▲AI為全球科技競爭核心，而Kimi K3的崛起，標誌著中國AI戰略目標由過去的「追趕者」轉變為「規則改變者」。這不僅是單一技術突破或低成本優勢，更是中國企業在模型架構與開源生態上的重大創新。（圖／翻攝新華社）
●李沃牆／淡江大學財金系教授
中國大陸深度求索（DeepSeek）於2025年初震撼全球後，另一家AI新創「月之暗面」（Moonshot AI）於今(2026)年7月17日再推出擁有2.8兆參數的開源模型 Kimi K3，不僅具備100萬Token 超長上下文處理能力，整體性能更直逼Claude 與GPT等頂級模型。
AI為全球科技競爭核心，而Kimi K3的崛起，標誌著中國AI戰略目標由過去的「追趕者」轉變為「規則改變者」。這不僅是單一技術突破或低成本優勢，更是中國企業在模型架構與開源生態上的重大創新。
無獨有偶，「2026世界人工智能大會（WAIC）」也於17日在上海開幕，中國國家主席習近平首次出席，暗批美國「將國家安全概念泛化、把本國安全凌駕於他國之上」，凸顯北京當局對AI戰略的高度重視。這無疑是中國向全球展現科技野心的重要平台，既傳遞出中國AI戰略全面升級的明確訊號，更意味著美中新一輪AI科技爭霸戰已然全面開打。
長文本技術突破 中國AI急起直追
據悉，Kimi K3最大的特色，在於其超長上下文（Long Context）能力。一般大型語言模型容易受到上下文長度限制，而Kimi K3支援100萬Token，可一次處理大型資料庫、法律文件、企業知識庫、金融研究報告及大型程式碼，對企業AI應用具有高度吸引力。
此外，Kimi K3採用混合專家模型（Mixture of Experts, MoE）架構，在2.8兆參數中，每次推理僅啟動部分參數，因此兼具高效能與低成本。
其在程式設計、代理人（Agent）、數學推理及多輪對話等能力均大幅提升，在部分程式能力測試甚至超越部分美國頂尖模型。
相較於美國封閉式AI模式，Kimi K3選擇開源（Open Source）策略，更容易吸引全球開發者共同優化模型，也降低企業導入AI的成本。
這種具備高效能、低成本及開源特性的組合，正逐步改變AI產業的競爭模式。進一步言之，中國AI的快速崛起並非偶然，而是多年政策支持、人才培育及市場規模共同累積的成果。
不久前，DeepSeek-V3以極低訓練成本達到接近GPT-4級別性能，已讓全球市場重新評估中國AI的實力。據報導，DeepSeek近期將推出V4「滿血版」，目前全面開放（GA）版本已進行小範圍灰度測試。新模型目前分為V4 Flash及V4 Pro兩個版本，整體性能可望與國際主流高階模型競爭。
DeepSeek強調演算法效率，以有限算力創造高性能；Kimi則聚焦長上下文與企業應用，形成互補發展。值得注意的是，中國AI新創已開始獲得龐大資本支持，Moonshot AI半年募資超過39億美元，企業估值突破200億美元；DeepSeek亦完成AI史上最大單輪融資之一。
龐大資金投入，使AI企業得以持續投入模型研發、晶片採購及全球市場布局。更重要的是，中國擁有龐大的企業應用市場。大量企業願意導入價格較低、可自行部署的AI模型，使AI能快速累積商業化經驗，形成良性循環。
美中科技全面對決 AI治理及標準成關鍵
Kimi K3的推出，說明美中AI競爭已從硬體延伸至軟體、生態及制度競爭。過去，美國主要透過輝達高階GPU出口管制，藉此限制中國AI模型發展。然而，DeepSeek及Kimi K3證明，即使算力受限，中國企業仍可透過演算法優化與架構創新，大幅提升模型效率，縮小與美國的技術差距。
因此，美國近期開始將政策重點轉向AI模型本身，同時研議限制中國AI模型於美國市場的使用，包括將中國AI企業列入實體清單、限制政府採購中國AI模型、提高資訊安全要求，以及透過行政措施降低企業採用中國AI模型的意願。
支持禁令者認為，中國AI模型可能存在資安、資料外洩及國家安全風險；反對者則指出，此舉可能形成市場壟斷，讓OpenAI及Anthropic等少數企業獨占市場，不利於AI創新及公平競爭。由此看來，這場競爭已不只是企業之間的商業競爭，也是美中兩強科技治理模式的全面較量。
值得關注的是，WAIC大會是中國向全球展現科技實力的重要平台，對外傳遞出將AI從「產業發展工具」全面提升「全球共享治理」戰略的明確信號。而中國AI採取的開源策略，可能成為全球AI市場的重要轉折點。
企業真正需要的，未必是全球最強模型，而是成本合理、部署容易、足以完成大部分工作的模型。客服、自動摘要、文件分析、知識管理、程式輔助等大量企業應用，其實不需要最高階模型即可完成。
因此，愈來愈多企業開始採取「混合模型策略」，將複雜任務交由GPT或Claude處理，一般任務則採用成本更低的中國開源模型，以降低整體AI成本。如果中國模型持續維持低成本、高效率及開源優勢，未來全球大量企業、開發者及新興市場國家，很可能優先採用中國模型，進一步擴大在全球AI標準、AI治理及技術生態的影響力。AI競爭的勝負，也將不再只是誰的模型能力最高，而是誰能建立最大的全球生態系。
夾處美中AI競逐 台灣面臨新契機
對台灣而言，美中AI競爭既是挑戰，也是難得的發展契機。
首先，在半導體方面，無論中國或美國，都需要大量高效能運算晶片。護國神山台積電及相關AI供應鏈仍將扮演全球AI發展的重要角色。
其次，台灣軟體產業亦應把握生成式AI帶來的新商機。過去台灣以硬體製造見長，但未來應積極發展企業AI應用、智慧醫療、智慧製造、金融科技及AI代理人（AI Agent）等高附加價值服務，提升自主AI能力，避免僅停留在硬體代工角色。
此外，在美中科技競爭持續升溫下，台灣更應建立自主可信任AI發展策略，加速培養AI人才、建置本土大型語言模型、完善AI治理法規及資料安全制度，同時深化與美、日、歐盟等民主國家的AI合作，提升整體科技韌性。
總結而言，美中展現了截然不同的AI發展路徑，美國靠基礎研究與人才領先，中國憑政策主導與應用落地追趕。當前AI競爭核心已從算力競賽轉向規則與生態圈之爭。美國以晶片管制、閉源技術與民主治理築牆，中國則以演算法創新與開源模式拉攏「全球南方」。未來治理標準與規範將是主戰場，兩國雖對抗加劇，但在醫療與氣候等公共領域仍具合作空間。
對台灣而言，應把握全球AI重組契機，發揮半導體優勢並深化人才與自主創新能力，同時積極參與國際標準制定，方能在美中博弈間創造不可替代的戰略價值。
▼美國以晶片管制、閉源技術與民主治理築牆，中國則以演算法創新與開源模式拉攏「全球南方」。未來治理標準與規範將是主戰場，兩國雖對抗加劇，但在醫療與氣候等公共領域仍具合作空間。（圖／CFP）
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