「QuitGPT」運動延燒!為何Anthropic被五角大廈封殺,Claude卻登頂App Store?
「QuitGPT」運動延燒!為何Anthropic被五角大廈封殺,Claude卻登頂App Store?

重點一:OpenAI 與戰爭部達成協議,允許在機密網路部署模型,並明訂禁止用於國內大規模監控、自主武器及高風險自動化決策,透過多層技術防護取代單一合約條款。

重點二:Anthropic 被列為「供應鏈風險」後,QuitGPT 運動興起,Claude 登上 App Store 美國免費榜首位。

重點三:OpenAI 合約讓五角大廈使用「任何合法目的」。法律學者質疑,AI 有能力放大「是否合法」,以增加監控的規模與精準度,而這正是 Anthropic 所憂慮的監管真空地帶。

2026 年 2 月 28 日深夜,OpenAI 執行長山姆.奧特曼 (Sam Altman) 宣布與美國戰爭部達成協議,允許其 AI 模型部署於機密軍事網路。

這筆交易的時間點意味深長:就在數小時前,競爭對手 Anthropic 的談判宣告破裂,創辦人兼執行長達里奧.阿莫代 (Dario Amodei) 以「良知上無法接受」為由拒絕對方條件,隨即被川普政府列為「供應鏈風險」,並遭到全面封殺。

OpenAI 公告明訂三條使用禁區: 禁止用於國內大規模監控、禁止操控自主武器系統、禁止高風險自動化決策(例如社會信用評分類系統)。

Altman 強調,公司保有對安全技術棧的完整控制權,所有部署限制在雲端環境、不進入邊緣系統,並派駐具安全許可的工程師隨時介入監控。他將自家做法定性為「更廣泛的多層防護」,而非只依賴單一合約條款。

然而 Altman 私下也承認,這筆協議「絕對是倉促完成的,形象確實不好看」。更尷尬的是, 他在談判破裂的同一天早上才公開表示支持 Anthropic 的立場,幾小時後便反手簽下協議 ,引發大批員工與研究者的公開批評。

黑名單效應觸發Claude美國免費下載榜首位

Anthropic 被列入黑名單的消息非但沒有重傷公司,反而意外觸發了一場消費者運動。

Instagram 帳號「QuitGPT」在消息曝光後數小時內積累逾萬名追蹤者;Reddit 上一篇呼籲「取消並刪除 ChatGPT」的貼文獲得 3 萬個讚;截至週一,QuitGPT 組織者宣稱已有超過 150 萬人「採取行動」,包括取消訂閱、轉貼聲援或前往 quitgpt.org 登記。

其結果迅速反映在排行榜上:Claude 衝上蘋果 (Apple) App Store 美國免費下載榜首位,Anthropic 向媒體確認週末用戶注冊量創下歷史新高。

為了承接流量,Claude 在週一短暫出現服務中斷,公司形容這是一波「前所未有的需求浪潮」。OpenAI 辦公室外的人行道上出現粉筆塗鴉的批評字句;Anthropic 辦公室外則出現「你給了我們勇氣」的留言。

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《華爾街日報》 (The Wall Street Journal) 的報導指出,即便在反彈聲中,Anthropic 的外部支持者數量仍在持續增加。

這場民心向背的轉移,也讓外界看見兩家公司在政治佈局上的根本差異。據報,OpenAI 共同創辦人格雷格·布羅克曼 (Greg Brockman) 曾捐款 2,500 萬美元給親川普超級政治行動委員會 (Super PAC);而 Anthropic 被川普稱為「激進左翼」公司,阿莫代本人則被國防部副部長艾米爾.麥可 (Emil Michael) 公開指控有「上帝情結」。

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Altman錯了嗎?為何遭認沒底線?

真正的爭議在於:兩家公司畫「紅線」的做法完全不一樣。

Anthropic 要求在合約裡,另外加上一條清楚的「道德禁止清單」,理由很簡單:現行法律還跟不上 AI 的能力,所以不能只說「照法律走就好」。

OpenAI 則是反過來,直接把現有的一堆法律搬進來當護身符,包含美國憲法第四修正案、《外國情報監視法》以及多項行政命令,然後同意讓五角大廈在「任何合法目的」下使用自家模型。

《麻省理工科技評論》(MIT Technology Review)記者 James O’Donnell 點出的關鍵差別是:OpenAI 把界線畫在「只要合法就行」,而不是再多設一套獨立的安全標準。

這樣一來,合約裡關於武器使用的限制,其實只在「別的法律已經要求人工審查」的情況下才真的有約束力,本身並沒有新增什麼新的義務。

至於監控,美國政府本來就能合法購買大量關於美國公民的商業數據,再搭配定位資訊和社群媒體做分析,這些在目前的法律架構下都算「合法」。AI 只是把這類行動的規模和精準度整個放大,卻沒有被這份合約真正擋住。

James O’Donnell 在文末的總結是:繞了一圈,結果還是回到原點,五角大廈照樣可以在所有「法律允許」的情境下使用 AI。而Anthropic 為了不踩這條線,付出的代價,就是吞下「供應鏈風險」的標籤帶來的業務壓力,並準備上法院打一仗。

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資料來源:The VergeWSJMIT Technology ReviewFortuneAxios

本文初稿為AI編撰,整理.編輯/ 李先泰

關鍵字: #openai #Anthropic
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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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