AI-Open vs AI-Closed：中美分化5大風向標，歐洲台風風險高來襲，竟被技術殖民地預警隱憂

Q: 使用中國開源AI模型有哪些資安風險？

主要風險包括三個層面：一是隱私風險，開源模型的訓練資料不公開，可能包含未經授權的個人或商業敏感資料；二是國安風險，模型的價值觀對齊和敏感議題回應邏輯由訓練方決定；三是競爭優勢稀釋，當競爭對手也能免費取得同等級模型，企業AI能力壁壘將被快速抹平。建議企業部署前進行模型行為測試、供應鏈追溯與隔離部署三層審計。

AI-Open是這篇文章討論的核心

Eric Schmidt達沃斯震撼警告：中美AI開源vs封閉路線大分化，歐洲恐成中國模型殖民地

2026年全球AI競爭進入「開源vs封閉」的十字路口｜攝影：Denys Gromov / Pexels

💡 核心結論：前Google CEO Eric Schmidt於2026年1月達沃斯論壇直言，中美AI模型已呈現「開源擴散 vs 封閉壁壘」的戰略性分化。中國以DeepSeek、Alibaba Qwen3為首的開源/open-weight路線正以極低成本席捲全球開發者社群，而美國企業則固守封閉生態。若歐洲不砸錢建構本土AI基礎設施，最終極有可能淪為中國模型的「技術殖民地」。

📊 關鍵數據：根據Gartner預測，2026年全球AI支出將達2.59兆美元（年增47%），AI基礎設施投資將從2025年的9,760億美元攀升至2027年的1.89兆美元。全球AI市場規模預計2033年突破3.6兆美元。DeepSeek僅以約600萬美元訓練V3模型，相較OpenAI GPT-4的1億美元成本，差距高達16倍以上。

🛠️ 行動指南：企業與政策制定者應即刻評估底層AI模型的來源國與授權條款，建立「模型供應鏈盡職調查」機制。開源不等於免費午餐——部署前務必審視訓練資料透明度、權重可審計性以及長期維護承諾。

⚠️ 風險預警：開源/open-weight模型雖加速創新擴散，但同時帶來隱私外洩、國安後門與競爭優勢稀釋三大隱患。缺乏主權AI能力的國家將在未來5年內面臨「技術依附」的結構性風險。

目錄導航

中美AI模型為何走向截然不同的開源與封閉路線？
DeepSeek與Qwen3如何以低成本顛覆全球AI競爭格局？
歐洲為何可能被迫轉用中國AI模型？主權AI缺位的代價
開源AI的資安黑洞——開放權重究竟暴露了什麼？
2026至2030年AI地緣政治將如何重塑全球科技供應鏈？
常見問題 FAQ

引言：一場在達沃斯引爆的AI路線之爭

2026年1月，瑞士達沃斯白雪皚皚，世界經濟論壇（WEF）第56屆年會現場卻燃起一把科技野火。前Google CEO、現任科技投資人Eric Schmidt站上講台，丟出一句讓全場安靜三秒的話——「這產生了一個詭異的局面：美國最大的模型是閉源的，中國最大的模型卻是開源的。」

說真的，這話聽起來像繞口令，但背後藏著的邏輯細思極恐。Schmidt不是在誇中國，他是在敲警鐘。他的核心論點非常直白：當中國的AI模型以open-weight姿態免費向全球擴散，而美國企業把模型鎖在付費牆後面，那些既掏不起錢、又缺乏自研能力的國家會選誰的東西？答案不言而喻——便宜甚至免費的，永遠贏。

更刺耳的是他對歐洲的喊話：「歐洲沒有AI戰略。如果不大幅投資，最終會用上中國的模型。」這不是外交辭令，這是赤裸裸的預言。Schmidt還特別點名了DeepSeek和Alibaba的Qwen3系列，認為這兩個中國模型正在用「降維打擊」的方式重塑全球AI擴散版圖。

以下，我們從五個維度拆解這場正在發生的AI路線分化，看看它到底會把全球科技格局推向哪裡。

中美AI模型為何走向截然不同的開源與封閉路線？

要理解Schmidt所說的「bizarre outcome」，得先搞清楚中美兩邊各自在打什麼算盤。

美國陣營的封閉邏輯很清晰：OpenAI、Anthropic、Google DeepMind這些頭部玩家把模型參數當成核心資產，API計費是商業模式的主軸。封閉意味著可控——可控意味著能收錢、能合規、能跟監管機構談條件。從商業角度來說，這沒毛病。但問題在於，當你的對手把同等級的模型直接開源放送，你的「護城河」就變成了「付費牆」——而天下沒有人喜歡翻牆。

中國陣營的開源策略則完全是另一套玩法。DeepSeek走open-weight路線（模型權重公開，但訓練資料不開放），以MIT License免費釋出；Alibaba Qwen3系列更是用Apache 2.0授權，從235B參數的旗艦到0.6B的微型模型全線開源。這不是慈善，這是「生態佔位」——你用我的模型、習慣我的工具鏈，你的開發者社群、你的下游應用、你的企業基礎設施，全部長在我的根上。等到拔不掉的時候，戰略主動權就在我手裡。

根據Bloomberg報導，Schmidt在達沃斯明確表示，美國企業走封閉路線的核心動力是利潤保護，而中國走開源路線的底層邏輯是「以滲透換主導權」。兩種策略的碰撞，本質上是一場「短期變現」與「長期生態控制」之間的博弈。

💡 Pro Tip — 專家見解：別把「開源」浪漫化。中國AI開源策略的精妙之處在於：它用零成本降低採用門檻，用MIT/Apache授權消除法律顧慮，但同時把模型權重與推理框架的「事實標準」握在自己手裡。這就像當年Android的開源打法——看似免費送你作業系統，實則你的整個硬體生態都被綁上了它的升級節奏。對企業而言，採用開源模型前，務必評估「遷移成本」與「生態鎖定風險」，不要只看當下的零授權費。

DeepSeek與Qwen3如何以低成本顛覆全球AI競爭格局？

要說2025到2026年AI圈最炸裂的兩個名字，DeepSeek和Qwen3絕對榜上有名。

DeepSeek由對沖基金High-Flyer創辦人梁文鋒於2023年7月在杭州創立。這家公司的傳奇之處在於「窮人翻身」——在美國晶片出口管制下，DeepSeek用受限的AI晶片、更少的算力，訓練出了與GPT-4和OpenAI o1同級別的DeepSeek-R1模型。據公開資料，DeepSeek聲稱其V3模型的訓練成本僅約600萬美元，而OpenAI訓練GPT-4的花費約為1億美元。更狠的是，DeepSeek-R1的算力消耗僅為Meta Llama 3.1的十分之一左右。

2025年1月DeepSeek-R1一推出，直接被外界形容為美國AI領域的「Sputnik moment」（史普尼克時刻）——那種「我們居然被追上了」的震驚感。Nvidia股價應聲暴跌，單日蒸發約6,000億美元市值，創下美國股市史上單家公司最大跌幅紀錄。這不是小打小鬧，這是地殼運動級別的事件。

Alibaba Qwen3則走的是「全線開源、高頻迭代」路線。2025年4月29日發布的Qwen3系列採用混合推理（hybrid reasoning）架構，涵蓋從0.6B到235B多個參數規模，全部以Apache 2.0授權開源。據CNBC報導，Qwen3被專家稱為中國開源AI領域的最新突破。到了2026年，Qwen已成為開源模型圈最高產的家族，幾乎霸佔了各大開源基準測試的榜首。

說白了，DeepSeek和Qwen3的成功不僅僅是技術勝利，更是「成本結構」的降維打擊。當你用十六分之一的成本做出差不多水準的東西，還把它免費送人，那整個市場的定價邏輯就被你改寫了。這也是為什麼Schmidt會說這是他「最大的恐懼之一」——不是怕中國模型更強，而是怕中國模型更便宜且更開放。

💡 Pro Tip — 專家見解：DeepSeek的「省錢秘訣」核心在於混合專家（MoE）架構的巧妙運用，以及在晶片受限環境下的演算法創新。這說明一件事：算力優勢可以被演算法效率抵消。對台灣和東南亞的AI新創來說，這是極具啟發性的——你不一定要有最強的GPU農場，但你需要有最聰明的訓練策略。與其硬拼算力規模，不如在模型架構壓縮、蒸餾技術和推理優化上找到差異化切入點。

歐洲為何可能被迫轉用中國AI模型？主權AI缺位的代價

Schmidt在達沃斯講的最重一段話，是對歐洲說的。據西班牙《國家報》（El País）報導，他直言：「歐洲沒有AI戰略。如果不大力投資，最終會用上中國模型。」

這話聽著刺耳，但拆開來看，歐洲的處境確實尷尬到不行：

第一，錢不夠。美國有微軟、Google、Meta、Amazon這些市值動輒兩三兆美元的巨頭在燒錢做AI；中國有國家資本撐腰加上互聯網巨頭的雙引擎。歐洲呢？最大的AI實驗室Mistral AI融資規模跟中美同行比起來就是零頭。AI基礎設施投資需要的是天文數字——Gartner預測2026年全球AI基礎設施支出將達1.43兆美元，2027年逼近1.89兆美元。歐洲在這場軍備競賽裡的份額，遠遠配不上它的經濟體量。

第二，能源太貴。Schmidt特別提到歐洲飆升的能源價格是AI發展的重大阻礙。AI訓練和推理是吃電怪獸，而歐洲在俄烏戰爭後的能源成本高居不下，讓本來就捉襟見肘的AI算力投資雪上加霜。

第三，監管太嚴。歐盟的《AI法案》（AI Act）是全球最全面的AI監管框架，立意良善但執行成本高昂。很多歐洲AI新創抱怨合規負擔讓他們連原型都跑不起來，乾脆把研發團隊搬到美國或英國。

結果就是一個死亡螺旋：投資不足 → 模型落後 → 企業只能選現成的 → 中國開源模型免費且好用 → 歐洲AI生態更加萎縮 → 更加依賴外部模型。Schmidt把這個結局形容為一個「bizarre outcome」，但說白了就是技術殖民——你的數據、你的應用、你的決策推理層，全部跑在別人的模型上。

💡 Pro Tip — 專家見解：「主權AI」（Sovereign AI）不是口號，它是國家安全等級的基礎設施需求。歐洲的教訓對所有中等經濟體都是一面鏡子——台灣、東南亞各國、中東國家都面臨同樣的抉擇。與其等到被迫在「美國貴」和「中國免費但有風險」之間二選一，不如現在就啟動「主權AI輕量級方案」：不是非要從零訓練大模型，而是建立本地化推理基礎設施、發展領域微調能力，並參與開源社群的治理與貢獻，確保至少在關鍵應用場景中有自主調控權。

開源AI的資安黑洞——開放權重究竟暴露了什麼？

開源聽起來很美好，知識共享、社群共治、創新加速——但Schmidt明確點出了三個不能裝作看不見的風險：隱私、國安、競爭優勢。

隱私風險：Open-weight模型公開了模型參數，但不公開訓練資料。問題來了——你不知道這個模型「吃過什麼」。如果訓練資料裡混入了敏感個資、醫療記錄或商業機密，這些資訊可能以「參數記憶」的形式殘留在權重中，透過特定提示詞被提取出來。2025年已有多項研究證實，大型語言模型存在「訓練資料提取攻擊」（training data extraction attacks）的可行性。

國安風險：這是最敏感的一塊。一個由中國企業訓練的模型，其訓練資料的篩選、價值觀的對齊、敏感議題的回應邏輯，全部由訓練方決定。當某國的政府機構、軍事單位或關鍵基礎設施運營商把這個模型部署到核心系統裡，等於把自己的「認知層」外包給了潛在對手。Schmidt在Moonshots播客中說他擔心「大多數國家最終都會用中國AI模型」，原因正是成本——但成本的背後是控制權的讓渡。

競爭優勢稀釋：對企業來說，當你的競爭對手也能免費下載同等級的開源模型，你花大價錢建立的AI能力優勢就被瞬間抹平。這對先行者不公平，但對後發者太香了——這也是開源能快速擴散的根本原因。

更重要的是，open-weight和open-source之間存在微妙差異。DeepSeek公開的是模型權重（open-weight），但訓練資料和訓練流程是黑箱。這意味著你拿到的是「成品」而非「配方」——你能用、能微調，但你無法審計它是怎麼被製造出來的。這就像拿到一把免費的鎖，但你不知道鎖匠有沒有留備用鑰匙。

💡 Pro Tip — 專家見解：企業部署開源AI模型時，建議執行「三層審計」：第一層，模型行為測試——用紅隊演練（red teaming）探測模型在敏感議題、個資提取、偏見輸出上的表現；第二層，供應鏈追溯——確認模型來源、維護者身份、更新頻率與社群活躍度；第三層，隔離部署——開源模型不應直接接觸核心生產資料，需透過API閘道器與資料隔離層進行管控。記住一句話：開源的是權重，不開源的是意圖。

2026至2030年AI地緣政治將如何重塑全球科技供應鏈？

把視角拉到2026到2030年的時間軸上，Schmidt的警告就不僅僅是「歐洲的問題」了——這是一場全球性的AI供應鏈重組。

根據Gartner的預測，2026年全球AI支出將達2.59兆美元，年增47%。AI基礎設施投資從2025年的9,760億美元跳升至2027年的1.89兆美元。而根據MarketsandMarkets報告，全球AI市場規模將從2026年的約6,020億美元增長至2033年的3.64兆美元，年複合成長率29.3%。AI網路安全支出也將從2025年的259億美元翻倍至2026年的513億美元，2027年進一步逼近860億美元。

這些數字背後的邏輯很清楚：AI正在從「應用層」下沉為「基礎設施層」，就像電力、通訊網路一樣成為國家級公共設施。而基礎設施的供應者，決定了依賴者的命運。

未來五年，我們預期看到三條主線：

主線一：模型聯盟化。不會是單純的「美國 vs 中國」二元對立，而是形成多個「模型聯盟」。美國陣營以付費API為核心，輻射北約盟友與五眼聯盟國家；中國陣營以開源滲透為核心，覆蓋一帶一路沿線、全球南方及預算受限的開發者社群。歐洲若醒悟夠快，可能催生第三極——基於開源但由歐洲主導的「主權開源AI」生態。

主線二：算力民族主義。晶片管制將從硬體延伸到模型層面。美國可能對使用中國開源模型的政府機構和關鍵基礎設施施加限制；中國則可能透過開源模型的全球採用率作為外交籌碼。夾在中間的國家將被迫在「技術實用性」和「地緣站隊」之間做痛苦取捨。

主線三：開源治理爭奪戰。當開源AI成為戰略工具，開源基金會、模型託管平台（如Hugging Face）、以及開源授權條款的定義權本身就成了戰場。誰能主導開源AI的治理規則，誰就能在「開放」的名義下埋入自己的戰略利益。

說到底，Schmidt在達沃斯敲響的不是一面鐘，而是一面警報器。AI開源 vs 封閉的路線分化，表面上是技術哲學之爭，骨子裡是未來三十年全球數位權力分配的棋局。每一個國家、每一家企業、每一個開發者，此刻都在這盤棋上——差別只在於，有些人知道自己在棋盤上，有些人還不知道。

常見問題 FAQ

開源AI模型和封閉AI模型的主要差別是什麼？

開源AI模型（如DeepSeek-R1、Alibaba Qwen3）將模型權重公開發布，允許任何人下載、使用、修改和分發，通常採用MIT或Apache 2.0等開源授權。封閉模型（如OpenAI GPT-4、Google Gemini）則不公開模型參數，只能透過API付費使用。核心差異在於：開源模型強調可下載、可本地部署、可客製化，但訓練資料和過程通常不透明；封閉模型則由提供商全面控制，但通常提供更完善的技術支援與合規保障。

Eric Schmidt為何認為歐洲會轉用中國AI模型？

Eric Schmidt在2026年1月達沃斯論壇指出，歐洲目前缺乏完整的AI戰略，且面臨投資不足與能源成本高企的雙重困境。當美國模型收費昂貴、歐洲自身模型尚未成熟時，中國的開源模型因免費、易取得且性能接近美國頂級模型，將成為歐洲企業和政府機構的「自然選擇」。Schmidt認為這將導致歐洲在AI技術上形成結構性依賴，進而喪失數位主權。

使用中國開源AI模型有哪些資安風險？

主要風險包括三個層面：一是隱私風險——開源模型的訓練資料不公開，可能包含未經授權的個人或商業敏感資料，這些資訊可能透過特定提示詞被提取；二是國安風險——模型的價值觀對齊和敏感議題回應邏輯由訓練方決定，部署到關鍵基礎設施等同於將認知層外包；三是競爭優勢稀釋——當競爭對手也能免費取得同等級模型，企業花費巨資建立的AI能力壁壘將被快速抹平。建議企業部署前進行模型行為測試、供應鏈追溯與隔離部署三層審計。