策加速追上。這也是他為何主張：與其幻想說服中國改變目標，不如專注在設計規則，讓中國達標的代價變得更高。

03｜延伸思考

我們可以從這篇新聞看到 AI 時代權力結構的本質並不在單一技術突破，而是三個元素的交會：演算法、資料與算力。在演算法與資料愈來愈容易流動的情況下，算力反而成為最「重」、也最難快速複製的那一塊，而算力背後就是晶片、設備、電力與土地。

要在 AI 時代提升自己的理解力，Allen 提供了一套很實用的三個問題：

第一，這個國家或企業的高階算力從哪裡來？是自建資料中心，還是高度依賴特定雲端供應商與國家？

第二，它在半導體供應鏈上的位置是什麼？是握有議價權的關鍵客戶，還是排隊買晶片的一般使用者？

第三，它面對的監管與地緣政治風險，是在加強還是削弱它的算力優勢？出口管制、數據在地化、國安審查，都會改變算力能否真正變成持久的競爭力。

從這個角度來看，AI 技術的真實價值，不是出現在發表會上的 demo，而是體現在能不能長期撐起產品運作與國家戰略的算力結構。模型可以開源，演算法可以被抄寫，但算力與設備供應鏈，往往難以在短期複製。

因此，在評估任何 AI 新聞與策略時，都應把「晶片與政策」視為同一張棋盤上的關鍵棋子，而不是放在技術頁尾的小註腳。

04｜重點提煉

• CSIS 學者 Gregory C. Allen 向美國參議院作證，指出美國要維持 AI 領導權，關鍵在於守住高階晶片與半導體設備優勢，並運用出口管制與盟友協調，重塑全球算力與產能分布；中國雖在 IC 設計與製造上快速追趕，但在設備與材料上仍相對薄弱。

• 出口管制並非單純「拖慢中國」，而是把最先進設備與產能導向美國與盟友，讓高階算力更集中在同一體系，同時提高中國追求半導體自主化與去美國化的成本與時間。技術進展的快慢，更多取決於市場規模與技術複雜度，而不是有沒有被列入管制名單。

• 閱讀 AI 新聞時，不該只看模型參數與功能亮點，而要主動追問三件事：算力來源、供應鏈位置與政策風險。當我們養成從「晶片＋政策」角度審視 AI 事件的習慣，就比較能分辨哪些是短暫話題，哪些是真正會改寫長期權力結構的關鍵變化。

05｜後續觀察

這條新聞在未來有兩個方向值得持續追蹤。

首先，美國與盟友會如何微調半導體與 AI 相關出口管制，包括是否進一步針對雲端算力服務、本地部署規定或更細緻的晶片性能門檻。每一次規則調整，都可能改變中國企業取得高階算力的成本與可行方案。

其次，中國在設備與材料領域的追趕速度：若仍長期卡在較舊製程，全球最先進的 AI 晶片與資料中心將繼續集中在美國與盟友體系；若中國成功縮短這個差距，未來 AI 算力價格、供應安全與地緣政治風險，都會出現新一輪重組。對關心產業與政策的人來說，這會是影響十年以上的結構性指標，而不是一兩季的財報起伏。

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參考資料：

• CSIS：Gregory C. Allen, “Countering China’s Challenge to American AI Leadership”, Congressional Testimony, 2025-12-02

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