防堵走私！美國會議員擬立法「追蹤AI晶片位置」，確保輝達晶片不會流向中國|數位時代 BusinessNext

防堵走私！美國會議員擬立法「追蹤AI晶片位置」，確保輝達晶片不會流向中國

市場謠傳，美國政府將在未來幾週發布新法令，規定輝達等企業製造的AI晶片在售出後必須確認其流往何方，盼能藉此阻止先進晶片被偷渡到中國。

市場謠傳，美國政府將在未來幾週發布新法令，規定輝達(Nvidia Corp.)等企業製造的AI晶片在售出後必須確認其流往何方，盼能藉此阻止先進晶片被偷渡到中國。

路透社5日獨家報導，過去曾是粒子物理學家的民主黨伊利諾州眾議員Bill Foster表示，追蹤晶片售出後流向的技術早就出現了，且多數已內建至輝達晶片。路透訪問的獨立技術專家也同意這個說法。

Foster過去擔任科學家時，曾經成功設計數款電腦晶片。他打算在未來幾週推出一項法案，指示美國主管機關在以下兩大領域制定相關法規：一是追蹤受出口管制的晶片，確定其使用地點符合授權；二是未申請出口授權的管制晶片，透過技術防止其啟動。

確認晶片所在地的技術雖未廣泛普及、但早已存在。根據熟知內部運作的人士說法，Alphabet旗下Google為了提升資安，已開始在龐大的資料中心網絡追蹤自家AI晶片的位置。Foster法案將給美國商務部六個月的時間，擬定需要上述科技的有關規定。這項法案已獲兩黨支持。

確認晶片位置的原理，是讓晶片跟安全的電腦伺服器通訊，透過計算訊號傳輸至伺服器的時間，來判斷晶片的大致地理位置。這雖只能知道晶片所在的國家，但已遠比美國商務部負責出口管制的工業安全局(BIS)目前能取得的資訊充分。

華盛頓智庫「Institute for Progress」新興科技政策主任、之前曾是工程師的Tim Fist表示，一旦晶片銷往海外，BIS就完全不知道應鎖定哪些晶片來重點調查。確認位置後，BIS至少可以把全球的晶片區分為應該並未被偷渡的，以及可以進一步調查的。

中美AI競賽愈演愈烈，美國眾議院中國特設委員會已決定要求輝達解釋，中國AI新創DeepSeek是否使取得、以及如何取得受管制的晶片並應用於人工智慧應用程式。委員會稍早才剛釋出一份報告，直指運用輝達晶片訓練AI模型的DeepSeek，對美國國安造成「重大威脅」。

輝達4月16日強烈反駁外界質疑，否認自身得因受管制晶片流入中國負責，強調公司銷售晶片的對象完全遵照美國政府指示、且「絲毫不差」(to the letter)。輝達並指出，公司列出的新加坡營收數字是依據客戶的帳單地址計算，其中常包含美國企業的子公司。「相關產品實際是運往美國、台灣等地，而非中國。」

延伸閱讀：川普半導體關稅來了！5/7將公布細則：晶圓代工要怎麼課稅？2大難題一次解密
 OpenAI大轉彎！放棄轉型營利公司：奧特曼怎麼說？冤家馬斯克贏了？三大原因一次看

本文授權轉載自：MoneyDJ

迎接AI代理時代，中國信託3大策略重點加速金融轉型

中國信託金控自2018年起便系統性的推動AI應用，透過3大策略重點，全面深化AI於企業營運與金融服務的應用，展現其在AI創新實踐領域的領導地位。

台灣年度AI盛會「2025 AI TAIWAN未來商務展」日前圓滿落幕，展會期間同步登場的「2025 AI TAIWAN國際趨勢高峰論壇」也吸引來自產官學界的高度關注。副總統蕭美琴親臨現場致詞時指出，人工智慧正以前所未有的速度改變全球產業版圖，台灣正站在這場關鍵變革的十字路口，必須積極布局。

「我們已在硬體供應鏈上打造出一座堅固的山頭，接下來，台灣更要以AI與軟體應用為核心，開創下一座新高峰，讓台灣持續站穩世界舞台。」蕭美琴強調。

AI應用邁入「代理時代」，大量數位員工走進職場

目前，AI應用的發展已從單純的聊天問答與內容生成，邁入全新的「代理時代」。Google前台灣董事總經理簡立峰說明，所謂AI代理（AI Agent），不僅能理解與回答問題，更具備推理、規劃甚至執行任務的能力。像是特斯拉的無人計程車服務，或Amazon的倉儲與送貨機器人，都意味著AI不再只是螢幕中的語言模型，而是直接參與了人們的日常生活，甚至取代部分白領工作，成為職場上的虛擬同事，舉凡代理撰寫軟體程式碼、產出研究報告等任務，AI都能勝任。

受邀擔任主題演講嘉賓的中國信託金控資訊最高主管賈景光，對此趨勢也有相同見解。他預期，未來金融職場將迎來大量數位員工，AI角色亦將從過去的助理定位，躍升為具備博士班水準的專業夥伴，全面協助企業提升營運效率與生產力。

事實上，為了迎接這股變革浪潮，中國信託早在2018年便前瞻性地成立AI實驗室，積極借鏡國際金融業的成功經驗，推動各項AI專案。這項超前部署的策略，也讓中國信託成為台灣首家連續四年榮獲《Global Finance》雜誌「全球傑出金融創新實驗室」殊榮的金融機構，展現其在AI創新應用領域的領導地位。

中信AI發展策略的3大核心重點

進一步探究中國信託金控的AI應用發展策略，可以歸納出3大核心重點。

第一是採取「導入通用工具＋自建AI模型並行」的雙軌推動模式。目前市面上由科技大廠或新創企業提供的AI工具已相當成熟，如：語意搜索、摘要總結、內容生成等工具，只要確保符合資安與內控標準，即可快速導入與應用。此外，針對中信獨有的經營Know-how、產品知識、關鍵決策能力等核心競爭優勢，則透過自建AI模型的方式內化至系統中，藉此強化差異化競爭力，與通用工具形成有效互補。
第二為打造AI賦能的企業文化。賈景光強調，推動AI賦能，絕非單純的技術導入專案，而是一場全方位的企業文化變革，必須由高階主管帶頭學習與使用AI，再結合員工教育訓練、不定期內部應用成果與外部趨勢分享、建置學習資源庫、以及Prompt Engineering的技巧養成與實戰演練等方式，循序漸進，逐步型塑出AI賦能的企業文化。

尤其考量到「如何下正確指令」（Prompt Engineering）是AI效益最大化的關鍵，中國信託也將內部累積的指令設計技巧與應用實例，整理為知識庫，讓全體員工得以共同學習、快速上手，加速落實AI於日常工作中。目前，中國信託金控已經盤點出超過200個AI應用情境，協助員工有效提升40%至70%生產力。

第三則是鎖定關鍵應用場景、最大化AI導入成效。每個產業都有自己的關鍵議題，企業在導入AI時應回歸業務本質，從產業策略與關鍵流程出發，找出痛點並對症下藥，才能創造出AI應用的最大價值。

像中國信託便聚焦於優化客戶體驗、提昇內部效率與風險管理3大金融業核心議題，發展相關的AI應用，例如：智能客服已實現70%的客戶詢問可於1秒內快速回應、自主研發的AI模型能主動偵測並攔截可疑交易，2024年累計成功阻擋的詐騙金額已達8.4億元新台幣，為客戶資產安全提供有力保障。

隨著內部AI應用已小有所成，如今，中國信託正積極邁向產業共創階段，並響應金管會倡議成立的「金融科技產業聯盟」，擔任「金融科技應用研發工作圈」的首屆召集人。透過聯合學習、金流履歷、資料整合等方式，研發可以解決金融業共通性問題的AI相關應用，如 : 目前的首要任務是建構全國性金融同業防詐平台，以科技精準阻詐、達到守護民眾財產安全的目的。賈景光強調，唯有打破單打獨鬥，串聯產業力量，才能加速AI在金融業的落地與深化，進一步提升台灣在國際舞台上的AI應用實力，真正讓台灣的金融科技在全球發光發熱。