美國AI出口管制框架 vs. 中國AI發展

深入探討美國「人工智慧擴散出口管制框架」法規，分析其對全球AI產業發展、國際合作、以及技術供應鏈的潛在衝擊。了解這項新法規如何重塑全球AI競局。

美國近期提出一項名為「人工智能擴散出口管制框架（Export Control Framework for Artificial Intelligence Diffusion）」的新規，宣告將對全球 AI 晶片佈局產生重大影響。以下將重點整理此框架的核心內容、適用範圍與背後的主要爭論焦點。

一、三大分組：全球 GPU 出口管制新模式

1. 第一組：AI 20（AIA）-第一級國家(18個最親密盟友)

包含澳洲、比利時、加拿大、丹麥、芬蘭、法國、德國、愛爾蘭、義大利、日本、荷蘭、紐西蘭、挪威、韓國、波蘭、西班牙、瑞典、瑞士、英國以及台灣等國家與地區。

• 企業自主度較高：在這些國家或地區內部署算力相對自由。
• 全球部署限制：在境外（不屬於該名單，亦非禁運國）部署算力不可超過該企業總量的 25%，單一國家上限為 7%。
• 若在當地以外之地區擴充算力：需向美國政府申請通用許可，並符合報告與安全合規要求。
• 包括主要NATO盟國、日本、韓國和台灣
• 可無限制取得AI晶片
• 經驗證的企業無需限制

2. 第二組：涵蓋 140 多國家(非禁運國家)

如新加坡、墨西哥、馬來西亞、阿聯酋、以色列、沙烏地阿拉伯和印度等。部分原屬北約盟國的 18 國（例如葡萄牙、立陶宛等）也被歸入此類。

• 配額制度（LPP 豁免）：
  • 根據該國家可能使用的合理總算力（TPP）推估 GPU 數量上限。
  • 2025-2027 年期間，每國年可輸入的 GPU 最高約為 5 萬顆。
• 轉口與再次出口規範：若想輸出超量 GPU，需向美國商務部申請許可，一旦超過配額即遭禁止。
• 需要新的許可途徑
• 最多可購買1700個GPU(約4000-5000萬美元)的低量豁免
• 較大訂單需要額外審查

3. 第三組：全面禁運國家（約 24 國）

基於美國 EAR（Export Administration Regulations）和 D:5 類別之戰略武器禁運清單，如中國大陸、古巴、伊朗、北韓、敘利亞等，以及包含澳門在內。

• 禁止出口：無法向這些地區或國家的資料中心供應受管控的 GPU。

二、UVEU 制度：解方與限制並存

UVEU（Universal Validated End User） 是針對第二組國家推出的「通用已驗證最終用戶」制度，主要目標在於保護美國企業全球布局的彈性。

1. 美國企業申請 UVEU 資質：如 Azure、AWS、甲骨文或自建數據中心的 OpenAI 等。
2. 豁免配額限制：取得 UVEU 後，該企業可在當地部署 GPU 而不受「5 萬顆年限額」影響。
3. 50% 算力留在美國本土：必須保證至少一半的總算力仍在美國，以維持美國競爭優勢。
4. FedRAMP High 認證：
   • 業者需符合美國聯邦政府雲端安全標準與網路安全規範
   • 每年進行第三方審計，並執行嚴格數據存儲與人員訪問控制

三、閉源 AI 模型權重的管制

1. 開源模型權重：目前並未限制表現低於現有開源模型的版本。
2. 大模型 FLOPs 門檻：
   • 美國傾向以 FLOPs 為指標，若消耗運算量超過一定門檻（例如 10^25 或 10^26）則列為管制重點。
   • 關鍵大模型如 GPT-4、Gemini、Claude 3 可能受到限制。
3. 第二、第三組國家托管的限制：
   • 閉源模型權重若欲部署於第三組禁運國家，則被嚴格禁止。
   • 第二組國家若要托管，需要符合安全標準；若企業取得 UVEU，則能豁免部分限制。

四、政策爭議：美國政府內部的三大陣營

1. 「控制」派
   • 支持強力限制 AI 技術外流，避免給美國帶來更大的國安風險。
   • 包括部分國會議員、國安官員，以及部分高階 AI 企業 CEO。
2. 「擴散」派
   • 以甲骨文和部分雲廠商為代表，認為應該盡速在全球推廣美國 AI 技術。
   • 只有搶先占領國際市場，才能阻止中國等對手擴張影響力。
3. 「杠桿」派
   • 主張將 AI 出口管制作為外交籌碼，用以換取他國在地緣政治或技術標準方面的配合。
   • 或要求他國認同並執行由美國主導的 AI 安全規範。

五、未來走向與影響

• 法規形式：「臨時最終規則」（Interim Final Rule）可望在《聯邦紀事》刊登後 60 天內生效， bypass「公開徵求意見」程序，執行速度快且強度高。
• 業界壓力：美國雲服務商與 AI 企業可能因配額或地區管制面臨資源受限，全球企業供應鏈勢必受到衝擊。
• 國際反應：此舉或將迫使各國思考如何布局自身算力與 AI 發展計劃；也可能促使部分國家加速發展本土 GPU 與大模型技術。

美國商務部工業安全局(BIS)於2025年1月13日發布的人工智能擴散框架(AI Diffusion Framework)將產生以下重大影響:

數據中心驗證計劃

通用驗證終端用戶(UVEU)

• 僅適用於美國企業
• 地理位置要求:
  • 最少50%晶片須在美國
  • 最少75%須在美國及盟友國家
  • 任一其他國家最多7%

國家驗證終端用戶(NVEU)

• 適用於非盟友國家企業
• GPU配額逐年增加:
  • 2025年: 少於100,000個H-100等級GPU
  • 2026年: 270,000個
  • 2027年: 320,000個

主要影響

• 對AI模型權重實施首次出口管制
• 要求大多數國家需申請出口許可證
• 建立分級安全框架管理美國AI技術授權
• 可能影響GPU供應鏈,導致專案延遲和營運成本增加
• 對全球AI發展和部署產生重大影響

合規時程

• 規定於2025年5月15日開始執行
• 在此之前可提交意見
• 相關企業需審慎評估對其營運的潛在影響

這項框架顯示美國試圖在保護技術優勢與推廣美國系統和治理標準之間取得平衡,同時也反映了美國在AI領域與中國競爭加劇的態勢。

全球AI供應鏈影響

供應鏈中斷

• 嚴重干擾全球AI和半導體供應鏈
• 對全球產業和供應鏈穩定性造成衝擊
• 可能導致專案延遲和營運成本增加

國際合作與創新

技術交流受限

• 阻礙正常的國際經濟貿易往來
• 嚴重影響全球技術創新
• 損害包括美國在內的全球企業利益

歐洲影響

• 僅10個歐盟國家被列入豁免名單
• 可能影響歐盟AI戰略的實施
• 歐洲單一市場內部的晶片流通面臨挑戰

全球競爭格局

美國企業限制

• 美國科技公司僅能將50%的AI運算能力部署在美國境外
• 需要持續監控配額和AI運算力分配以保持合規

中國反應

• 促使中國企業加大研發投入
• 加速自主創新以突破關鍵AI晶片技術

未來發展

政策不確定性

• 新規定將於2025年5月13日開始執行
• 由於即將進行政權交接,政策的持續性存在不確定性

長期影響

• 可能加劇全球數位落差
• 改變全球技術格局並加劇美中科技競爭
• 對全球AI產業發展帶來不可控風險

這些管制措施反映了美國在保護技術優勢與維持全球AI領導地位之間尋求平衡,但也引發了對全球AI發展和創新可能受阻的擔憂。

這些管制措施將如何影響美國科技公司的競爭力？

營收損失與市值衝擊

直接財務影響

• 美國半導體公司市值損失約1,300億美元
• 中國市場佔全球半導體採購的31.4%,美國企業佔中國市場53.4%
• 公司營收、獲利能力、銀行信貸和就業都出現顯著下降

全球市場競爭力下降

市場份額流失

• 限制出口將迫使全球客戶轉向其他供應商
• 中國競爭對手如Biren等AI晶片製造商將趁機搶佔市場
• Oracle警告這些規定可能讓Alibaba、Huawei、Tencent等中國企業受益

研發投資受限

• 收入減少將導致研發資金縮減
• 可能陷入"死亡螺旋":競爭力下降→收入減少→研發投資減少→競爭力進一步下降
• 合規成本增加將分散原本可用於創新的資源

營運成本增加

合規負擔

• 企業需要投入大量資源進行配額監控和AI運算力分配
• 需要調整合規流程並加強盡職調查
• 資料中心改造以符合安全要求將增加成本

長期策略影響

供應鏈重組

• 企業可能被迫重新設計供應鏈以擺脫美國技術
• 全球半導體產業商業模式受到嚴重干擾
• Intel等公司已因對中國出口管制而面臨財務困境

創新受阻

• 限制國際合作可能減緩技術進步
• 全球AI生態系統發展受限
• 美國在關鍵科技領域的領導地位可能受到威脅

這些管制措施雖然旨在保護國家安全,但可能損害美國科技公司的全球競爭力,並為競爭對手創造機會。

這些管制措施可能對美國科技公司造成哪些經濟後果？

直接財務影響

市值損失

• 受影響的美國半導體公司總計損失約1,300億美元的市值
• 平均每家受影響的美國供應商損失約8.57億美元市值

營收與獲利下滑

• 公司出現營收、獲利能力、銀行信貸和就業人數的顯著下降
• 受影響企業相較於同業出現收入和獲利率下滑

市場競爭力衝擊

市場份額流失

• 中國市場佔全球半導體採購的31.4%,美國企業佔中國市場53.4%
• 限制出口將迫使全球客戶轉向其他供應商
• 中國競爭對手如Biren等AI晶片製造商將趁機搶佔市場

研發投資受限

• 收入減少導致可用於研發的資金縮減
• 可能陷入"死亡螺旋":競爭力下降→收入減少→研發投資減少→競爭力進一步下降

營運成本增加

合規負擔

• 企業需投入大量資源進行配額監控和AI運算力分配
• 需要調整合規流程並加強盡職調查
• 資料中心改造以符合安全要求將增加成本

長期策略影響

供應鏈重組

• 企業可能被迫重新設計供應鏈
• 全球半導體產業商業模式受到嚴重干擾
• 可能限制與國際夥伴的合作機會

創新受阻

• 限制國際合作可能減緩技術進步
• 美國在關鍵科技領域的領導地位可能受到威脅
• Oracle警告這些規定可能讓Alibaba、Huawei、Tencent等中國企業受益

人工智慧擴散的出口管制架構對 Nvidia 有何影響？

直接業務影響

市場衝擊

• Nvidia股價下跌最多4%
• 目前佔全球數據中心GPU市場90%的份額
• 新規定可能導致80%的GPU市場萎縮

受影響產品

• 包括A100、A800、H100、H200、H800、B100、B200、GB200、L4、L40S和RTX 6000 Ada等產品
• 針對達到特定總處理性能和性能密度的集成電路

營運調整

合規要求

• 必須在2025年5月15日前遵守新的許可、報告等要求
• 需要重新設計供應鏈以符合新規定
• 需要投入資源進行配額監控和運算力分配

產品策略

• H20和B20等低性能產品的生產目標持續增加
• 這些產品的利潤率和平均售價低於受管制的H200和B200

市場重組

地域影響

• 僅18個盟友國家可無限制取得產品
• 中國等第三級國家完全禁止
• 其他國家需遵守GPU採購上限

競爭格局

• 可能促使客戶轉向其他供應商
• 中國競爭對手如Biren等可能趁機搶佔市場
• 美國大型雲端服務商在第二級國家的競爭優勢增加

長期影響

創新與研發

• 收入減少可能影響研發投資
• 合規成本增加分散創新資源
• 國際合作受限可能減緩技術進步

市場地位

• 全球競爭力可能受到威脅
• GPU供應鏈重組可能影響市場主導地位
• 需要在合規和創新之間取得平衡

中國對於 「人工智慧擴散的出口管制架構 」有何反應？

中國官方回應

商務部立場

• 堅決反對美國新的人工智能出口規則
• 指責美國濫用出口管制措施
• 表示將採取必要措施維護中國合法權益

主要批評

• 認為美國將國家安全概念泛化
• 指控美國違反國際多邊貿易規則
• 強調這些措施將干擾正常國際貿易

反制措施

政策回應

• 承諾採取必要措施保護國家利益
• 於2024年12月1日實施新的《兩用物項出口管制條例》
• 加強對半導體和AI等高科技領域的監管

監管框架調整

• 建立統一的管制體系
• 簡化許可程序
• 加強對終端用戶的監管要求

對貿易影響

市場衝擊

• 干擾正常的國際貿易秩序
• 損害全球企業利益,包括美國企業
• 阻礙全球技術創新發展

長期影響

• 可能促使中國加速自主創新
• 推動本土AI晶片研發
• 加強對關鍵技術的自主可控

這些反應表明中國將採取更積極的措施應對美國的出口管制,並加快發展本土AI技術能力。

針對新的人工智能出口管制，中國計劃採取哪些具體措施

官方立場與回應

商務部聲明

• 堅決反對美國新的AI出口規則
• 承諾採取必要措施維護中國合法權益
• 指責美國濫用出口管制措施並違反國際多邊貿易規則

具體規管措施

出口管制

• 加強電池技術相關出口管制
• 實施新的管制措施以應對美國限制

監管調整

• 商務部正在制定新的管制措施
• 針對高科技領域實施更嚴格的監管

戰略轉變

技術發展

• 加速本土AI晶片研發和生產
• 繼續推進國內AI技術創新

市場應對

• 尋求替代供應鏈和技術解決方案
• 加強與非美國盟友的技術合作

值得注意的是,中國目前尚未公布具體的反制措施細節,但已明確表示將採取行動維護其利益。這些措施的實際影響和執行時間表仍有待觀察。

中國的科技公司在應對這些新法規時將扮演什麼角色？

繞過限制的策略

雲端服務利用

• 中國企業透過AWS等美國雲端服務商繞過出口限制
• 通過中國中介機構而非直接從AWS獲取服務
• 深圳大學等機構已經開始使用這種方式來訪問被禁止的Nvidia A100和H100晶片

本土研發加速

投資擴張

• 中國建立了820億美元的AI投資基金
• 目標在2030年前將AI產業規模擴大至5.6萬億元人民幣
• 加強培育本土AI生態系統,減少對美國技術的依賴

國產替代

• Huawei的Ascend 910處理器被定位為Nvidia的競爭對手
• 中國電信已經使用國產AI晶片訓練了兩個大型語言模型
• 包括華為和燧原科技等在內的中國企業加速開發本土AI晶片

市場適應

供應鏈重組

• 中國企業開始非正式優先使用國產AI GPU
• 企業尋求替代供應鏈和技術解決方案
• 加強與非美國盟友的技術合作

低調應對

• 科大訊飛和商湯科技等公司在美國限制下保持低調
• 持續推進技術創新但避免引起關注
• 尋求在合規框架下發展業務

這些反應顯示中國科技公司正在採取多管齊下的方式來應對新規定,包括尋找法律漏洞、加速本土創新以及重組供應鏈。

中國是否有可能開發自己的 AI 晶片，與 Nvidia 或 TSMC 等公司競爭？

目前進展

國內晶片發展

• Huawei的Ascend 910B處理器已經開始與Nvidia競爭
• Cambricon Technologies的股價在2024年上漲383%,超越Nvidia和TSMC的表現
• 中國晶片設計公司數量增加到3,626家,較去年增加175家

技術突破

製造能力

• SMIC已能生產7奈米製程晶片,主要用於生產Huawei的Ascend系列
• 中國企業正加速開發本土AI晶片,包括百度的昆侖系列和寒武紀的MLU系列

效能提升

• MetaX開發的C500晶片性能接近Nvidia A100,可達到15 Tflops (FP32)
• 華為Ascend 910B的性能優於Nvidia H20,但價格相當

面臨挑戰

技術限制

• 在先進製程上仍落後國際領先水平,目前主要量產14奈米製程
• 缺乏關鍵設計工具,如EDA軟體和ARM架構授權

供應鏈依賴

• 仍需依賴進口Nvidia晶片,因SMIC產能有限
• 部分企業被迫降級設計以確保能在TSMC生產

未來展望

政府支持

• 中國建立了820億美元的AI投資基金
• 目標在2030年前將AI產業規模擴大至5.6萬億元人民幣

創新策略

• 企業被迫尋找創新架構和子系統設計來改善效能
• 加強與晶圓廠合作,建立更緊密的夥伴關係

雖然中國在AI晶片領域已取得一定進展,但要完全趕上Nvidia和TSMC的技術水平仍面臨重大挑戰。不過,通過持續投資和創新,中國有望在特定領域縮小差距。

中國的 RISC-V 架構策略預計將如何影響其 AI 晶片發展

戰略重要性

國家投資

• 中國建立了RISC-V聯盟(CRVA),由中國科學院主導
• 北京開源晶片研究院(BOSC)獲得政府大力支持
• 目標在2030年成為RISC-V產業生態系統的全球領導者

技術進展

重要突破

• 阿里巴巴達摩院推出三款基於RISC-V架構的處理器:玄鐵C920、C907和R910
• 中國科學院開發的香山處理器第二代"南湖"性能已超越ARM Cortex-A76
• 2022年中國生產了全球50%以上的RISC-V核心

AI應用前景

• RISC-V架構特別適合開發AI運算處理器
• 效率和可擴展性使其非常適合執行AI運算
• 預計將在邊緣AI領域創造巨大機會

產業生態系統

研發優勢

• 中國已有超過300家公司開發RISC-V技術產品
• 在北京、上海和深圳等地建立研發中心
• 上海臨港新區聚集了大量EDA企業和RISC-V晶片設計公司

市場預測

• RISC-V晶片預計到2025年將超過800億單位
• 預計在物聯網市場佔比將達到28%
• 到2030年,RISC-V晶片可能在系統單晶片(SoC)領域獲得25%的市場份額

戰略意義

技術自主

• 幫助減少對美國晶片進口的依賴
• 降低地緣政治緊張和供應鏈脆弱性的影響
• 為中國提供繞過美國出口管制的替代方案

百度和阿里巴巴等公司在中國人工智能芯片發展中扮演什麼角色

主要技術發展

百度(Baidu)晶片計劃

• 開發Kunlun系列AI晶片,最新的Kunlun 2提供比前代高3倍運算能力
• 已生產並部署近20,000顆Kunlun晶片用於百度的應用程序
• 最近向華為訂購1,600顆910B Ascend AI晶片,作為Nvidia A100的替代方案

阿里巴巴(Alibaba)晶片布局

• 推出Hanguang 800 AI推理晶片,可在5分鐘內處理10億張產品圖片
• 開發基於RISC-V架構的玄鐵系列處理器
• 推出Wujian 600晶片開發平台,支援邊緣AI運算

戰略重點

研發投資

• 2024年上半年,阿里巴巴、騰訊和百度共投資500億人民幣用於AI基礎設施
• 百度專注於自動駕駛、生物學和天氣預報等特定領域的AI應用
• 阿里巴巴透過達摩院進行前沿技術研究

產業生態系統

• 百度已培訓超過300萬AI人才
• 阿里巴巴開放RISC-V相關軟體堆疊,支援多個作業系統
• 兩家公司都在建立完整的AI技術生態系統

面臨挑戰

技術限制

• 缺乏先進製程和關鍵設計工具
• 在基礎模型開發方面落後於美國企業
• 受美國出口管制影響,高端晶片供應受限

未來發展

• 加速本土AI晶片研發和生產
• 專注於特定產業應用的垂直整合模式
• 持續投資RISC-V架構,尋求技術自主

台積電暫停 AI 晶片出口可能如何影響中國的 AI 野心

對中國AI產業的直接影響

主要受影響企業

• 百度、阿里巴巴等科技巨頭將無法獲得7奈米以下的先進AI晶片
• 包括寒武紀科技、摩爾線程等中國AI晶片設計公司受到影響
• 部分中國無晶圓廠設計公司可能被迫關閉或縮減規模

技術發展受阻

製造能力限制

• 中芯國際雖可生產7奈米晶片,但產能有限且良率較低
• 缺乏EUV光刻機使中國難以大規模生產先進晶片
• 中國企業將面臨性能下降、競爭力減弱的挑戰

因應策略

本土研發加速

• 中國已建立820億美元的AI投資基金
• 目標在2030年前將AI產業規模擴大至5.6萬億元人民幣
• 深圳基本半導體等公司增加投資28-41億美元用於本土化生產

供應鏈重組

• 中國企業開始優先使用國產AI GPU
• 加強與非美國盟友的技術合作
• 部分企業轉向中國本土晶圓廠尋求合作

長期影響

創新步伐放緩

• AI處理器和GPU的開發週期將延長
• 研發成本增加可能影響創新速度
• 與國際AI技術的差距可能擴大

這些限制可能會延緩中國AI產業的發展進程,但同時也可能促使中國加速本土技術創新和供應鏈重組。

中國國產 AI 晶片與 Nvidia 晶片的能效比較為何？

光基AI晶片效能

ACCEL晶片

• 運算速度達4.6 PFLOPS,比Nvidia A100快3,000倍
• 能源消耗比A100少400萬倍
• 使用20年前的晶片製造工藝,成本較低

太極II晶片(Taichi-II)

• 完全基於光學運算,無需電子計算
• 在低光環境下的能源效率提升六個數量級
• 分類任務的準確率比前代提高40%

太極(Taichi)晶片

• 能源效率達160.82萬億次運算/瓦特(TOPS/W)
• 遠超2022年2.9 TOPS/W的紀錄

移動設備AI晶片

語音識別晶片

• 每次識別耗能少於2微焦耳
• 在安靜環境下準確率超過95%
• 在嘈雜環境下準確率達90%

市場影響

採用趨勢

• 中國雲服務供應商目前80%的高端AI晶片來自Nvidia
• 預計未來5年內這一比例將降至50-60%
• 主要科技公司正轉向採用國產晶片替代方案

這些進展顯示中國在AI晶片能源效率方面取得重大突破,特別是在特定應用場景中已經超越Nvidia的產品。然而,這些晶片目前主要針對特定任務優化,尚未能完全取代通用運算用途的GPU。

結語

「人工智能擴散出口管制框架」顯示出美國對 AI 技術的重視程度，並意圖在激烈的全球競爭下保護本土利益與國安。無論是 GPU 出口三組分類、配額制度，抑或 UVEU 與閉源模型權重管制，都意味著美國在「卡位」AI 產業鏈的深層布局。

對其他國家和科技企業而言，未來或必須面對多重合規難題以及歐美市場技術壁壘。面對如此重大變革，各界必須持續關注立法與產業應對走向，以便及時調整策略，並探索新的發展空間。