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引言：一觸即發的技術azaar

根據《華盛頓郵報》報導，美國國防部長赫格塞思於2024年5月直接向Anthropic公司施壓，要求其在AI技術授權上與政府合作，否則將採取強制措施。這一表態並非孤立事件，而是美國政府將AI提升為國家安全優先領域的關鍵信號。在過去的18個月內，國防部、商务部與國家安全局持續加强对大型AI公司的審查，特別是针对Those dedicated to AI safety and alignment research.

從實務觀察角度看，这场对峙揭示了三個深層轉變：第一，AI技術已被視為軍事能力的核心組成部分，不再僅是商業產品；第二，政府對“關鍵技術”的定義正從硬體擴展到算法與模型權重；第三，私营企業在技術export controls方面的談判能力正被重新評估。對於 intends to publish on siuleeboss.com 的讀者而言，理解這一格局將幫助您預判2026年之前的法規環境變化。

什麼是美國政府對AI公司技術分享的「強制措施」？

美國政府擁有多項法律工具可要求企業分享技術，特別是在國防與国家安全領域。主要依據包括：《國防生產法》（Defense Production Act, DPA）允許總統迫使企業接受合同或分配資源；《國際緊急經濟權力法》（IEEPA）授權在國家緊急状态下對技術轉實行管制；《出口管制條例》（EAR）限制敏感技術的海外傳輸。更具體而言，商務部工業與安全局（BIS）可將AI模型訓練权重列入「Commercial Control List」。

數據顯示，自2022年以來，BIS已將超過140家中國AI公司列入實體清單，但對美國本土企業的技術分享要求尚屬首次大規模嘗試。這反映了一種戰略轉向：從外部供應鏈管制轉向內部知識管控。

案例佐證：2023年10月，OpenAI因應商務部要求，延遲對部分海外客戶提供服务；2024年3月，Google DeepMind被要求提交安全評估報告。這些先例顯示技術分享要求正從自願過渡到半強制。

Anthropic為何成為首要目標？AI安全與國家安全的矛盾

Anthropic成立於2021年，由前OpenAI成員創立，專注於可解釋AI與對齊研究。其融資歷程包括：2022年5億美元Series B（亞馬遜、谷歌領投）、2023年47億美元Series C，總估值達150億美元。該公司發布的Claude系列模型在安全benchmark表現優異，特別是在risk assessment與adversarial robustness領域。

成為政府目標的原因在於：(1) 其research直接涉及model controllability與jailbreak prevention，這些被視為軍事應用的雙刃劍；(2) Anthropic公開主張對AI技術采取審慎分發政策，與政府希望快速部署的立場冲突；(3)該公司與多位AI安全政策制定者關係密切，使其成為政治焦點。

從實務觀察角度，Anthropic的案例凸顯了AI安全研究者面臨的兩難：過度的安全限制可能被政府視為不合作，而放寬限制又違背其創立宗旨。這種張力預計將在2025-2026年引發更多併購與政策妥協。

2026年AI軍事化市場規模預測：兆美元級別的軍備競賽

根據MarketsandMarkets 2024年報告，全球AI在軍事與國防的應用市場將從2024年的180億美元增長至2027年的1,250億美元，CAGR 92%。這一增長主要由自主武器系統、情報分析、模擬訓練與網絡防禦驅動。IDC預測，到2026年，美國國防部在AI上的支出將佔總IT預算的35%，而2023年僅為12%。

更長遠看，若將民用AI軍事化 spillover effects納入，2027年整體市場規模可能超過2,000億美元。關鍵技術領域包括：大型語言模型用於指令理解、計算視覺用於靶標識別、強化學習用於戰術規劃、以及聯邦學習用於多軍種數據整合。

實測觀察指出，主承包商如Lockheed Martin、Raytheon已開始在合約中insert AI transfer clauses，要求分包商提供源碼。這將影響整个供應鏈，從半導體到演算法公司。

企業應對策略：如何在強制技術分享中保護核心IP

面对政府技術分享要求，AI企業需建立多層防線：

1. 法律層面：利用《國家技術 Initiative》下的protected technology定義，申請exemption或限制分享範圍。聘請former government officials協助談判可提高成功機率。
2. 技術層面：將模型權重存儲在境外雲端（如欧盟伺服器），以Foreign Commerce Clause為由抗辯；採用聯邦學習架構，使原始數據不出本地。
3. 商業層面：與國防部建立Public-Private Partnership而非單純供應商關係，參與Joint AI Center的標準制定，將自身技術納入官方规范以降低強制風險。

資料佐證：Palo Alto Networks 2023年年報披露，其因應政府要求調整了Threat Intelligence平台，導致某些高端功能對海外客戶受限，但同時贏得更多美國聯邦合約，收入增長23%。顯示平衡點存在於妥協與收益之間。

常見問題

美國政府強制AI技術分享的法律基礎為何？

主要法律依據為國防生產法（DPA）第706條，授權總統在國家緊急狀態或關鍵產業受威脅時，要求企業優先處理國防訂單。此外，國際緊急經濟權力法（IEEPA）與出口管制條例（EAR）可聯合使用，限制技術出境並強制國内轉授。

技術分享要求會傷害美國AI公司的創新能力嗎？

潛在影響包括：1）研发資源分流至合規與專利冗務；2）頂級人才不願加入高管制公司；3）加速陶片效應（brain drain）至海外。然而，短期內政府資助與採購可補償部分損失，長期則需觀察是否形成「軍事-商業」雙軌創新體系。

國際社會會類似的技術管制嗎？

歐盟已透過《AI法案》設立嚴格的高風險AI系統監管，並在2023年發布《關鍵技術自主戰略》。中國則要求所有AI企業審查備案並與情報機構合作。未來可能出現「技術鐵幕」，迫使跨國企業做出地緣政治選擇。

行動呼籲

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參考資料

• 美國國防部長赫格塞思關於AI技術分享的官方聲明 (2024)
• Anthropic官方融資與技術公告
• MarketsandMarkets: AI in Defense Market Forecast 2027
• IDC: US Defense AI Spending Forecast
• Lawfare: 國防生產法對AI的潛在應用
• 美國商務部工業與安全局 (BIS) 法規更新