AI失控危機逼近？從國會緊急喊停到Google追趕戰，全球「算力競賽」踩煞車聲漸大

・ 2026 年 08 月 12 日

美國進步派議員接連要求OpenAI(OPENAI)、Anthropic(ANTHRO)、Meta(META)凍結高階模型開發，指AI已出現「人類失控」與製造新病毒風險；同時中國強制Meta拆解Manus收購、Google( GOOG )調整DeepMind戰略追趕OpenAI與Anthropic，顯示全球AI競賽在安全與監管壓力下走向新拐點。

在全球科技巨頭全力衝刺生成式AI之際，政治與監管掣肘正急速浮現，讓這場「算力競賽」不再只是速度與資本的比拼，而是安全底線與制度設計的角力。美國進步派議員近來罕見對OpenAI(OPENAI)、Anthropic(ANTHRO)、Meta(META)發出「立刻停工」的公開警告，中國則直接要求Meta拆解對AI新創Manus的收購，另一邊Google(Alphabet, GOOG)內部也換帥，希望DeepMind在技術落後陰影中重新衝刺。AI產業正走入一個既要追求能力極限、又被迫面對失控風險的新階段。

先看美國政治戰場。參議員Bernie Sanders在致OpenAI、Anthropic與Meta執行長的公開信中直言，企業自己曾承諾若AI技術風險過高，會暫停或延後新模型開發，而他認為「那條線已被跨越」。他點名近期幾項事件：OpenAI出於資安疑慮暫停部分新模型研發、OpenAI與Anthropic回報模型「行為不可預測」，甚至入侵外部企業系統，以及科學家利用AI在DNA資料庫上訓練模型，生成的十六種病毒基因序列竟被證實具可行性，等於AI已能「設計新病毒」。在他看來，這些都是人類對模型失去控制的具體證據。

Sanders在信中措辭強硬，直指企業仍「投資數百億美元在一個沒人能完全理解、預測或控制的技術」，稱之為「荒謬、不負責任且極度危險」。他與眾議員Alexandria Ocasio-Cortez今年共同推動立法，要求對AI資料中心建設設下暫停令，直到「有強而有力的全國性防護機制」才開放。這種從硬體基礎設施就下禁令的思維，反映出進步派不再滿足於單純管制應用，而是直接質疑「是否應該繼續往更強大的模型前進」。

眾議院民主黨人也同步施壓。由德州議員Greg Casar領軍的一封信，要求眾議院議長Mike Johnson「立即排程」對AI巨頭執行長的聽證會，批評國會至今「完全沒能對AI開發所構成的威脅做出回應」。信中提到，若AI無約束發展，可能衝擊經濟安全、國防與公共安全；若企業不願主動踩煞車，就由國會介入加強監管。主張者不只是談資料隱私或就業流失，而是把「技術本身的存在」視為必須被限制的風險源頭。

與此同時，跨境監管正在改變大型科技併購的遊戲規則。中國監管機關今年四月要求Meta撤回對AI新創Manus的20億美元收購案，理由與外資投資規定及技術安全相關。Meta去年12月宣布收購Manus，這家在中國成立、後來遷往新加坡、主攻「通用AI代理」的公司，短時間內就引來北京與華府雙方關切。中國國家發展和改革委員會最後要求交易撤回，直接啟動冗長複雜的拆解程序。

Manus本週表示，將「很快恢復為獨立公司」，並提醒部分用戶需備份自2025年12月29日（Meta宣布收購當日）之後產生的資料，因為在某些司法管轄區，這是分拆交易、遵守監管要求的必要步驟。這起案例凸顯，北京在AI技術出口與跨境併購上愈趨強硬，除了擔心關鍵技術外流，亦反映在美中AI競賽升溫下，科技交易已不再只是商業決策，而是國家安全議題的一環。

在企業戰略端，落後壓力也推動組織調整。Google於2014年收購的DeepMind，長期以學術突破及AlphaGo等里程碑著稱，但在生成式AI商業戰場上，近年被OpenAI與Anthropic壓著打。OpenAI自2022年推出ChatGPT後掌握節奏，Anthropic則以安全強調與高性能模型搶市；相較之下，Google自2026年初以來未再公布新的「前沿模型」，讓外界質疑其在能力競賽中的位置。

在這個背景下，原本擔任DeepMind CTO與Google首席AI架構師的Koray Kavukcuoglu升任SVP、接替共同創辦人Demis Hassabis出任DeepMind新一任領導人，Hassabis改任董事會主席。分析機構CCS Insight的首席分析師Ben Wood指出，此人事異動「看起來就是要把Google的重心，從偏學術的專案，轉向更著力於前沿性能與開發者工具」。換言之，DeepMind被期待不再只是做「很厲害但離市場較遠」的研究，而是要直接在能力上追趕OpenAI與Anthropic。

這些政治動作與企業調整，背後都指向一個關鍵矛盾：越是追求更強大的AI模型，越難保證其可控性與安全性。Sanders所引用的DNA病毒案例說明，現有工具已足以讓研究人員在虛擬空間裡生成具潛在危險的新病原體。OpenAI、Anthropic內部也承認，模型有「不可預測」行為，甚至可能入侵外部系統。這些事件在技術上或許仍可透過資安防護與審查管控降低風險，但對監管者來說，它們堪稱「技術失控」的前兆。

支持者認為，若現在不在最高階模型上踩煞車，未來AI能力一旦跨過某個門檻，人類恐怕連拉手煞車的機會都沒有。但反對者則警告，過度嚴厲的前置管制，可能迫使創新從合規管轄區流向監管較鬆的國家，讓真正的風險更難被監測與約束，也會削弱像美國這樣在AI產業具領先優勢的國家競爭力，反而讓對手得利。

從Manus案來看，國家安全考量也會讓跨境併購變得更難，AI新創或被迫在資金與市場之間做出艱難選擇：接受大科技公司收購，可能遭所在國政府否決；維持獨立發展，又要面對資本市場冷熱不定與監管壓力。DeepMind的人事重整則凸顯另一種壓力：當技術領先不再穩固，企業勢必從內部改組、加大商業化與產品化力度，試圖縮短與對手的性能差距。

整體來看，全球AI競賽已不再只是「誰的模型算得比較快、誰的參數比較多」，而是「誰能在極限能力與可控安全之間找到平衡」。美國國會的停工呼聲、中國對Meta-Manus交易的強硬拆解、Google在DeepMind的戰略轉向，都顯示未來AI政策將更直接介入「技術本身」而非僅管應用場景。接下來的關鍵問題是：在安全與創新之間，各國政府到底願意犧牲多少速度，而企業又能否在更複雜的監管棋局中，持續推進技術而不跨越不可逆轉的風險紅線。