AI軍備競賽殺到亞洲戰場：美中搶單、開源對封閉，誰能吃下新興市場？

・ 2026 年 07 月 30 日

美中人工智慧角力從晶片打到模型、從外交打到標準制定。美國主打完整技術堆疊與出口管制計畫，中國則以低成本開源模型與「AI外交」搶攻新興亞洲市場。多語言、本地化需求讓雙方難以脫鉤，亞洲正成為「美中混血AI」試驗場。

在北京主辦的亞太經合會（APEC）「數位周」期間，美中人工智慧角力悄悄在亞洲升溫。表面看來，美國官方與企業低調現身，但在會議背後，華府與北京正為誰能成為亞洲AI主要供應者展開新一輪軍備競賽——從晶片、雲端運算，到大語言模型與開源標準，全面攤牌。

美方對外策略相當明確。顧問公司 The Blueshirt Group 常務董事 Gary Dvorchak 指出，美國現階段的核心戰略，就是阻止中國成為亞洲乃至全球的主力AI供應商。美國優勢在於完整技術堆疊：從高階GPU晶片（市場普遍聚焦於 Nvidia(NVDA)）、雲端平台（如 Microsoft(MSFT)、Alphabet(GOOGL)）、到前沿AI模型與應用，能提供「一條龍」解決方案。但這套體系同時受到出口管制與複雜審查制度牽制，削弱推廣速度。

在今年於中國成都舉行的APEC數位周，美國實際曝光度遠低於外界預期。先前被視為美國AI出口制度重要支柱的「American AI Exports Program」，至今僅收到78件申請，與當初預期有差距。儘管美國商務部官員 Bill Guidera 在成都強調，該計畫讓亞洲買家可自由選擇「完整美系AI技術堆疊」或局部採用，並稱這是展現美國AI安全與實力的「精巧設計」，但在現場的企業展區中，真正設攤的美企只見 Google(GOOGL)與 Meta(META)，且主打的並非炙手可熱的大語言模型，而是分子AI系統 AlphaFold、以及協助中小企業的AI應用，顯得相對保守。

與此同時，北京抓住東道主身分，展開一場高調的「AI外交」。中國國家主席習近平在上海世界人工智慧大會上宣布，未來將為開發中國家提供5,000個AI培訓與研習機會，並與東南亞等地建立AI應用合作中心。緊接著，中國副總理張國清在APEC數位周上，喊話要與亞太成員共同制定技術標準，並推廣以開源為主、開權重釋出的中國大模型。最終，APEC 21個成員經濟體，包括美國在內，都同意支持「具強安全保障的開源AI」。

對北京而言，這項共識是一個關鍵突破。市場研究機構 Counterpoint Research 分析師 Wei Sun 評估，這等於替中國的開源策略提供區域級合法性，尤其在資本有限、又希望保持技術主權的新興亞洲經濟體中，更具吸引力。中國企業如 Tencent(騰訊)等，在會上積極展示自家大模型「混元」與泰國雲端專案，強調成本更低、部署靈活，直接對標美系封閉模型與昂貴的雲端方案。

不過，亞洲並非簡單的「美系陣營」或「中系陣營」切割戰場，而更像是一個被迫「混血整合」的巨大實驗室。以東南亞為例，區內現存語言超過1,300種，單一美國或中國模型若不經大幅調整，很難滿足在地需求。新創公司 Votee AI 的執行長 Pak-Sun Ting 指出，各國政府正砸下「以十億美元計」的預算，打造支援本地語言的AI系統。實務上，他們在訓練階段大量使用 Nvidia(NVDA)晶片，但在推論部署時，會混用其他供應商；模型則採混搭策略，例如 Votee 開發廣東話模型時，就部分採用了阿里巴巴開源模型「Qwen」的權重。

這種「晶片偏美系、模型偏開源」的組合，在多個亞洲政府專案中愈來愈普遍。一方面，即便美國出口管制讓部分高階GPU取得難度提高，但在可取得的規格範圍內，Nvidia 等美企仍是多數政府與企業的首選；另一方面，中國開源模型成本較低、授權彈性高，又有利於這些國家掌控程式碼、降低對外依賴，因而成為實際部署時的重要拼圖。

值得注意的是，即便華府努力透過AI出口計畫拉攏盟友，美國自身在亞洲的AI戰略資源，正面臨分散風險。近期，南韓科技部門在首爾舉辦AI高峰會，南韓總統親自會晤 OpenAI 執行長 Sam Altman、Anthropic共同創辦人 Dario Amodei，以及 Nvidia 執行長 Jensen Huang，企圖把韓國打造為連接美系前沿模型與亞洲市場的橋樑。在這樣的布局下，華府雖然掌握技術源頭，卻未必能完全主導最終服務如何落地。

經濟層面上，亞洲國家對AI的期待非常務實——核心問題不在於技術出自美國或中國，而在於能帶來多少實際經濟回報。EIU（經濟學人智庫）經濟學家 Yue Su 分析，美中兩國在AI領域再怎麼激烈競爭，也難以完全脫鉤。美國的高端GPU與雲服務，仍是許多大型專案不可或缺的底座；中國則在開源模型與低成本硬體上提供替代選項，雙方最後往往在同一個系統中「被迫共存」。

對投資人而言，這場亞洲AI爭霸戰背後有幾個關鍵觀察。首先，無論是 Nvidia、Microsoft 還是 Alphabet，未來在亞洲的成長不只取決於晶片出貨量，更取決於能否在政策限制下，持續提供可整合、合規且具在地化能力的完整方案。其次，中國企業雖在開源與成本上佔優，但仍需面對國際信任與安全審查問題，特別是在關鍵基礎建設與政府專案中。最後，亞洲多語言、多制度的複雜環境，將迫使市場從「選邊站」走向「混搭使用」，也意味著未來真正有競爭力的供應商，將是那些能與對手共存、甚至在對手技術之上疊加價值的玩家。

在這場沒有明確終點線的AI賽跑裡，美國與中國都不可能獨跑到底。對亞洲而言，真正的考題不是要選擇哪一方，而是如何在大國競爭夾縫中，建出既安全、又符合自身語言與產業需求的AI基礎設施。未來幾年，APEC等多邊平台在標準制定與安全規範上的走向，將決定這場「美中混血AI」實驗，是帶來紅利，還是新的數位依賴與風險。