如果美國在 AI 競賽中「贏得」勝利，世界將會失去

Himanshu Tyagi 是印度科學研究所（Indian Institute of Science）的教授，也是 Sentient 的共同創辦人。

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AI 的承諾需要一種徹底開放、去中心化、且在全球範圍內協作的路線。任何低於此的作法，都可能導致未來變得脆弱、帶有偏見且不穩定。

當各國政府與科技巨頭競相爭奪 AI 主導權時，我們正走向一個危險且目光短淺的未來——少數國家與公司將決定一項科技的發展方向，而這項科技將塑造整個星球。我不禁感到，對於全球爭奪 AI 主宰地位的競賽，愈來愈不安。

它常被渲染成一場高賭注的對決——美國 vs. 中國，由勝者宣稱掌握能重塑人類未來的技術之鑰。身為一位在 AI 的專業與學術領域投入多年的人，我想直言：這個敘事危險地有缺陷。由單一國家來塑造 AI 的走向，其結構本身就錯綜複雜，且可能並不理想。

AI 的全球根源

事實是：沒有任何一個國家能在孤立狀態下打造 AI——甚至不是美國。根據史丹佛（Stanford）AI Index 報告，2023 年美國一共產出了 61 個值得矚目的模型。AI 的三大支柱：人才、硬體與資料，編織成一張全球性的巨網；沒有任何單一國家能獨自拆開、再重新縫合。

以人才為例：在美國所有領先的 AI 研究人員中，將近 70% 的人是在海外出生或受過海外教育，印度與中國是重要來源。美國的 AI 新創公司中，有至少一位移民創辦人的比例超過三分之二。在排斥外國人才的同時想把 AI 國家化，就像一邊蓋大腦一邊把它的一半神經元切掉。

硬體也更錯綜複雜。像 NVIDIA 這樣的美國公司設計 AI 晶片，但荷蘭的 ASML 才生產用於蝕刻的唯一 Extreme Ultraviolet（EUV，極紫外線）光刻機。台灣的 TSMC 製造了超過 90% 的先進晶片，而日本則供應關鍵材料。像美國—中國貿易戰那樣的關稅與出口管制，並不能確保控制；它們只會擾亂這張脆弱的網路，推高成本並讓所有人的進度停滯。

資料是 AI 的生命之源，其全球性更是頑固難解。因為要打造最有效、且能普遍適用的 AI 模型，多元且具全球性的資料不可或缺。

為何主宰是危險的

即使某個國家真的能壟斷 AI，也不該如此。由美國主導的 AI 生態系，只會製造回音室，將西方偏見嵌入到那些在全球使用的系統之中。

今天，最領先的大型語言模型（LLMs）往往只反映全球觀點的一小部分，使其難以有效服務多元族群。例如，主要以單一資料來源訓練的語言模型，可能無法捕捉其他地區的文化細微差別或變體。這會降低 AI 的準確性與實用性。

更糟的是，由單一國家握著 AI 的韁繩，會引發零和的軍備競賽，且後果深遠。美國—中國為爭奪 AI 主宰地位而展開競賽的敘事——常被描繪成 OpenAI 或 Anthropic 對上 Deepseek 或 Manus 的較量——已隨著政府的積極介入而升溫。兩國都在對 AI 進行重金投資，把它視為一種戰略資源，類似於 20 世紀對核能力的看法。若一個政府所偏好的公司拿到了最先進的 AI，他們就可能掌控一項具轉型性的全球資產，進而獲得前所未有的經濟與政治槓桿。

這種動態有風險走向極端的審查與把關：超級大國決定誰能取得 AI 工具與資料。接著，較小的國家可能被迫在美國或中國之間選邊站隊，形成與冷戰時期核競賽相似的陣營對齊。舉例來說，非洲與東南亞的國家可能變得依賴超級大國，並放棄對其 AI 未來的自主權。一個主導國家甚至可能完全封鎖 AI 工具，孤立競爭對手；或以優先考量自身敘事與利益的系統淹沒全球市場。

這不是安全；這是製造不穩定的配方。由 AI 驅動的自主武器可能引發「閃電戰」（flash wars），使系統推動衝突的速度超過人類介入的能力。一個主導力量可能將 AI 用於全球監控或經濟脅迫，進而造成怨恨與依賴。

為何開放才是唯一的路

建構公平的 AI 需要來自世界各個角落的貢獻，但集中化的系統握有不成比例的槓桿。

例如，Anthropic 的決策是突然切斷 Windsurf 對其 Claude 3.x 模型的存取，且在未先進行合作或提供透明度的前提下，這展現了封閉式 AI 供應商如何能夠單方面對關鍵資源實施把關。這類行動不僅把公司控制置於集體進步之上，也會限制新興玩家基於共享基礎設施進行建構的能力。日益嚴格的資料在地化法規也進一步使存取變得更困難，讓國際協作成為真正建立具代表性資料集的唯一途徑。

AI 能提升我們思考創意、工作更有效率的能力，也能幫助我們更快解決問題。但要確保這些生產力的提升能惠及所有人，就必須採取全球性的、開放且協作的方式。

如果研發仍只集中在少數國家（或公司）手中，我們就可能阻礙創新、擴大不平等，並把關於這份成長未來的關鍵決策，交到過少的人手上。

開放原始碼模型打破壟斷與圍牆花園。當從 Bangalore 到 Bogotá 的開發者都能基於相同的基礎建構，我們就會迎來無數創意，而這些創意是任何單一實體都比不上的。歷史已證明，不論是軟體還是科學領域，只要是開放原始碼計畫，就會因為能汲取來自全球的人才與想法資源而蓬勃發展。AI 並不例外。

去中心化同樣至關重要。集中化的系統脆弱、容易遭受單點故障影響，也更容易被濫用。去中心化的做法會把風險與責任分散開來。你只需要看看最近全球 ChatGPT 的宕機事件，就能理解當集中式伺服器崩潰時會發生什麼。對某些人而言很惱人，對另一些人而言則是嚴重的。

但如果我們對 AI 的依賴在醫療、基礎建設、教育，或緊急應變方面變得更深呢？想像一種 AI 基礎設施：就算某個國家拉一下控制桿，或某家公司翻一下開關，它也不會崩塌。這就是我們需要的未來——一個不讓任何單一參與者握有全部鑰匙的未來。

呼籲數位國際主義

所以，當有人問我：「AI 應由誰來主導：美國還是中國？」我的回答很有分寸。我們需要數位國際主義：共享工具、共享標準、共享責任。AI 並不像石油或鋼鐵。它不是用來囤積的資源，也不是用來掌控的武器。它是一項技術，將重新定義我們如何生活、工作，以及如何解決世界上最棘手的問題。因此，把 AI 當作國家資產或企業獎盃來對待，會誤解它的本質，也會危及它的未來。

歐盟的以權利為本的 AI 法案（AI Act）、中國由國家主導的模式，以及美國以市場為導向的做法——三者各自都有優點與缺點，但沒有任何一個能成為全部答案。我們需要的是對話，而不是主宰。世界其他地方——印度、巴西、奈及利亞以及更廣泛的範圍——在這項技術上同樣擁有份額。我們不能相信任何一個國家，即便它多麼仁慈，都能來決定一切。我們也不能承受那種軍備競賽：讓 AI 變成用於支配的工具，而不是推進的力量。

而全球治理並不意味著放棄控制。它意味著建立一個讓所有人都受益的存取與問責底線。開放原始碼框架、透明的研發，以及協作性的監督，可以確保 AI 是為了服務全人類，而不只是少數特權者。美國仍然可以領先，但不能靠囤積權力。 它可以用實例來領導：建立能夠為世界服務、並與世界共同運作的系統——能邀請參與，而非排除他人。

作者簡介：

Himanshu Tyagi 是印度科學研究所（Indian Institute of Science）的教授，也是 Sentient 的共同創辦人。他曾進行資訊理論、AI 與密碼學的奠基性研究，並創立多家公司，橫跨加密貨幣、AI 與通訊領域。Himanshu 致力於為連接未來打造技術與產品——在這個由 AI 與加密貨幣加速的資訊網路將推動所有人類願景的時代。

他獲得印度國家科學院（Indian National Science Academy）青年科學家獎（Young Scientist Award），獲得馬里蘭大學（University of Maryland）傑出傑出校友早期職涯獎（Early Career Distinguished Alumni Award），曾擔任《Transactions on Information Theory》的副主編（Associate Editor），並在頂尖會議中多次獲得最佳論文獎。他出版了一本書《Information-theoretic Cryptography》，由 Cambridge University Press 出版。