拜登擴大晶片禁令!中俄等22國「AI模型也禁輸」:AI擴散規則有何效應?輝達變苦主?
拜登擴大晶片禁令!中俄等22國「AI模型也禁輸」:AI擴散規則有何效應?輝達變苦主?

重點1:拜登政府提出名為「人工智慧擴散臨時最終規則」(Interim Final Rule on Artificial Intelligence Diffusion)的AI晶片禁令, 以國安為由,防範中國等潛在競爭對手取得AI技術,與生產商及其他國家的經濟利益,限制範圍擴大至120個國家,但不包括台灣。

重點2:此禁令在美國科技業引發爭議。部分業者認為,此舉倉促且可能損害美國企業的全球競爭力,並導致全球供應鏈斷裂;輝達(NVIDIA)更罕見重砲聲明,直言禁令不但「反中」,更將扼殺創新,且無助於達成其宣稱的國家安全目標。

重點3:該禁令允許約18個主要盟友不受晶片出口限制,其他國家則設有進口上限。此外,符合特定條件的機構可申請特殊許可,購買更多晶片。 同時,禁令有120天緩衝期,也將給予業界一年的時間調整,最終將由即將上任的川普政府決定是否實施。

美國擬3級列管AI晶片:中俄成重點管制對象

針對拜登政府在卸任前夕推出的「人工智慧擴散臨時最終規則」(下稱:AI擴散規則),白宮國家安全顧問Jake Sullivan表示,「如果由中國而非美國來決定全球AI的未來,我認為這其中的利害關係非常重大。」

根據白宮資料,人工智慧晶片的出口將分三級管制,第一級關鍵盟友和夥伴包括台灣等18國,不受任何限制。這波管制也限制「封閉式AI模型權重」出口,也就是不得對中國等被列為第三級的國家提供運算能力強大的AI模型。

AI擴散規則列入的主要盟友包含 台灣、日本、南韓、澳洲、比利時、加拿大、丹麥、芬蘭、法國、德國、愛爾蘭、義大利、荷蘭、紐西蘭、挪威、西班牙、瑞典和英國。

而在上述主要盟友之外的國家,每個國家最多可採購5萬個繪圖處理器(GPU)。若這些國家在再生能源和技術安全目標上與美國一致,也可透過政府間協議將上限提高到10萬個;此外,特定國家機構也可以申請特殊許可,允許在兩年內採購最多32萬個先進GPU。

而被列為第三級管制的國家,則包括 中國(含香港、澳門)、俄羅斯、伊朗、北韓、委內瑞拉、尼加拉瓜、敘利亞等約22國。 美國目前禁止對這些國家出口先進人工智慧晶片。新方案將把最強大的「封閉式AI模型權重」(closed-weight frontier AI models)也納入管制。

AI擴散規則預計將對更廣泛的國家實施限制。Raymond James分析師Ed Mills指出,美國官員尤其關注在中東和東南亞建立的數據中心:「中國企業利用這些數據中心,使用他們無法進口到中國的技術來構建AI模型。」

輝達成苦主!痛批拜登「扼殺創新」

據《美聯社》報導, 新規定預計不會阻礙亞馬遜(Amazon)、Google 和微軟(Microsoft)等領先雲端運算供應商以人工智慧驅動的資料中心擴張計畫,因為針對尋求大量先進AI晶片的受信任公司設有豁免條款。反觀,輝達在AI晶片領域的市占率估計高達90%,因此受到的影響也最大。

黃仁勳CES2025.jpg
輝達由於在AI晶片市占率最高,恐成為新禁令的最大受害者;圖為執行長黃仁勳,於2025年CES展會登台。
圖/ NVIDIA

AI擴散規則在美國科技產業內部引發廣泛爭議。資訊科技產業委員會(Information Technology Industry Council)上週致函美國商務部長雷蒙多(Gina Raimondo),警告民主黨政府, 倉促實施新規定,可能導致全球供應鏈斷裂,並使美國企業處於劣勢。

半導體產業協會(Semiconductor Industry Association,SIA)週一也表示,對這項政策在總統交接前「倉促推出」感到失望。SIA總裁兼執行長John Neuffer表示: 「新規可能將戰略市場拱手讓給競爭對手,進而對美國經濟以及在半導體和AI領域的全球競爭力造成持久傷害。」

一位熟悉AI擴散規則但不願具名的業界高層透露, 擬議的限制將限制已用於電玩的晶片供應,並限制哪些公司可以在國外建立數據中心。 就此消息,總部位於中國的數據中心開發商萬國數據(GDS Holdings),股價在14日因此下跌近18%。

輝達外部事務副總裁Ned Finkle在聲明中表示,前川普政府為AI發展奠定了基礎,而擬議的框架將在無法達成其宣稱的國家安全目標的情況下損害創新。「這些規定披著『反中』的外衣,實際上無助於提升美國的安全,」

他也指出:「新規定將在全球範圍內控制技術,包含已廣泛應用於主流電玩PC和消費性硬體的技術。」

由於AI擴散規則包含120天的意見徵詢期,即將上任的川普政府最終可能決定向國外銷售主要由加州企業(如輝達和超微)設計的先進電腦晶片的規則。

延伸閱讀:拜登出手!美國「301調查」狙擊中國成熟製程晶片:手機、汽車、洗碗機⋯都受影響
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資料來源:輝達白宮美聯社The Verge

本文初稿為AI編撰,整理.編輯/ 李先泰

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數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?
數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?

2019年金融監理機關正式將雲端納入委外規範後,揭示金融業上雲時代來臨,國泰金控數數發中心成立雲端策略發展部,負責擬定集團上雲策略,並於2020年正式啟動7年集團雲端轉型計畫;在多數金融機構仍停留在單點遷移或IT現代化的現下,國泰金融集團在 2025 年即完成 100 套系統上雲,更將雲端轉型階段從 Cloud Ready、Cloud Adoption 推向 Cloud First,成為數據與人工智慧應用的關鍵引擎。

國泰金控資訊長|吳建興 James Wu
圖/ 數位時代

「百套系統上雲不僅僅是數字,更是讓國泰從『 IT 進化業務』邁向『 IT 驅動成長』的關鍵轉折。」國泰金控雲端策略發展部協理顏勝豪表示,上雲帶來的效益十分顯著,包括提升資源可用性與營運敏捷度、減輕 IT 維運負擔;同時,雲端業者多具備零碳排或綠能機房機制,亦有助於企業朝向 ESG 永續營運邁進。「金融上雲不是單純的現代化基礎設施或者是升級技術,而是為了換取速度與可靠度,讓集團可以加速創新腳步、彈性調配資源,以及培育所需人才與技能,為未來做最佳準備。」
為讓集團員工、金融同業以及有志上雲的夥伴可以進一步探討雲端轉型的各種可能,國泰金控舉辦雲端轉型成果發表會,會中除有集團子公司分享最新成果,三大公有雲平台業者也從不同技術視角共同探討在合規、資安與 AI 應用的可能。

七年、三階段,國泰金融集團將雲端內化為營運流程與創新引擎

國泰金控科技長|姚旭杰 Marcus Ya
圖/ 數位時代

為什麼國泰可以領先市場完成雲端轉型、數據與 AI 賦能業務?

顏勝豪認為,雲端轉型的起點不是直接遷移系統,而是從四個面向打底:應用系統盤點評估、雲端架構設計、雲端遷移藍圖規劃,以及組織治理框架建立,而這也是 Cloud Ready 階段最重要的事情。
「不同子公司有不同商業模式與節奏,若沒有共同語言與平台底座,上雲很容易各自為政。」顏勝豪表示,為讓所有員工可以齊步前行,國泰以雲端遷移方法論 Cathay 6R(註1)作為共同語言、用平台作為共同底座,讓轉型不只是技術選擇,而是集團行動。
完成單一系統的雲端遷移後,便進入 Cloud Adoption 階段。在這個階段中,要透過大規模遷移建立更成熟的上雲標準作業流程(SOP),透過 FinOps 機制控管與優化雲端營運成本,以及透過自動化與治理模型確認多雲環境與安全與維運穩定性,目標是將雲端內化為組織日常運營的一部分,進而邁向 Cloud First 階段:在合規前提下,新專案與系統升級預設在雲端環境開發,並善用雲原生優勢加速新產品功能開發速度。
「集團雲端策略只有一個核心原則:讓雲成為 AI 時代的成長引擎,而不是單純的基礎設施。」關於國泰的未來雲端布局,顏勝豪如是總結。

國泰金控 雲端策略發展部 協理|顏勝豪 Otto Yen
圖/ 數位時代

以雲端為 AI 資源引擎、發揮數據燃料價值,實現 AI 賦能業務應用

國泰不僅在2025年完成集團百套系統上雲,也啟動數據上雲計畫並為 GenAI 奠定基礎建設。
例如國泰金控實現數據上雲,打造資料湖倉與 GAIA 生態系統架構為 AI 賦能業務做準備:成立國泰風險聯防中心(CRC)攜手集團洗防人員強化風險控管與金融犯罪因應能力;釋出國泰員工 AI 助手–Agia–Beta
版,提供差勤、福利與權益、技術支援、職務職能與集團其他資訊等五大類別管理辦法等查詢服務;此外,亦推出集團數據共享平台、集團法規知識庫、 AI 評測中心等服務,更好發揮 Cloud First 與 AI 賦能業務應用的價值。
雲端是 AI 時代的關鍵底座、數據則是 AI 的燃料。顏勝豪指出,發展AI需要龐大的 GPU 算力,若自建 GPU 機房,不僅硬體設備昂貴、折舊速度快,光是散熱系統一年就高達兩、三千萬元的成本,若採取雲端資源,可以隨啟隨用,同時,大幅降低試錯成本。「當雲端打好基礎、AI成為能力模組,銀行、人壽、產險與證券的創新不再是單點突破,而是放大集團級綜效。」

國泰以 Cloud First + AI 持續領先市場、形塑未來樣貌

「雲端可以優化算力成本,資料則決定 AI 應用上限。」顏勝豪解釋,在 AI 新世代,AI 模型定調能力「下限」,集團子公司掌握的「獨特資料」則決定應用的「上限」,考量雲端有許多好用 AI 服務,唯有資料上雲才能發揮數據價值、用 AI 賦能集團各子公司業務。
例如國泰世華銀行將採取多公有雲策略,打造雲端智慧生態圈,並以現代化雲原生技術拓展應用場景;同時,運用 AI 與資料分析優化客戶服務體驗,並藉由跨雲整合機制支援多元業務模式,以充分發揮上雲效益。至於國泰產險,不僅在兩年半內完成13套核心系統上雲、優化營運流程,如以 Serverless 架構打造百萬級效果、萬元成本的短網址系統等,讓雲端成為產險驅動長期成長的核心引擎與標準配備。

國泰人壽則是透過雲端與 AI 滿足不同客戶需求,如以 AI Search 精準呈現關鍵字搜尋結果,讓客戶可以精準且快速的查找所需資料、大幅優化官網體驗與滿意度。至於國泰證券則是於2026年初推出「庫存管家」服務,以客戶持股為核心,應用 AI 技術打造個人化推播服務,協助投資人更有效率地掌握庫存狀況,提供更即時、系統化的投資管理體驗。
總的來說,國泰金控在集團的雲端轉型不僅是技術升級,更是思維革新,從百套系統上雲進展到 Cloud First 階段,可以預期在雲地基礎下,國泰將進一步引領 AI 時代變革,持續提升營運韌性與放大創新價值。

註1:Cathay 6R 國泰設計 Cathay 6R 雲端遷移方法論,將系統遷移方式依據上雲模式、系統開發成本分為 Rehost 、Replatform、Refactor、Rewrite、Replace 和 Retain 共6種遷移架構,並能對應到 IaaS、PaaS、SaaS 三種不同上雲模式。

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