2026 年 7 月下旬，一個由美國科技公司組成的聯盟發布公開信，警告限制開放權重（open-weight）AI 模型將扼殺競爭並促使創新外流。該請願文件出現之際，中國實驗室公布了由 Moonshot AI 推出的 Kimi K3，一套擁有 2.8 萬億（trillion）參數的 AI 系統；同時，華盛頓正評估針對外國 AI 模型的制裁。財政部長 Scott Bessent 就「智慧財產權」理由提出可能的制裁，背景是指控稱中國實驗室使用蒸餾（distillation）技術，以低成本縮小與西方前沿（frontier）系統之間的能力差距。這一事件凸顯全球 AI 格局的轉變：開放權重模型——訓練參數會公開釋出的 AI 系統——已成為一場圍繞技術主權、競爭力與 AI 未來的競賽焦點。如今的爭論集中在：美國應否規範開放，還是要在日益被中國發布所主導的生態系中競爭。
中國實驗室主導開放權重 AI 生態
開放權重模型是指一種 AI 系統，其訓練參數會公開釋出，供下載、檢視、修改，並部署於私有環境。與傳統的開源軟體不同，模型背後的訓練資料以及用以重現模型的完整配方通常仍屬專有。現代的開放權重大型語言模型依賴「專家混合」（Mixture-of-Experts, MoE）架構：每次查詢只會啟用參數的一部分，使系統得以擴展到萬億級規模，同時將推論成本維持在可控範圍內。
中國實驗室目前產出的開放權重模型是最具能力者。DeepSeek 的 V4 在 MIT 授權下提供接近前沿水準的推理能力。Alibaba 的 Qwen 3.6 以 Apache 2.0 提供，累計在 Hugging Face 的下載量已突破 10 億次，並衍生出超過 180,000 個衍生模型。Moonshot AI 的 Kimi K3 於 2026 年 7 月中旬發布，宣稱擁有 2.8 兆參數，並計畫進行完整的開放式釋出。Zhipu AI 的 GLM 5.2 以及 MiniMax 的 M3，則共同補齊一個占據全球開放權重下載量大多數的生態系。
西方方案的份額較小。Meta 的 Llama 仍是全球部署最廣泛的開放權重家族，但其客製化授權限制大型公司的使用。Google 的 Gemma、Microsoft 的 Phi-4，以及法國的 Mistral Large 3 提供了具能力的替代方案，但沒有任何一者能匹敵其中國對手的分發規模。
7 月 24 日，美國科技聯盟發布開放權重政策信
在 7 月 24 日，輝達（Nvidia）、微軟（Microsoft）與 Meta 主導一個由約兩打（roughly two dozen）家企業組成的聯盟，共同發布名為「Open Weights and American AI Leadership」的信件。簽署方包含 AMD、Cisco、Hugging Face、Y Combinator 與 Linux Foundation。Alphabet、Anthropic 與 OpenAI 則明顯缺席。該信呼籲政策制定者擴大對新創的運算資源（compute）存取，投資共享的訓練資產，並避免對開放權重模型採取過早的限制。
該聯盟顛覆傳統的安全論點，主張將先進能力集中在少數關閉（closed）的模型背後，會造成系統性風險。他們表示，開放權重使外部能夠進行審查，而專有系統則拒絕此類檢視。該信是在指控稱中國實驗室使用蒸餾——亦即用西方前沿系統的輸出來訓練模型——以廉價方式縮小能力差距之際發布的。
針對開放的支持論據，也被近期的安全事件進一步強化，包括影響封閉模型分發基礎設施的入侵事件；這凸顯了在缺乏底層權重存取的情況下，獨立研究者無法調查專有系統。
開放權重 AI 模型的地緣政治與經濟賭注
關於開放權重的爭論，不僅止於授權問題，還牽涉到技術主權與市場結構。中國在開放權重上的主導地位，已引發研究者所形容的「政策死亡螺旋」。北京已實質上將開放武器化為一種分發策略：向市場大量灑出具能力的模型，同時華盛頓則在討論出口管制與安全框架。
主張限制的人士指控封閉模型的既有業者存在監管俘獲（regulatory capture）——以安全為名，主張制定規則以清除開源競爭者。支持開放的人則反駁，經濟擴散的重要性與前沿能力同樣關鍵：一個國家可以在基準測試（benchmark）榜單上名列前茅，但若其醫院、學校與小型企業因為封閉 API 的定價而無法負擔，就仍無法真正建立全面競爭力。
對歐洲而言，這個問題還帶有額外的迫切性。歐盟《AI 法案》（EU AI Act）的主要義務將於 8 月 2 日生效，推升對主權部署（sovereign deployment）的需求。法國新創 Mistral 與德國的 Aleph Alpha 將自己定位為戰略替代方案，但歐洲境內的 AI 運算（compute）僅占全球的一小部分。
開放權重模型能讓組織獲得資料主權：敏感資訊不會離開受控的基礎設施；同時也帶來成本可預測性、客製化自由與避免被供應商鎖定（vendor lock-in）的保護。對於受 HIPAA 約束的醫院、保護客戶機密特權（client privilege）的律師事務所、在空隔（air-gapped）環境中的國防機構，以及尋求可預期單位經濟學（unit economics）的新創而言，這些優勢至關重要。部署於私有基礎設施上的模型，無法被出口管制、撤銷授權或實體清單（entity-list）新增所直接關停。
常見問題
什麼是開放權重（open-weight）AI 模型？
開放權重模型是指一種 AI 系統，其訓練參數會公開釋出，任何人都可以下載、檢視、修改並在私有基礎設施上運行。與傳統開源軟體不同，模型背後的訓練資料以及用以重現模型的完整配方通常仍屬專有。現代的開放權重大型語言模型依賴「專家混合」（Mixture-of-Experts）架構，也就是每次查詢僅啟用部分參數。
為什麼美國科技公司要在 7 月 24 日發布公開信？
在 7 月 24 日，輝達（Nvidia）、微軟（Microsoft）、Meta 以及其他約兩打家企業發布了「Open Weights and American AI Leadership」公開信。該聯盟敦促政策制定者擴大對新創的運算資源存取，投資共享訓練資產，並避免對開放權重模型採取過早限制。該信主張，將先進能力集中在關閉模型背後會造成系統性風險，而開放權重則能讓外部進行審查，這是專有系統所不提供的。
