全球關於人工智慧的討論經常聚焦於模型：哪些系統最快、最強大、或最具成本效益。來自中國的低成本、高性能模型——由DeepSeek、z.ai和Moonshot等公司開發——加劇了這一關注，引發了與美國業界領導者差距正在縮小的看法。

然而，這些強大且低成本的模型崛起，掩蓋了一個更根本的現實：只要美國控制著AI生態系統所依賴的底層基礎設施，它就將持續主導局面。

超越模型與晶片

人們很容易將AI競爭框架為模型之間的正面對決——Anthropic的Fable對上OpenAI的GPT，或對抗DeepSeek V4和Moonshot的Kimi K3——又或者視其為以用於訓練和運行模型的專用晶片為中心的硬體故事。然而，前沿AI依賴的是一個更廣泛且資本密集的基礎：超大規模資料中心、雲端運算平台、AI伺服器，以及互聯這些設施的海底光纜。這些實體基礎設施層仍然深受美國出口管制、域外資料提取法律，以及龐大軍商合作夥伴關係外溢效應的影響。自2022年以來，美國出口管制已多次收緊對中國銷售先進AI晶片的限制，凸顯了對實體咽喉點的掌控如何直接轉化為戰略槓桿——無論哪個實驗室開發出最強大的模型。

Nvidia的AI生態系統與美國科技霸權

Nvidia的商業模式清楚展示了美國如何掌控AI生態系統。這家全球市值最高的公司，其實力源自圖形處理器（GPU）——訓練前沿AI模型不可或缺的晶片——在全球市場佔有約85%的份額（Motley Fool）。

Nvidia的生態系統延伸至Broadcom等硬體製造商，以及Amazon Web Services、Google Cloud和Microsoft Azure等雲端超大規模服務商——它們提供基礎設施，為Anthropic、OpenAI、Meta和Alphabet等基礎AI開發商提供動力。Nvidia的軟體平台CUDA將這個生態系統緊密結合。CUDA於2007年推出，已累積超過十五年優化後的程式庫、開發者工具和社群知識，成為AI開發的預設環境，對任何想要轉向競爭對手的組織施加了極高的轉換成本。

這群科技巨頭的集合，實際上構成了一個新的美國AI產業複合體的核心，通過大規模約束性合約與該國國防和情報體系建立了深厚的聯繫。美國國防部已簽署標準作業協議，使主要供應商——包括Google、OpenAI、Microsoft、Amazon Web Services、Oracle和Nvidia——能夠在機密軍事網路上部署其前沿AI工具（美國國防部）。

五角大廈的2027財年預算為自主作戰和無人機系統編列了超過540億美元，資助新成立的國防自主作戰小組（DAWG）（The Cipher Brief）。儘管此前對其技術可能如何部署存有疑慮，OpenAI、xAI和Google均已簽署約束性合約，授予五角大廈國防相關用途的「所有合法使用」權限，包括自主武器和大規模監控。

即使Anthropic正就其AI模型可能如何被使用一事對美國政府提起訴訟，該公司據報已將工程師派駐於國家安全局（NSA）內部，以改造其Mythos模型用於攻擊性網路行動，潛在目標為中國和伊朗的網路（Axios）。

華府與矽谷之間軍商結盟的規模令人咋舌。全球市值最大的十家公司正是構成此生態系統的科技企業——幾乎全為美國企業——代表著以兆美元計的商業集中度。根據布魯金斯學會的資料，僅2026年，聯邦AI合約支出就激增了907億美元（Brookings）。

超大規模服務商與硬基礎設施

隨著美國雲端超大規模服務商在全球擴展資料中心容量，它們越來越多地自行建設私人擁有的海底光纖網路。Meta計畫建造一條環球海底電纜，全長40,000公里，預計耗資100億美元（TechCrunch）。Google則通過其Pacific Connect倡議，將投資超過10億美元，進一步連接日本與南太平洋（Submarine Networks）。

這些關鍵資料管道——由矽谷巨頭擁有和運營——在2026年占可用海底電纜的70%（Submarine Networks）。華府保留了限制這些網路終端位置和誰有權存取的權力。2020年，美國監管機構以中國間諜活動的顧慮為由，封鎖了Pacific Light Cable Network的香港段——這是一個由Google和Meta支持的項目——迫使兩家公司放棄直接連接美國與香港的線路。約13,000公里已鋪設的電纜被廢棄，留置於海底無人使用（Silicon.co.uk）。

即使是中國的前沿AI實驗室，在國內託管的基礎設施上訓練模型，每當其系統與全球網際網路連接時——無論是獲取訓練資料、服務海外用戶，還是在中國境外運行API——仍然依賴美國擁有的海底電纜。中國目前正加緊沿其所謂的「數位絲綢之路」建設平行海底光纖網路（JuanCole.com），設法減少對美國在全球AI基礎實體設施主導地位的依賴和暴露。

AI超大規模服務商也受到一系列美國域外資料法律的約束。例如，美國CLOUD法要求總部位於美國的雲端服務商提供其持有、保管或控制的資料——即使該資料儲存在美國境外（Wikipedia）。在法律程序允許下，美國當局不僅可以獲取儲存的資料，還可以取得AI活動的詳細數位足跡：用戶提示、模型回應、詳細記錄誰在何時何地使用系統的存取日誌，以及揭示行為模式的技術記錄。這一權力若被行使，將賦予華府對AI生態系統非同尋常的槓桿。

美國主導地位的局限

美國對AI技術堆疊的主導並非絕對。亞洲製造商生產半導體、AI伺服器及產業所需的其他關鍵元件。Nvidia的供應鏈經由TSMC、SK Hynix和Samsung，以及Foxconn、Quanta和Wistron等系統整合商。

過去一個月內，Nvidia執行長黃仁勳宣布了橫跨台灣和韓國的數十億美元新投資和合約。在台灣，Nvidia向TSMC下訂了先進晶片和封裝訂單，並向Quanta Computer等供應商採購伺服器和網路硬體。在韓國，該公司與記憶體晶片製造商SK Hynix和Samsung簽署了價值數十億美元的協議，並與LG、Hyundai Motor Group和Doosan Robotics建立了新的合作夥伴關係。

然而，台灣和韓國不太可能將其在AI價值鏈中的位置武器化。兩國都有強烈的意願在實質上為友岸外包的美國技術堆疊中維持其收益。2022年的CHIPS與科學法案（CHIPS and Science Act）承諾提供520億美元補貼國內半導體製造，通過給予盟邦晶片製造商在美國擴大生產而非追求獨立策略的財務誘因，進一步鞏固了這一聯盟。

世界最終可能會看到相互競爭的AI生態系統浮現——一個由美國領導，另一個由中國領導——各自擁有不同的標準、基礎設施和治理框架。但在這種替代方案出現之前，美國將繼續牢牢掌握更廣泛的AI生態系統。

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