美國政策無意中加速了中國開放AI生態系統的發展

一項新研究揭示了美國技術政策的一個意想不到的後果：旨在遏制中國人工智慧（AI）發展的出口管制，反而加速了中國開放AI生態系統的建設。由Wang Jin等五位作者撰寫的論文《美國政策無意中加速了中國開放AI生態系統的發展》指出，美國對先進半導體和計算基礎設施的控制，雖然提高了中國AI開發的成本，但也增強了開源和本地可適配AI系統的戰略價值。

研究發現，在美國實施主要出口管制措施後，中國越來越多地將開源AI嵌入國家技術戰略，透過建設生態系統、協調標準和部署彈性系統來推動發展。中國開發者對開源大語言模型（LLM）倉庫的參與度顯著增加，遠超美國開發者，這符合在地緣政治制約下向開放基礎設施轉變的趨勢。

隨後，源自中國的開放模型透過開源社群和科學研究廣泛傳播。儘管這些模型在美國專利披露中基本不出現，但美國商業實體在開放獲取的研究中使用了它們，這表明它們在美國商業活動基礎中的重要性被低估。

論文暗示，技術遏制政策可能無意中加速了作為競爭響應的開放創新生態系統，這對學術和商業AI領域的全球領導地位具有深遠影響。該研究強調了在全球化背景下，技術政策的連鎖反應可能超出預期。

具體而言，研究分析了2018年至2024年的資料，發現美國對高效能晶片的出口管制實施後，中國在開源LLM倉庫（如Hugging Face）上的貢獻和活動顯著增長。中國開發者提交的程式碼、模型和文件數量增長了數倍，而美國開發者的參與度相對平穩。此外，中國還推出了多個大規模開源模型，如Qwen、DeepSeek等，這些模型在多個基準測試中表現優異，並被全球研究者廣泛採用。

值得注意的是，儘管這些中國開源模型在美國專利申請中很少被引用，但它們在美國大學和企業的研究專案中頻繁出現。例如，許多美國人工智慧實驗室在其公開的研究成果中使用了中國開發的開源模型進行對比實驗或作為基礎模型。這一現象表明，美國商業活動實際上在依賴這些被認為可能受到限制的技術。

研究者認為，這一結果與政策制定者的初衷相悖。原本旨在削弱中國AI能力的措施，反而催生了中國更強大的開源生態系統，並使其在全球範圍內擴大了影響力。該研究為理解技術競爭中的非預期後果提供了重要視角，並建議政策制定者在實施控制措施時應考慮其對創新生態系統的潛在影響。