近日，根據《Financial Times》報導，以「開放」（open-source / open-model）策略為主的中國AI業者，正快速搶占全球市場，甚至在某些範疇超越美國主導的封閉平台。 
全球人工智慧競賽正出現重大變局：中國支持的「開放AI模型」正迅速崛起，在全球用戶與企業中獲得可觀採用率。與此同時，美國科技巨頭堅守封閉策略，但面臨成長疲弱、創新瓶頸的挑戰。這場「開放 vs 封閉」的AI戰爭，可能重塑未來整個AI生態，也牽動科技霸權與資料治理的新格局。
什麼是「開放AI模型」？
「開放AI模型」指的是 — AI開發者將模型架構、訓練方法、甚至部分訓練數據資訊公開，允許第三方研究者、企業或個人自由下載、改造、部署與使用。這種模式與以往由大型科技公司封閉、專有、僅限內部使用的AI形成對比。
優勢包括：
• 快速創新迭代：眾多開發者可在相同模型基礎上加速優化與改造。
• 降低使用門檻：無需高昂授權費或封閉生態鎖定，適合中小企業或研究者。
• 強化透明性與可解釋性：公開架構與方法有利於審查、安全與信任。
中國「開放策略」崛起的背景與動因
• 政策與資源導向
中國政府長期重視AI自主與本土生態發展，在資金、基礎設施、研發補助等方面支持AI產業。對於「開放模型」的支持，正符合其希望降低對外依賴、培育在地生態的願景。
• 生態系統形成與開發者熱情
中國已有多家AI新創與研究機構，釋出開放模型與工具，快速形成社群與生態。這帶動更多開放式創新：從語言模型到圖像生成、從企業級應用到個人研究，都有人投入開發與部署。
• 市場與成本競爭力
對於企業而言，使用開放模型意味著更低的授權成本與更佳的自主掌控；對於中國市場而言，本土模型易於符合當地語言、文化與監管環境，具備一定優勢。
為何美國「封閉AI平台」面臨瓶頸
以往全球AI發展由美國大型科技公司主導，它們多採封閉策略：模型與服務僅限自家或付費客戶使用。這模式雖保護商業利益、維持高利潤，但也導致以下挑戰：
• 創新速度受限：封閉環境減少外部研究者改良模型的可能性。
• 成本與可及性問題：授權費高、使用門檻高，不利中小企業或開放研究。
• 信任與透明性困境：封閉結構無法讓外部檢視模型細節，不利負責任AI與審查。
因此，在開放模型快速崛起的背景下，封閉策略顯得愈加吃力。
全球反響與潛在風險
• 促進AI民主化：不再只有大型科技公司主導，任何開發者、企業或學術機構都有機會參與。
• 加速AI技術普及與多樣性：不同語言、文化、應用場景皆可能被納入，提升AI技術覆蓋面。
• 鞏固本土AI生態：對於中國來說，開放模型有助強化國內AI產業鏈自主性。
• 資料治理與安全疑慮：開放模型可能被惡意使用（如生成偽資訊、濫用內容）。
• 監管與責任模糊：誰對模型生成內容負責？若模型錯誤造成損害，法律與道德責任界定不明。
• 專利與商業利益受損：開放可能侵蝕傳統商業模式，企業獲利減少。
未來發展方向與觀察重點
• 企業策略轉向混合模式：部分企業可能採取「基礎開放 + 加值封閉」模式──將核心模型開放，另行封閉提供企業級服務。
• 各國監管框架建立：為防止濫用，監管機構可能要求模型透明、標示生成內容、負責內容管理。
• 本地化模型興起：不同語言、文化、產業背景下的模型需求增加，開放模型可快速因地制宜，形成在地生態。
• 企業與政府合作加深：政府對開放模型的支持，可能促使更多企業投入AI研發，也可能形成國際競爭的新前線。
對台灣與全球科技產業的啟示
對於台灣來說，觀察到全球AI潮流重心可能從封閉平台轉向開放模型，值得思考以下布局：
• 促進本地AI研究與創新：高校、研究機構可利用開放模型，自主研發符合台語、中文語境的AI應用。
• 強化自主AI產業鏈：台灣科技產業若能抓住開放模式浪潮，有機會在全球AI供應鏈中佔有一席之地。
• 關注監管與道德議題：開放模型若進入校園、媒體、產業運用，須同步建立倫理與法律規範。
「開放」還是「封閉」，正成為全球AI產業的新分水嶺。中國主導的開放AI模型正快速崛起、挑戰既有格局。對於全球科技產業、政策制定者、企業，以及普通使用者而言，皆意味著一次重大轉型。未來數年，AI主導權、數據治理、產業競爭力將隨之洗牌，而台灣若能提前因應與投入，不失為一個難得機會。
