中國正考慮限制外國存取其最先進的AI模型。中美兩大強權都將AI視為戰略資產，這可能導致歐洲本已脆弱的談判地位進一步惡化。
根據路透社引述三位知情人士的報導，中國當局上個月與多家領先科技公司舉行會談，討論可能限制外國存取中國最先進的AI模型。這些限制也將涵蓋尚未發布的模型，據報導，阿里巴巴、字節跳動以及新創公司Z.ai都出席了會議。
這些由商務部主導的會談，涵蓋了對高性能系統（包括閉源和開源模型）的限制。據一位消息人士透露，官員們考慮將受保護AI技術的竊取或轉讓納入中國嚴格的國家安全法管轄。他們也討論了對國內AI新創公司資金來源的更嚴格控制。目前任何規則的範圍仍在討論中，可能只適用於未來的模型，至於何時生效仍是未知數。
自DeepSeek的R1模型推出以來，中國模型憑藉低成本和不斷提升的能力，在全球範圍內取得了進展。阿里巴巴的Qwen和字節跳動的Doubao是中國最廣泛使用的模型之一，而Z.ai最近也以GLM-5.2引起轟動，該模型以極低的成本接近美國的尖端性能。如果北京限制存取，許多公司的成本將會上升。
北京長期以來一直在保護其AI產業，此舉符合更廣泛的保護主義模式。今年四月，中國國家規劃機構命令Meta撤銷其以20億美元收購中國新創公司Manus的交易。六月初，中國也實施了更嚴格的海外商業交易規定，涵蓋中國投資者、技術和數據。中國還調查了Manus和其他已遷往海外的新創公司，以釐清是否存在潛在的出口管制違規行為。
根據路透社報導，五月份的一個專家小組勾勒出存取限制的可能樣貌，其摘要刊登在最高人民法院的一份期刊上。該小組提出了一個分級系統：基本的開源工具只需註冊；先進技術需要進行安全審查；而最敏感的尖端模型則可能完全不公開發布，或僅限於國內使用。
美國樹立了先例，中國正在效仿華盛頓的做法。川普政府擔心外國軍事和情報機構濫用美國AI。六月，美國禁止外國國民存取Anthropic最先進的模型Fable和Mythos。由於無法即時驗證國籍，Anthropic最初在全球範圍內關閉了這些模型。在實施新的安全措施後，Fable的出口管制被解除。然而，專為網路安全專業人士設計的Mythos，仍僅限於少數值得信賴的美國組織和經過審查的合作夥伴使用。
根據路透社報導，中國官員擔心華盛頓可能利用Mythos來利用軟體漏洞，損害中國利益。安全公司360的創辦人周鴻禕正呼籲開發一個中國版的Mythos。
歐洲的便捷替代方案正在消失。對歐洲而言，這不只是一個小註腳。中美兩大強權現在都將其最佳AI模型視為戰略資產，必要時將會保留。直到目前為止，許多人將中國的開源、可免費下載的模型視為比昂貴的美國服務更具主權的替代方案。然而，中國提議將其最敏感的模型保留在國內，顯示這條路徑也變得不可靠。
今天依賴廉價中國技術的公司，明天可能就會被拒之門外。除了法國供應商Mistral之外，歐洲仍普遍缺乏自己的競爭性產品。歐洲央行前總裁馬利歐·德拉吉（Mario Draghi）關於歐洲競爭力的一份報告，詳細闡述了數位差距有多大：歐盟超過80%的數位產品、服務和基礎設施都依賴外國供應商。
德國研究與創新專家委員會（EFI）於2026年2月發布的一份報告，也描繪了德國和歐洲AI領域同樣嚴峻的景象。
只要歐洲作為貿易和聯盟夥伴仍具影響力，大多數情況下仍能維持存取權。這種影響力建立在目前穩定的兩大支柱上：一個約有4.5億消費者的龐大單一市場，以及透過法規制定全球標準的能力（即「布魯塞爾效應」）。然而，這些支柱背後的經濟繁榮，嚴重依賴高價值的知識工作，即歐洲為全球貿易貢獻的訓練有素的工程師、開發人員和研究人員。而AI正威脅著侵蝕這類工作的價值。
軟體產業已經發出警訊。對初級開發人員的需求正在下降，因為AI工具能夠處理簡單的程式編碼任務，導致公司填補的初級職位減少。這打破了從初學者到經驗豐富開發人員的傳統晉升途徑。今天衝擊初級程式設計師的現象，一旦模型能夠常規性地完成他們的工作，明天就可能波及工程師和研究人員。沒有理由假設AI的進展會在未來幾年突然停止。
一個舊問題正在面臨第二次人才流失。歐洲的人才外流並非新鮮事。多年來，有潛力的歐洲公司一直被外國買家收購，從AI實驗室DeepMind到晶片設計公司ARM，再到芬蘭公司Silo AI（AMD於2024年以6.65億美元收購）。根本原因是長期存在的資金缺口。
根據歐洲投資銀行的數據，歐盟超過五分之四的主要融資輪都有外國主要投資者。在舊金山，這個數字僅為14%。出資者往往會將公司遷往國外或直接收購，歐洲因此不斷失去那些可能成為產業領導者的公司。
AI現在為同樣的人才流失開啟了第二條、更快的通道。專業知識可以少量購買，並直接輸入到模型中。像Mercor這樣的平台將專家與AI實驗室連接起來，這些實驗室將他們的知識用作高品質的訓練數據。市場正從大量簡單範例轉向規模較小、由專家策劃的數據集。人類的專業知識流入訓練和評估數據，從而永久性地提升AI模型的性能。
對歐洲而言，這兩種趨勢共同構成雙重風險。這個大陸一如既往地不斷將公司和人才流失給外國所有者。但現在，其專家的專業知識也作為訓練材料流失，用於歐洲幾乎不擁有的模型。過去製造業曾轉移到成本較低的國家，而現在正在遷移的是智力資本，流入外國AI模型。
如果沒有更大的公共投資、政治意願和本土能力，歐洲將繼續被夾在兩個日益將AI視為影響力工具的強權之間。
歐洲現在正從弱勢地位進行投資。至少，歐洲已不再坐以待斃。歐盟執委會主席烏蘇拉·馮德萊恩（Ursula von der Leyen）於2025年初宣布了「InvestAI」倡議，目標是為AI動員約2000億歐元。這包括來自私人「AI冠軍」倡議的1500億歐元，以及額外500億歐元的歐洲投資。
其中200億歐元將用於最多五個所謂的「AI超級工廠」（AI Gigafactories），這些大型資料中心旨在為歐洲提供訓練尖端模型的能力。歐盟理事會於2026年1月通過了法律框架。
然而，實施進度卻落後了。超級工廠的正式招標已多次推遲，目前預計在2026年夏季進行。首批設施的建設預計於2027年開始，因此任何實際的營運影響最早也要等到那之後才會出現。
即使是歐洲的整體努力，在全球範圍來看也顯得微不足道。根據目前的分析師和媒體估計，美國四大科技巨頭亞馬遜、Alphabet、微軟和Meta，僅在2026年一年，就可能在AI相關投資上合計花費7000億美元。這幾乎是他們前一年支出的兩倍。四家美國公司在一年內投入AI的資金，大約是歐洲整個多年期倡議所預計的三倍。
同時，歐洲也正在放寬自身的規定。2025年11月的「數位綜合法案」（Digital Omnibus）將高風險AI應用在《AI法案》下的關鍵義務推遲到2027年，某些情況下甚至推遲到2028年。官方目標是讓國內公司有喘息空間，以應對美國和中國的競爭對手。批評者則認為這是屈服於大型科技公司和美國政府的壓力。
資金和放鬆的規定是否足以打破雙重依賴，仍是一個懸而未決的問題。同樣地，所有相關參與者是否真正理解這項技術的規模，也令人存疑。歐洲有些人似乎寄望於AI泡沫破裂，或寄望於「跳躍式發展」（leapfrogging），認為聰明的捷徑可以跳過運算和數據的落後。然而，最近的發展卻指向相反的方向。
原始運算能力、龐大的數據集和實踐經驗，催生了像Mythos這樣在短時間內顛覆既有網路安全實踐的模型。最近的研究也表明，大多數基準測試實際上低估了AI代理的實力。這就是華盛頓和北京將這些系統視為戰略資產的原因。如果認為這種趨勢會自行消退，那就忽略了驅動這些模型的運算和數據是真實存在且難以追趕的事實。對歐洲而言，這意味著要認真面對現實，而不是希望問題自行消失。
