大學實驗室推動中國 AI 飛躍，差距縮小至四分之一

中國一個大學實驗室培育出推動該國 AI 飛躍的科學家，Kimi K3 現已在程式碼基準測試中擊敗 Claude Opus 4.8，將與美國頂尖實驗室的差距縮小至四分之一。這些研究人員在單一學術課程中受訓，已將其研究成果轉化為可直接與矽谷頂級產品競爭的商業產品。

「中國更重要的競賽，或許在於將 AI 擴散至實體經濟。」專注於 AI 與中國議題的分析師、電子報 AI Proem 作者葛蕾絲·邵（Grace Shao）表示，「我從未聽過任何高層主管或研究人員將自己的工作描述為對抗美國的國家競賽。」

來自月之暗面（Moonshot AI）、Z.ai、DeepSeek 和阿里巴巴的中國模型，其能力幾乎與 OpenAI、Anthropic 或 Google 的產品相當，且使用成本遠為低廉。Kimi K3 是迄今發布的最大規模開源模型，在真實世界程式碼基準測試中位居 Claude Opus 4.8 之上。美國出口管制原應讓中國落後——但差距反而從一個學期縮短至四分之一。

此一加速進展正威脅美國 AI 領頭羊所享有的估值溢價。Anthropic 每月支付 xAI 12.5 億美元租用 GPU，而中國實驗室卻能以極小成本取得可比的成果。若此趨勢持續，全球 AI 市場的競爭格局可能出現決定性轉變。

從實驗室到產品

該大學實驗室的成果涵蓋前沿研究與商業部署。今年稍早發布的 DeepSeek R2 與 Qwen 3 證明，即使無法取得最先進的輝達（Nvidia）晶片，中國實驗室仍能媲美美國的前沿表現。據一位熟悉該實驗室運作的消息人士所言，這些科學家將研究成果變現的能力，已讓學術論文轉化為能創造營收的產品。

中國的製造業基礎進一步強化此一優勢。中國生產全球太陽能板約九成的關鍵零組件，並供應全球近九成的人形機器人。這種實體世界的優勢，加上 AI 軟體的進展，使中國企業得以透過「一帶一路」倡議出口 AI 服務，在亞洲、非洲和拉丁美洲各地建置資料中心與光纖網絡。

成本差異極為懸殊。據報導，中國前沿模型每 token 的營運成本遠低於美國同類產品，使其對大規模採用 AI 的企業更具經濟效益。當 OpenAI 和 Anthropic 對 API 存取收取高額費用時，中國實驗室則以積極定價和開源權重發布策略，在新興經濟體搶佔市佔率。中國甚至已在東海海面下 35 公尺處建造一座資料中心，以海水冷卻、離岸風電供電——此舉顯示中國願意投資於非傳統的 AI 基礎設施。

對美國 AI 領頭羊的意義

對 OpenAI 和 Anthropic 而言，競爭威脅已不再是理論問題。中國模型一方面縮小基準測試的差距，另一方面則以低於美國的定價搶市。Anthropic 每月向 xAI 支付 12.5 億美元的 GPU 租賃費用，凸顯美國前沿 AI 的資本密集特性——而中國實驗室透過更有效率的訓練方法與開源發布，成功避開了這種成本結構。

白宮對中國科技的矛盾立場——一方面放寬晶片出口限制，另一方面又在辯論聯邦機構是否能使用 Anthropic 的模型——進一步模糊了競爭局勢。布魯金斯學會約翰·L·桑頓中國中心研究員凱爾·陳（Kyle Chan）表示，相較於美國，中國政府與企業「行動非常迅速」。

對投資人而言，問題在於當中國競爭對手以更低成本提供可比的效能時，美國 AI 領頭羊能否維持其估值溢價。在不到一年的時間內，差距已從一個學期縮短至四分之一——按照此一速度，競賽的接近程度可能超過市場目前的反應。美國 AI 股以遠高於前瞻本益比的水準交易，任何對技術護城河的持續侵蝕，都可能壓縮這些估值。

本文僅供資訊參考，不構成投資建議。