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美國情報機構罕見公開警告中國AI公司大規模以「知識蒸餾」吸收美國前沿模型資料，點名DeepSeek、Moonshot AI等六家業者；同時Alphabet旗下Google宣布在芬蘭投入至少130億歐元擴建AI基礎設施，配合台廠ASE Technology及Rocket Lab供應鏈升溫，顯示全球算力與技術正走向地緣政治化的AI冷戰新局。
全球人工智慧競賽正悄然走向「冷戰化」。一邊是美國情報與國安單位罕見聯手，直接指控多家中國AI企業以工業級規模「偷師」美國前沿模型；另一邊則是Alphabet(Alphabet Inc.)旗下Google(GOOG)(GOOGL)在芬蘭宣布史上最大歐洲投資案，打造低碳高算力的AI基地。從技術、供應鏈到能源與安全，AI產業的戰場已不再只是創新速度，而是誰能掌握算力、資料與制度優勢。
先看最具爆炸性的安全指控。美國國安局(National Security Agency)、聯邦調查局(FBI)及網路安全暨基礎建設安全局(CISA)周二發出聯合聲明，直指中國多家AI公司自2024年起，透過稱為「distillation」（知識蒸餾）的技術，系統性從美國前沿模型大量抽取專有資料，用來訓練自家系統。被點名者包括DeepSeek(DEEPSEEK)、Moonshot AI、阿里巴巴(Alibaba)、MiniMax、StepFun以及Z.AI，且「很可能在中國政府知情情況下」進行。
依美方說法，上述公司透過與美國模型的數以百萬計的互動與請求，自Claude、GPT、Gemini及Grok等系統「萃取了數十億個tokens」，規模被形容為「industrial scale」。DeepSeek自2024年起，更被指實施有組織的攻勢，鎖定推理能力、專業最佳化與特定領域功能，以強化其R1與V3模型；阿里巴巴則利用工業級蒸餾技術提升旗下Qwen模型家族。Moonshot AI、MiniMax、StepFun及Z.AI也被列為惡意蒸餾美國AI公司模型的參與者。
在技術層面，知識蒸餾本身是AI領域常見手法，透過讓較小模型學習大型模型輸出的結果，加速訓練並提升效能。然而，美方這次的指控核心並非技術本身，而是「授權與規模」：若以正常商業合作或授權方式取得模型輸出，屬合法利用；但在未取得相應許可下，以巨量互動刻意擷取模型行為與知識，則被美國情報單位視為接近「產業間諜」層級的行為，並首度以公開聲明形式警告矽谷開發者提高IP防護。
這場「AI冷戰」另一側，是美方企業瘋狂加碼算力與基礎建設，試圖在硬體與能源端取得結構性優勢。Alphabet披露，Google將在芬蘭投入至少13億歐元(約15.1億美元)，在未來兩年內興建至少三座新資料中心，並擴充既有的Hamina基地，新設設施將落腳北部的Kajaani、Muhos與Vaala。公司刻意利用芬蘭寒冷氣候與碳中和電力，支撐龐大的AI運算需求。
這筆投資不只是建機房，更是完整生態系擴張。Google表示，計畫在建置期間在芬蘭創造逾3.7萬個工作機會，正式營運後仍有約7,000個職位，涵蓋供應商與在地服務業。為確保能源供給，公司與公用事業Fortum Oyj簽署22年期電力購買協議(PPA)，與Loviisa核電廠壽命延長綁定，未來2030至2049年間，Google將承接該廠約半數發電量。另一方面，Google也在Kajaani建置94MW的電池儲能系統，並與Elisa Oyj及Nokia(NOK)合作建構電信與網路骨幹。
值得注意的是，Google這次投資案是其更大AI資本支出的縮影。Alphabet早在今年7月就把2026年資本支出預估拉高到最高可達2,050億美元，以追趕與競爭對手在AI算力上的軍備競賽。該公司也宣布在美國德州(Texas)至2027年投資400億美元，當地已聚集Meta、Microsoft(MSFT)、Anthropic等多家AI與雲端大咖，被稱為全球AI資料中心的核心戰略地帶。業界甚至形容，芬蘭現已成為「歐洲的Texas」，每週都有新玩家詢問進場。
供應鏈端同樣熱絡。半導體封測龍頭ASE Technology(ASX)公布8月合併營收新台幣822.5億元，年增45.7%、月增11.5%，以美元計價亦年增34.6%，顯示AI相關晶片後段製程需求強勁。其中ATM組裝、測試與材料業務營收年增逾五成。這種高成長，反映NVIDIA(NVDA)、AMD等AI晶片出貨帶來的下游爆量，也讓投資人押注台系供應鏈將持續受惠。
在太空與能源交會的利基市場，Rocket Lab(RKLB)也宣布其新世代太陽能電池「Inverted Metamorphic(IMM) Apex」正式量產。公司指出，IMM Apex具31.5%光電轉換效率、重量減少四成，且不再需要過去三十年多接面太陽電池常用的鍺基板。總裁Brad Clevenger強調，新產品兼具高效率、輕量與去鍺化優勢，能緩解原物料成本攀升與供應鏈緊張問題，並以更具成本效益的方式支援最具野心的太空任務。消息公布時，RKLB股價盤前漲約5%。
在算力與硬體瘋狂擴張的同時，資本市場的風險定價也在改變。根據分析師Liz Ann Sonders援引S&P Dow Jones Indices數據，美股前瞻盈餘殖利率與7至10年期公債殖利率之間的利差，自2022年中約2.7%至2.9%的水準一路壓縮至2026年8月底略低於零。換言之，投資人為了承擔股市風險所獲的「超額補償」已幾乎消失，而美國AI與科技股的高估值，在利率走升的環境下壓力更大。與此同時，日本雖仍維持約3.3%的利差，但也從2023年初約7%明顯收斂，顯示已開發市場整體面臨「風險資產不再便宜」的結構變化。
在這樣的金融與地緣新局下，美國與中國的AI競逐正從商業競爭轉為制度與戰略的對撞。一方面，美國情報單位點名中國業者，大動作提醒矽谷開發者要加強API存取控管、模型輸出限制與合約條款，避免知識被「蒸餾流失」；另一方面，美國與歐洲科技巨頭用數千億美元的資本支出快速拉開在資料中心、再生能源、核電與儲能上的距離，意圖讓AI算力高度綁定自家盟友的電網與法治環境。
當然，對知識蒸餾與模型開放的辯論並非單一面向。部分學者與開源社群可能認為，過度收緊模型使用權限，將扼殺創新與競爭，讓AI技術集中在少數巨擘手中。然而從美國官方與產業界的反應看來，當AI模型已成為國安關切的關鍵技術，如何在「開放創新」與「保護IP與安全」之間取得平衡，恐怕會是未來數年各國監管與企業策略的核心難題。
展望未來，這場AI冷戰不太可能迅速降溫。隨著更多國家投入巨資打造本土算力，企業必須在技術選擇、供應鏈布局與合規策略上作出更精細的盤算。對投資人而言，AI題材仍具長期成長潛力，但在利差壓縮、地緣風險升高與監管不確定性增加的情況下，持股心態也必須從「盲目追高」走向「精挑基本面與風險分散」。在算力、數據與安全交錯的新時代，誰能在技術領先與制度信任之間取得優勢，將決定下一個AI霸主的版圖。
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