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。

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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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以AI驅動智慧轉型  中華電信打造產業升級新引擎
以AI驅動智慧轉型 中華電信打造產業升級新引擎

人工智慧技術正在加速企業的進化。中華電信早在2016年就制定了AI策略,不僅用來優化自身營運,還透過「內服外推」的策略,將實戰經驗轉化為產品與服務,例如智慧客服、法遵審閱和跨國語譯等,幫助企業在AI 2.0時代掌握人機協作的優勢,發揮AI的最大綜效。

從辨別式到生成式AI技術 驅動人機協作新紀元

2016年,AlphaGo的出現象徵著辨別式AI技術的成熟。人工智慧不僅能「看懂」、「讀懂」,甚至能「聽懂」人類的語言與行為,讓語音辨識、影像分析、文字理解等應用進入金融、製造、醫療與安防等產業。例如,金融業利用辨別式AI優化信用評估、詐欺偵測與風險管理;醫療業提升診斷疾病的能力;製造業用於品質檢測與預測性維修;安防業則透過人臉辨識與行為分析提升安全性。

隨著生成式AI與大型語言模型(LLM)的迅速發展,AI 2.0時代隨之而來。現在,不僅文本、圖像、影片、聲音、程式、數據與物件可以自動生成,還催生了代理式AI的出現。中華電信研究院院長蘇添財表示:「從辨別式AI、生成式AI到代理AI,人工智慧不僅具備成熟的數據分析、影像識別、語音合成能力,還具備語意理解能力,更重要的是,正朝著認知智慧邁進,能理解、思考、學習以及創新,開啟了人機協作的無限可能。」

然而,相較於個人使用者對生成式AI的積極採用,企業在導入AI方面仍較為謹慎。多數企業會從相對明確、風險可控的場景開始,例如客服自動化、智慧助理、文件摘要、行銷內容生成、知識庫查詢等,逐步評估資料安全、法遵框架與投資報酬率。

中華電信
中華電信研究院院長蘇添財
圖/ 數位時代

蘇添財指出:「AI導入不僅是IT專案,更是組織文化與營運流程的變革工程。」他提醒企業,若要真正發揮AI的效益,除了精準找出業務痛點、決定AI應用範疇,還需積極參與導入過程,並確保AI應用服務上線後,員工願意且滿意使用,才能發揮商業價值。

蘇添財進一步引用BCG《AI Radar Survey》指出,高達86%的企業相信人類與AI的協作將是未來的主流。協作模式多樣,有些企業讓AI成為決策輔助者,人類仍握有關鍵監督權;也有企業建構AI代理人(AI Agent)主動處理流程,只在例外情況轉交人工審核。「這些模式的共通點是,AI不再只是支援系統,而是決策與執行流程的共同參與者。」

「內服外推」策略 推動AI應用落地

身處AI變革的關鍵時刻,中華電信一方面在內部導入AI以優化營運效率、推動流程自動化,另一方面將實戰經驗轉化為產品與服務,協助客戶加速數位轉型。目標是透過「內服外推」的雙軌策略,加速AI落地,讓AI創造具體可見且有感的商業價值。

中華電信早在2016年就開始規劃與建構AI賦能的智慧客服、智慧聲控、智慧分析、智慧安防、語音助理與新興應用,並陸續推出20多個AI應用服務,例如IVR語音導航、MOD聲控助理、電信大數據分析、智慧交通、科技執法、AI總機等,並獲得市場的廣泛好評。

以智慧客服為例,中華電信透過語音辨識、語音合成、語意理解、多輪對話、知識管理、語音核證、對話分析等核心技術,開發出文字機器人、語音機器人、外撥機器人、值機應答助理、客戶心聲分析、訂位助理、掛號助理與智慧總機等服務,協助公部門、餐飲、旅遊、電商、製造、金融、醫療、物流等超過30家客戶優化客服效率與體驗。

蘇添財表示:「2016到2022年間,我們的重點不僅是打造AI應用服務,更是透過持續的實務應用與實戰經驗,全面提升『人才』、『平台』、『技術』與『資料』等方面的能力,例如員工對語音合成、影像辨識、自然語言處理(NLP)與數據分析的掌握度,為未來做好準備。」

隨著生成式AI的出現,中華電信也從AI 1.0(辨別式AI)階段邁向AI 2.0(生成式AI)階段,不僅鎖定智慧客服、智慧法律、新興應用、元宇宙、防詐資安、Copilot等六個領域,推出生成式AI賦能的產品服務,例如台灣第一個代筆遺囑生成服務、跨國即時語譯與仿聲服務等。此外,中華電信也將AI技術導入電信網路,研發智慧維運助理、自治網路、網路數位分身等服務,提升網路品質並降低維運成本。在客服領域,透過自然語言處理結合客服知識庫,能在5秒內提供一線客服人員所需的精準答案與參考資料,協助即時解決客訴問題,減少10%的客戶等待時間。同時,推出AI企業年報審閱服務,審閱人員只需匯入公司年報與相關法條,即可完成AI年報審閱工作,節省超過80%的人工作業時間,法規審閱精準度超過95%。

展望未來,中華電信將持續以「內服外推」的雙軌策略優化AI產品與服務,成為企業AI轉型的最佳夥伴。蘇添財表示,將因應AI技術的發展,深化在體現智慧(Embodied Intelligence)、多模態AI(Multimodal AI)、領域化模型(Domain-Specific Models)、可解釋AI(Explainable AI)、空間智慧(Spatial Intelligence)、人型機器人(Humanoid Robotics)、AI擴增開發(AI-Augmented Development)等領域的能力,目標是提供在地客製、可控可信的智慧應用,滿足各領域與產業的需求,攜手夥伴與客戶共同將想像轉化為價值,共建智慧新未來。

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