概述：AI 治理的地緣政治轉向

AI 治理已從學術討論演變為地緣政治競爭的核心戰場。2022 年以來，以晶片與算力為核心的技術民族主義急速升溫，使 AI 治理不再只是倫理或法規問題，而是國家安全、經濟競爭力、地緣影響力的綜合博弈。

美中兩國正在從技術標準、出口管制、資料流通到 AI 軍事應用等多個維度展開全面競爭。美國商務部工業安全局（Bureau of Industry and Security，BIS）自 2022 年起多次更新先進晶片出口管制，試圖以算力封鎖減緩中國 AI 發展速度；中國則以稀土、鎵、鍺出口管制反制，並加速自主晶片研發。台灣的台積電（TSMC）因掌握全球超過 90% 最先進晶片製造能力，成為這場競爭中的核心地緣政治籌碼。

運算治理（Compute Governance）作為新興治理工具，主張透過追蹤、登記、設定訓練算力門檻（如美國行政命令的 10²⁶ FLOP、EU AI Act 的 10²⁵ FLOP）來識別高風險 AI 系統。算力的集中性使其天然具備治理槓桿效應——晶片製造高度集中於少數廠商，出口管制能有效切斷算力供應鏈。資料主權與主權 AI（Sovereign AI）亦是新興治理趨勢，各國政府強調對 AI 全鏈路（資料、模型、基礎設施）的自主控制，避免對外部雲端服務或模型的戰略依賴。

中美 AI 脫鉤與出口管制

美國對中晶片出口管制自 2022 年起歷經四波演進，從禁止特定型號出口，逐步擴及設備維護、算力密度限制，乃至首次對 AI 模型權重（model weights）實施管制。

四波管制演進（2022–2025）

  • 2022 年 10 月（第一波）：BIS 禁止向中國出口 NVIDIA A100、H100 等高端 GPU 及 14nm 以下製程設備，標誌美中科技脫鉤從「緊張」升至「正式切斷」階段。NVIDIA 隨後推出降規客製化版本：A800（NVLink 頻寬從 600 降至 400 GB/s）、H800（互聯頻寬從 900 降至約 300 GB/s）、H20（霍珀架構大幅降規版本）。
  • 2023 年 10 月（第二波）：BIS 更新規則，新增總算力上限與效能密度限制，封堵 A800 與 H800 漏洞。H20 成為唯一仍在管制門檻以下的高端 AI 加速器，管制同時延伸至設備維護、零件供應及軟體更新。
  • 2024 年 12 月（第三波）：BIS 將 140 家中國 AI 相關企業列入實體清單，並擴大半導體製造設備出口管制範圍。
  • 2025 年 1 月（AI Diffusion Rule）：拜登政府頒布《人工智慧擴散框架》（Framework for Artificial Intelligence Diffusion），首次對 AI 模型權重實施出口管制，建立三層次國家分組架構——第一層（盟友國）幾乎不受限，第二層（多數國家）有中度限制，第三層（中國等）有嚴格限制。
  • 2025 年 5 月：川普政府宣布廢除 AI Diffusion Rule，承諾另訂替代規則；BIS 指出 AI 出口仍有其他管制依據。同年 8 月，美國政府與 NVIDIA、AMD 達成協議，允許向中國銷售 H20 及 AMD MI308，條件為美方抽取 15% 銷售收益。

實體清單（Entity List）與 CHIPS 法案

美國商務部的實體清單列管被認定有危害美國國家安全的企業：2019 年華為及 70+ 子公司被列入，2020 年 12 月中芯國際（SMIC）因與中國軍工複合體關聯被列入，2022 年後更多中國半導體與 AI 企業相繼被列管，2025 年台灣亦將華為、中芯納入本國戰略高科技商品實體清單。

2022 年 8 月 9 日簽署的《CHIPS 與科學法》（CHIPS and Science Act）提供 390 億美元補貼用於美國本土晶片製造、25% 先進製造投資稅收抵免、130 億美元用於半導體研發與人才培育，以及 1,740 億美元用於整體科技研究生態系統。實施成果帶動超過 4,500 億美元私人投資，覆蓋 90+ 項目；台積電亞利桑那廠取得 66 億美元補貼，預計 2030 年生產全球約 1/5 最先進晶片。

台積電的地緣政治角色

台積電（TSMC）掌握全球 64% 的晶片代工市場份額（2024 年），生產全球超過 90% 最先進晶片，使台灣成為中美半導體競爭中的關鍵節點。美方視台積電為維持 AI 領先的生命線，CHIPS Act 推動其在美國設廠；中方則視台灣為獲取先進晶片製造能力的目標。台灣的兩難在於必須在美中之間維持平衡，同時面對「若美國不再依賴台灣晶片，是否仍有保台動機？」的戰略悖論。台積電同時在日本（90 億美元）、德國德勒斯登設廠，以降低地緣集中風險。

中國反制措施：稀土與礦物管制

  • 中國《出口管制法》（2020 年 10 月）：建立雙用途商品出口管制體系，賦予政府廣泛授權。
  • 鎵、鍺出口管制（2023 年 7 月）：中國全球鎵供給份額逾 80%、鍺約 60%，管制後鎵價至 2023 年 10 月達每公斤 1,975 元人民幣，較 7 月漲幅逾 18%，全球漲幅達 68%。
  • 石墨出口管制（2023 年 10 月）：對石墨材料實施終端用戶許可證管制，石墨為電動車電池關鍵材料。
  • 全面出口禁令（2024 年 12 月）：緊接美國 12 月 2 日新一輪晶片管制，中國宣布對鎵、鍺、銻及超硬材料實施對美出口禁令，並加強雙用途石墨材料管控。

盟友協調：荷蘭 ASML 與日本

美國積極協調盟友對中晶片設備出口管制。荷蘭 ASML 最先進的 EUV（極紫外光）微影機早已禁止出口中國；2024 年 9 月，荷蘭進一步要求 ASML 申請許可證方能出售部分 DUV 浸潤式設備（1970i、1980i）給中國客戶。日本 Tokyo Electron、Nikon 等設備商亦受美日協調出口管制影響。2026 年提案中的 MATCH Act 要求盟友在 150 天內對齊美國出口管制標準，否則面臨制裁。

運算治理：算力作為政策槓桿

運算治理（Compute Governance）是以算力（computational resources）作為 AI 治理槓桿的新興政策工具。其核心邏輯：訓練前沿 AI 模型需要大量、高度集中的算力，而算力依賴特定晶片（GPU/TPU），後者的製造極度集中於少數廠商（TSMC、NVIDIA 等）。因此，透過管控晶片供應或追蹤算力使用，可識別並監管最高風險 AI 系統的開發。算力的集中性使其天然具備治理槓桿效應，是其他 AI 治理工具所缺乏的特性。

美國：拜登行政命令的算力門檻

拜登 EO 14110（2023 年 10 月 30 日）設定 10²⁶ FLOP 作為觸發報告義務的閾值，閾值設計原則為「約比 GPT-4 訓練算力高出 5 倍——當前模型不觸發，但下一代前沿模型可能觸發」。

  • 訓練算力超過 10²⁶ FLOP 的模型開發者須向聯邦政府申報
  • 訓練算力超過 10²³ FLOP（主要用於生物序列資料）的模型亦需申報
  • 算力密度超過 10²⁰ FLOP/秒的資料中心叢集須申報
  • 2025 年 1 月 20 日：川普就職首日廢除 EO 14110，AI 報告義務隨之取消

EU AI Act 的 GPAI 算力門檻

EU AI Act 建立兩層算力門檻，以訓練算力大小推定 AI 模型的風險等級，形成客觀可量化的監管觸發條件。

  • 10²³ FLOP：推定為「通用目的 AI 模型」（General-Purpose AI Model，GPAI），須符合透明度與文件要求
  • 10²⁵ FLOP：推定具「系統性風險」（systemic risk），面臨最嚴格監管義務，包括：兩週內通知歐盟 AI 辦公室、對抗性測試（adversarial testing）、事件回報義務、維護算力估算方法論記錄（誤差容許 30%）
  • 2025 年 8 月 2 日：GPAI 模型義務正式生效（2024 年 8 月 1 日後上市的模型即時適用）
  • 2026 年 8 月 2 日：歐盟 AI 辦公室的執法權正式啟動

算力追蹤與晶片登記機制

  • 晶片水印（chip watermarking）：部分研究者建議在 GPU 韌體層面嵌入識別標記，追蹤其最終用途
  • 雲端算力報告：拜登 EO 要求雲端供應商在向外國客戶提供算力超過門檻時通知政府
  • 境外算力執法：AI Diffusion Rule（雖已被撤銷）嘗試對模型權重實施出口管制，以防止境外訓練繞過晶片管制
算力的集中性是運算治理的基礎：全球最先進 AI 晶片幾乎只由 TSMC 製造，NVIDIA 幾乎壟斷高端 GPU 市場，這種集中性使得出口管制能有效切斷特定行為者的算力供應鏈。

資料主權與在地化趨勢

資料主權（Data Sovereignty）指個人或國家對其資料的法律主張與控制權，涵蓋資料的蒐集、儲存、處理、跨境傳輸等面向。截至 2023 年，全球已有 62 個國家設有資料本地化或跨境傳輸控制要求，形成日益複雜的數位邊界。

主要監管框架

  • GDPR（歐盟，2018 年生效）：第五章規範個人資料的跨境傳輸，需依賴充分性決定（adequacy decision）、標準合約條款（Standard Contractual Clauses，SCC）等機制
  • 中國《資料安全法》（2021）與《個人資訊保護法》（PIPL，2021）：對「重要資料」及跨境傳輸設有嚴格限制，敏感資料須在境內存儲
  • 印度 DPDP 法（2023）：建立個人資料治理框架，對資料受託人設有同意義務
  • 美國 DOJ 資料安全計畫（2025 年 4 月生效）：限制「受管轄交易」中敏感美國個人資料流向「受關切國家」（含中、俄）
  • EU 資料法（Data Act，2025 年 9 月生效）：強化資料主權法律基礎，擴大非個人資料的跨境管制

資料主權要求在 AI 治理上的衝擊尤為深遠：AI 訓練資料的跨境流通、推理服務的雲端部署、模型輸入的資料儲存地點，均受到資料主權法規的直接約束。各國可能以資料主權為由，要求 AI 服務商在本地設立基礎設施或使用本地資料，間接形成技術保護主義。

主權 AI：國家級 AI 自主戰略

主權 AI（Sovereign AI）是指一個國家控制整個 AI 價值鏈（資料、模型、基礎設施）的能力與戰略，以避免對外部技術的依賴。這一概念在 2024–2025 年間從邊緣議題躍升為各國政府的核心政策關切。

市場規模與成長動能

  • 主權雲市場 2024 年達 75.9 億美元，預計以每年近 30% 速度成長至 2034 年
  • IDC 預測主權雲市場將從 2025 年的 128 億美元成長至 2030 年的 580 億美元（年複合成長率 35.2%）
  • Deloitte 2026 年調查：93% 企業主管認為 AI 主權是最重要的技術治理議題（2024 年僅 41%）

各國主權 AI 行動

  • 沙烏地阿拉伯：啟動 1,000 億美元「Project Transcendence」，支持本土 AI 模型 Al-Mujadilah（阿拉伯語大型語言模型）
  • 印度：訓練 BharatGPT，使用區域資料與多語言框架，與 DPDP 法規對齊
  • 法國：Mistral AI 作為主權 AI 模型旗手，獲歐盟市場優勢定位
  • 阿聯酋：Falcon 系列開源模型，定位中東 AI 主權先鋒

DeepSeek 案例：主權 AI 的壓力測試

2025 年 1 月 20 日，中國新創公司 DeepSeek 發布 R1 推理模型，聲稱僅用約 600 萬美元訓練成本達到與 OpenAI o1 相當的性能，且主要使用受出口管制的晶片（H800）進行訓練。此事件引發全球多重衝擊：NVIDIA 單日市值蒸發超過 6,000 億美元；義大利（2025 年 1 月 30 日）、比利時等國以資料主權為由封鎖 DeepSeek，因其將多數用戶資料存儲於中國境內；美國川普政府將此視為「警醒時刻」，加強對算力出口管制的關注。DeepSeek R1 以 MIT 授權開源，部分消除主權依賴疑慮，但也引發「開源模型擴散是否使晶片出口管制失效」的根本性追問。

DeepSeek 案例揭示算力封鎖策略的根本限制：效率突破可降低對頂端晶片的依賴，「算力差距即能力差距」的假設需要重新審視。

國際 AI 治理框架競爭

在地緣政治競爭加劇的背景下，國際社會仍嘗試建立多邊 AI 治理共識。然而，美中之間的規範競爭是影響全球走向的最大變數：兩國不僅在技術能力上競爭，也在 AI 治理的規則制定上展開角力，試圖將本國規範模式輸出為全球標準。

多邊框架的進展與侷限

  • 2023 年 11 月布萊切利宣言（Bletchley Declaration）：28 國（含美、中）聯合聲明承認前沿 AI 系統性風險，促進國際資訊共享與能力評估，是迄今美中在 AI 治理上罕見的共同簽署
  • 2023 年 10 月 G7 廣島 AI 進程行為準則：11 條自願性原則，涵蓋安全測試、偏見評估、透明度，但無強制執行機制
  • 2024 年 3 月聯合國首個 AI 決議：193 個成員國一致通過，呼籲推動安全、可靠、可信的 AI，但決議屬自願性且無約束力
  • 2025 年 2 月巴黎 AI 行動峰會：61 國簽署「以人為本、永續 AI」宣言，但美國與英國拒絕簽署，顯示主要 AI 強權在治理框架上的分歧持續深化

規範競爭的核心張力

美國傾向以自願承諾（voluntary commitments）和行業自律為主，避免過度監管抑制創新，但川普政府廢除拜登 AI 行政命令後，美國的 AI 治理立場更向去管制化靠攏。歐盟則以 EU AI Act 為代表，採取強制性風險分級監管，並透過「布魯塞爾效應」（Brussels Effect）向全球輸出規範標準。中國則建立以國家為中心的 AI 治理模式，強調內容合規（如《生成式 AI 服務管理暫行辦法》，2023 年 8 月生效）與社會主義核心價值觀的一致性。三種治理模式的競爭，將深刻影響未來全球 AI 監管生態的走向。

參考來源

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