AI軍備競賽殺進開源戰場！Meta高調挑戰中國模型、衝擊雲端巨頭商業版圖

・ 2026 年 08 月 10 日

Meta大手筆開源Muse Spark 1.2與Muse Glimmer，主打「美製開源」對抗中國模型與封閉式AI陣營。扎克伯格同步喊話華府鬆綁管制、押注端側AI，牽動Google、Microsoft、Intel等雲端與硬體投資版圖重洗牌。

全球人工智慧競賽不只拚算力與資本支出，開源與封閉兩大陣營的「制度戰」已悄然開打。社群巨頭Meta Platforms(META)本週再度丟出震撼彈，宣布開放旗下最強模型權重，並推出可在筆電端直接運行的新家族模型，劍指中國開源勢力與美國封閉型AI龍頭，企圖在下一階段AI版圖中搶占話語權。

Meta執行長Mark Zuckerberg在Instagram影片中表示，公司將開源最新AI模型Muse Spark 1.2的權重，讓開發者與企業可直接下載與使用；同時推出全新開源家族Muse Glimmer，主打在一般筆電即可運行的輕量模型。消息一出，Meta股價盤前上漲約2.1%，顯示市場對其開源策略仍抱持期待，即便今年股價迄今約下跌一成，投資人對其高額資本支出是否能轉化為實質收益，仍在觀望。

與OpenAI、Anthropic等主攻封閉商業模型的路線截然不同，Meta這次明確把戰場拉向「開源主導權」。Zuckerberg在一篇約6,500字長文中直指，美國在開源AI面臨中國實驗室的競爭壓力，點名Alibaba、DeepSeek、Moonshot等中國勢力已積極釋出開權重模型，並在部分技術領域逼近甚至競爭美系技術。他強調，美國開源實驗室受限於訓練數據管制等額外規範，若政策不調整，長期恐讓「美製開源」失去優勢。

在政策主張上，Zuckerberg呼籲華府重新思考包括模型蒸餾(distillation)與資料使用規則。所謂蒸餾，是利用較強大模型的輸出作為訓練較小模型的資料，這項技術在美國部分國會議員眼中接近「智財偷取」，引發爭議。Zuckerberg則認為，若對相關技術施加過度限制，等同在全球競局中自綁手腳，無助於美國在開源AI上取得領先地位。

更具政治意味的是，Zuckerberg也對目前AI監管論述中「過度集中權力」提出質疑。他點名某些公司主張，出於安全考量，超強大AI必須由少數大型實驗室集中掌控，這種說法在OpenAI、Anthropic等公司高層發言中屢見不鮮。Zuckerberg寫道，若一邊相信AI可能消滅大部分工作與人類價值，一邊又執意推動此技術，並以「集中權力」作為唯一安全路線，本身就是邏輯矛盾，也可能造成創新與社會權益的失衡。

在產業層面，Meta此波開源策略並非孤立事件，而是嵌入整體AI基礎建設投資潮之中。Goldman Sachs估計，全球科技巨頭在AI相關資本支出今年有望達7,650億美元，2027年更上看1.2兆美元。Amazon在最新財報中給出最高資本支出指引，並點出記憶體供應吃緊，顯示雲端端AI基礎建設仍在狂飆。與此同時，Intel(INTC)宣布啟動150億美元普通股增發，用以支應實體AI晶片、特殊用途矽與先進封裝等投資需求，並預留承銷商額外22.5億美元購股選擇權，反映硬體端為滿足雲端AI需求仍在大舉「燒錢」。

在這樣的「雲端狂飆」背景下，Meta反而選擇高調強調Muse Glimmer等「端側AI」模型，主打直接在PC或手機上運行，藉以繞開昂貴的雲端運算成本。Counterpoint Research共同創辦人Neil Shah指出，將小型、具代理能力的模型直接放到終端裝置上，有機會在使用者端體驗上超越Google、Microsoft等雲服務巨頭，同時降低對大型資料中心的依賴。這不僅是技術路線之爭，更是未來營收模式與成本結構的重大分野。

從企業策略角度看，Meta高舉開源與端側AI，也是在與市場溝通其巨額資本支出能產生差異化價值。公司預估今年資本支出最高可達1,450億美元，外界對其能否在與OpenAI、Anthropic等封閉模型企業的競賽中取得商業成果，抱持審慎態度。透過開源權重、建構開發者生態系，Meta希望創造更廣泛的採用基礎，讓其模型成為企業與開發者「預設選項」，並以此反向支撐廣告與新服務收入。

但反對意見也不容忽視。封閉模型陣營長期主張，高度商業化與安全需求需要嚴格管控模型權重與訓練數據，開源可能讓惡意使用門檻降低，加劇假訊息、網路攻擊或濫用風險。同時，開源模式在直接變現上相對困難，即便能帶動雲端服務或配套工具收入，如何向股東交代天量資本投入，仍是Meta必須解答的關鍵問題。

展望未來，Meta的開源與端側AI布局將牽動整體AI產業路線選擇。若Muse Spark與Muse Glimmer能在開發者社群中快速擴散，並配合美國政策鬆綁開源管制，美系開源模型有機會在與中國勢力的競局中重奪主導權，並迫使OpenAI、Anthropic等封閉陣營調整策略。反之，若政策阻力持續、端側AI應用成長不如預期，Meta龐大的資本支出可能會再次遭投資人質疑。可以確定的是，AI軍備競賽已不只是算力與資金的比拚，「誰能定義開源與封閉的遊戲規則」，將成為下一階段真正決定勝負的關鍵。