Kimi K3發佈後，迅速登頂AI代碼工具評測榜單Arena，成爲首個拿下該榜榜首的中國大模型。該榜單運營負責人認爲，Kimi K3或將倒逼投資者重新審視整個AI行業，甚至引發資本市場重新洗牌。

與此同時，2026世界人工智能大會在上海順利召開，‌1100餘家企業參展‌，‌超過300款產品全球首發，併發布首份多國政府聯合達成的人工智能治理共識文件。

從技術突破到規則制定，中國主動擔起全球AI發展治理責任。然而，在此背景下，兩岸AI合作卻被人爲“脫鉤斷鏈”。臺灣地區坐擁頂尖芯片製造優勢，卻在美國壓力與島內政治操弄下，自絕於大陸完整的AI應用場景與算電協同體系。

全球AI格局正經歷深刻重構，中國如何從“追隨者”轉變爲“引領者”？臺灣地區爲何在“巨人肩膀”面前選擇轉身？兩岸AI合作的斷鏈與隔閡，又將如何影響各自的AI發展之路？

針對以上熱點議題， 臺灣資深媒體人陳鳳馨與復旦大學中國研究院特邀研究員、通訊領域專家汪濤， 在本期《兩岸圓桌派》節目中展開深入探討。

“五層蛋糕”裏的中國話語權

王淺秋： AI發展得越來越智能，隨之而來的一個核心問題，就是人類到底要不要給AI設定發展邊界？如何避免人類文明發展到最後，反而落入“被AI控制”的結局？因此，如何做好AI治理纔是關鍵。

這次在上海舉行的2026世界人工智能大會其實很特別，因爲在大會上發佈了《2026世界人工智能大會暨人工智能全球治理高級別會議主席聲明》。這表明產出了第一份由多國政府聯合達成的人工智能治理共識，推動國際AI技術建立明確規則，給全球AI發展定下清晰錨點。我相信這不只對個別國家重要，對各國運用AI科技發展而言，都是一個非常關鍵的會議成果。

陳鳳馨： 現在談全球治理，我個人其實一直都比較悲觀。因爲全球治理涉及國與國之間、企業與企業之間的競爭，如果沒有話語權，根本談不上制定治理規則與標準。從這個角度來看，全世界對AI治理有話語權的，其實就只有中美兩個國家。歐洲或其他國家和地區，在人工智能領域的發展都遠遠落後於中美兩國，差距還非常大。現在的關鍵點在於，中美能不能坐下來談出這套治理規則。

我先說明，中國憑什麼擁有這份話語權？結合“五層蛋糕”理論，我認爲當下，中國的話語權恰好迎來了大幅提升的時代節點。其主要體現在以下幾個層次：第一個層次先講能源與基礎設施方面，關於建設算力中心，馬斯克很早就提過，這件事美國絕對沒辦法和中國競爭——中國一兩個月就能完成的工作，美國可能需要一兩年才能做完，這是馬斯克很早就公開讚歎的。而能源原本對所有國家來說都是發展瓶頸，但這個評價確實讓我耳目一新。

中國大陸在今年3月提出了“算電協同”概念，就是算力與電力必須相互配合。要怎麼配合呢？科研人員嘗試了幾個不同的路徑。比如，沙漠地區的太陽能發電非常充足，那要不要把算力中心佈置在沙漠地區附近，依託這裏的電力，供應各地所需的算力需求？後來大家發現，算力中心的難點在於，長距離傳輸通訊會產生延遲，哪怕只是毫秒級的微小滯後，在算力領域都是無法接受的，因此算力中心還是必須靠近應用場景。

近年來，呼和浩特持續推進綠色電力與算力協同佈局，賦能當地算力產業高質量發展。圖爲呼和浩特市和林格爾新區的人才創新谷，已入駐多家算力相關企業。 新華社

中國大陸現在的相關發展並不是憑空爲了AI而出現的。我印象很深刻，珠三角地區曾經因爲氣候異常導致水力發電不足，進而出現了限電情況。中國幅員遼闊，當時其他地區供電都很正常，只有珠三角出現了限時甚至分區限電的狀況。

面對問題就要解決問題，我覺得在那個時候，中國大陸應該就已經發展出了用人工智能分配電源的概念：當某個地區缺電，常規電網供電不足時，能不能立刻計算出哪個地區供電還有冗餘，馬上把電力輸送過來，而且不能有時間差，這就需要提前完成計算。要實現這個設想，遠比大家想象中更難。

可是現在看起來，中國大陸經過這幾年氣候異常的考驗，已經很少再聽說缺電的情況了。而現在的算力電力協同已經推出了幾個示範點。例如，深圳有一個算力中心，可以使用內蒙古的太陽能。當深圳進入用電高峯期，內蒙古那邊的電力恰好充足、電費最低，就能立刻把電力調過來。這套模式能讓每個算力中心既獲得充裕能源，又能享受低廉電價。

這件事情恰恰就是美國當前無法克服、無法解決的困境。美國有幾十個州，其中三十多個州近日爆發了抗議，反對設置需要大量電力的AI算力中心。究其根本原因，是美國電網本就只設計供應本地用電，當AI算力中心的用電需求大幅提升後，當地居民的電費立刻出現大幅上漲。因此，纔會催生紐約州一年內禁止新建任何AI算力中心的禁令，也纔會有這麼多民衆上街抗議。對比之下可以看到，在能源與AI算力中心的協同問題上，中國大陸率先拿出了可行的解決方案，而這個問題到目前爲止美國依舊無法解決。

中國大陸現在被“卡脖子”的環節主要是芯片，但在這次大會中，很多相關企業都公佈了自己的國產芯片解決方案。我們不能說已經實現了完全的國產自主，但其國產自主化的成長速度非常快。在國際評比機構的統計中，國產芯片的市場佔比從前幾年幾乎爲零，到去年已經提升到了45%。短短兩三年時間，AI芯片佔比就能達到這樣的水平，這說明我們已經在過往的短板問題上取得了一定程度的突破。

再往前看，就是大語言模型領域。目前Kimi  K3的關注度很高，但實際上國內取得發展的不止它一個。我剛好在不久前做了一項研究，發現美國市場已經出現了劇烈轉變。這個轉變不是在Kimi  K3出現之後才發生的，其實從DeepSeek V4就開始了，美國就已經有大量企業開始改用中國大陸的大型語言模型了，除了DeepSeek  V4，還包括智譜的GLM-5.2。

這些模型的價格有多低呢？有一家美國的AI企業非常明確地分享了他們從美國本土的雲端大模型轉爲使用DeepSeek   V4的過程。他們寫了一篇非常詳細的博客說明這件事：轉換過程其實沒有很快，需要先經過大量內部試用，接着再開放給少數客戶試用，評估會不會因此流失客戶。但最終發現不僅沒有流失任何客戶，中國模型還完全可以替代原來的產品。於是他們決定全面更換DeepSeek  V4作爲主要的大語言模型，更換之後整體成本直接降低了90%，這是10倍的成本差距。

目前的資料顯示，中國的大語言模型在美國企業的市佔率已大幅提升。這不單是新創公司這麼做，就連微軟現在也要求。一般任務中有八成必須使用中國的大語言模型，只有剩下來最尖端、最高機密的10%-20%的任務，才使用Anthropic的Claude或是OpenAI的GPT這類大語言模型。

這個取代，是非常劃時代的重要改變，代表着在國際上，中國的大語言模型已經真正獲得企業認可，目前已取得相當重要的主導地位。雖然不是100%的主導，但已經具備相當程度的影響力。在本屆世界人工智能大會上，我們也展現了未來發展的方向，也就是具身智能，人形機器人、自動駕駛等領域都屬於這一範疇。這代表過去我們遇到的相關問題，如今已經有了對應的解決方案。

雖然Kimi K3的整體表現仍落後於最強的閉源模型，但其在評測中展現出了前沿水平。 “月之暗面 Kimi”微信公衆號

從當前的發展來看，我們在大語言模型領域已經和美國齊頭並進，而且未來我們更可能領先。也正因爲如此，現在才能談這個格局：中國提出要共享人工智能技術，美國卻考慮在最先進的技術領域實施禁令，雙方形成了兩種完全不同的立場。當然，前不久成立的世界人工智能合作組織，其中28個成員國，大多是人工智能發展相對薄弱的國家。

然而，中國展現出開放共享的態度後，現在立場最搖擺、辯論最激烈的就是歐洲。歐洲被美國的禁令嚇到了，想要發展自主的主權AI；但很多專家並不看好，認爲歐洲沒有能力獨立開發出來。如果歐洲此時願意和中國大陸合作，秉持開放共享的態度，美國想要獨佔整個人工智能領域的圖謀，就再也行不通了。

所以，當彼此能夠平起平坐，你毀不了我，我也毀不了你，你可以獨佔大約一半的世界，我也獨佔另一半的世界，這時候中美才有可能坐下來，討論治理的邊界、道德的邊界在哪裏。短期之內這個邊界會出現嗎？各方已經開始討論，但我目前還看不到跡象。這涉及中美兩國的決策層，如果雙方能在未來見面時討論這個議題，就會造福全世界人民。

王淺秋： 問題就在於，美國領導人到底有沒有意願造福全世界？這是中美雙邊關係的重要問題。

接下來請教汪老師：這次2026世界人工智能大會，不只是人類文明的分水嶺，對中國而言更是一個重要分水嶺，它證明了中國在科技創新和人工智能領域，不只能和美國平起平坐，甚至已經呈現出超越的態勢。

這件事的意義不止於技術突破，中國更要藉此展現另一個高度：當美國連氣候變化決議都能束之高閣時，中國這次提出《人工智能與環境白皮書》，要和全球南方、金磚國家一同討論人工智能發展後，可能影響社會公平、數據安全、智慧財產權乃至環境等相關議題。在地緣政治格局下，這無疑是站在了相當高的道德制高點上，也是對AI治理最大挑戰的回應。對此您怎麼看？

汪濤： 非常榮幸，這次我也參加了《人工智能與環境白皮書》國際研討會，還在會上做了發言。最近發生的這一系列事件，正如剛纔陳鳳馨老師提到的，我們在整個人工智能產業鏈上，已經給全球帶來了非常大的震撼和衝擊。這一次，我們又站上了一個更高的起點，開始引領AI產業，引領全球AI治理。

過去，可以說中國在各個領域，無論是技術領域，還是貿易、法律等其他領域，一直都是誠實的、坦誠的追隨者。我們過去更多強調要遵守國際規則、按照國際慣例行事，整體是呈追隨的姿態：規則由歐美國家制定，規則制定的組織也由他們成立，我們一般都是積極支持、主動加入這些組織與活動，貢獻自己的力量，提出我們的相關建議。

但現在，我們已經可以引領整個行業的發展，還搭建起了相關的國際治理平臺。例如，氣候問題並不僅僅是一個道德問題，因爲能夠主動站出來討論氣候與環境這類議題，本身就說明這類議題一定是全球性的，大多數環境問題本身就是全球性問題。比如碳排放，某個地區、某個國家排放的二氧化碳，不是隻升高本國的二氧化碳濃度，對其他國家也會產生影響。二氧化碳排放後，很快就會在全球大氣中平均化。海平面上升也不是隻有某一國的海平面會升高，全球大洋是連通的，一旦上升，所有海域的海平面都會跟着升高。因此，絕大多數氣候和環境問題都是全球性問題。

如今我們能夠主動談論環境議題，本身就說明中國已經站在了全球文明的中央位置，主動挑起相關責任，爲全球提供公共產品。過去這個位置屬於美國，但現在美國主動退出了。特朗普不斷退出各類國際組織，接連放棄相關責任。其實我們並非刻意要站在這個位置，只是形勢所迫：歐洲沒有承擔這份責任的能力，美國又頻頻退出，中國現在既然有這個能力，自然就需要挑起這份責任，爲全球提供這類公共產品。

2026年7月6日，中國專家在位於斐濟楠迪的中國援斐濟菌草技術示範中心菌草圃查看菌草長勢。 新華社

事實上，我們不難發現，美國硅谷的很多權威人工智能專家，時不時就會出來呼籲，說“人工智能可能非常危險，會帶來可怕的後果”。但光是這樣呼籲沒有意義，所有技術本身都具有兩面性，它在帶來利益和好處的同時，也可能帶來諸多危險，甚至是巨大的風險。

那麼如何對人工智能進行治理呢？其實這方面是有成熟慣例的。以往歐美一直採用這套模式，就是成立相關國際組織，無論是在聯合國框架下，還是作爲民間第三方組織，由各方共同討論、共同解決問題，先研究人工智能可能帶來哪些問題，再研究應當如何管理、制定相關標準，事實上這是一套成型的慣例方法，照着這套方法推進就可以。只不過現在歐洲和日本已經沒有能力牽頭，不僅沒能力，還反而從中搗亂；美國也不想承擔相關責任，一直在不斷退出相關事務。最後，自然就由中國站到了這個位置上，目前就是這樣一個狀態。

AI領域兩岸和則兩強，分則兩傷

王淺秋： 理論上，兩岸在AI產業各有發展，也各有優勢和強項，要是兩岸能合作，肯定天下無敵，這是大家都知道的常識。但問題是，當前的形勢偏偏往反方向走，各種AI產業合作脈絡，反而被政治強行切斷了：不管是美方因素，還是臺灣地區的因素，本可以實現優勢互補的合作，如今卻出現了不該有的斷鏈與隔閡。

想請教汪老師怎麼看，兩岸理論上明明擁有很強且可以互補的能力，合作才應該是我們共同努力的方向。

汪濤： 非常認同主持人的看法，這確實是一件非常遺憾的事。之前我們說過，在AI的五個層次中，目前中國大陸唯一的弱點就是芯片，而臺灣地區恰好是全球在這一領域最頂尖的地區。如果我們能合作，在這五個層次就能形成絕對壓倒性的優勢，這種優勢可能會讓美國所有的優勢瞬間消散。但遺憾的是，兩岸AI合作硬是被人爲製造出了分離與隔閡。面對這樣的挑戰，中國大陸沒辦法，只能靠自己發展完整的芯片產業。

事實上，這個問題不僅僅存在於中國大陸和臺灣地區之間。過去我們和美國、歐洲和日本交往時，也從來沒想過要把它們所有的飯碗都搶光，我們原本一直希望大家各有優勢，各賺各的錢。但美國現在這麼操作，實際上是逼着中國大陸在所有產業鏈環節都要全面自主補全，這麼做其實經濟效益並不好。

比如EUV光刻機，全球每年的銷量也就四五十臺，我們根本沒必要一定要搭建一套獨立的EUV光刻機產業鏈。可現在被逼得沒有辦法，我們只能自己做。從經濟效益來看，這件事肯定是很不划算的，但事到如今別無選擇，我們只能被逼着走這條路。

另一方面，中國大陸也確實有能力這麼做。很多人存在誤判，認爲只要實施封鎖就能成功，但事實並非如此。如果不封鎖，中國大陸或許不會主動發展相關領域，可一旦被封鎖，反而會把我們的發展潛力全都激發出來。如今相關領域的進展有目共睹，芯片領域的發展速度非常快。

此外，我們一定要清楚地看到，這不僅關係到臺灣的臺積電，臺灣本身就擁有完整的芯片產業鏈，所有人都必須清晰地意識到該領域的技術發展前景。在半導體領域，過去幾十年摩爾定律一直順利推進的時候，中國大陸其實很難追上。因爲領先者一旦確立優勢，就會擁有絕對壓倒性的領先地位。畢竟摩爾定律表明每18個月性能翻一番，三年就能增長四倍，後來者根本追不上，因爲領先者的速度太快了。

但現在摩爾定律已經逐步失效，升級週期從過去的18個月，現在已經降爲3年，很快可能會降到4年或5年，2035年以後甚至會拉長到8年乃至10年。而且從2020年開始，摩爾定律在經濟性上已經完全失效了：雖然集成度還能提升，但每個晶體管的成本不再下降，就算提高了集成度，在經濟性上進行生產未必划算。我可以用幾顆低製程芯片組合成一個晶片，成本和做一顆高製程芯片差不多。這就是爲什麼阿斯麥爾最新的EUV光刻機賣不動的原因。

這意味着什麼呢？臺灣地區目前擁有的芯片優勢，受物理定律限制，其領先性必然會逐步放緩，並逐漸進入停滯。一旦優勢停滯，後來者追趕起來就會容易很多，即便追上了未必能實現超越，但只要追到原有領先水平的七八成，後續再不再完全超越其實已經沒有意義了。

在芯片領域，尤其是算力芯片領域，我們完全可以通過多芯片堆疊來獲得算力，這樣得到的算力肯定會超過單一芯片。大家可以看到，華爲、阿里都在往高密度芯片堆疊的方向靠攏，華爲昇騰384超節點就是這樣的產品，未來甚至會出現十萬級的大規模芯片堆疊方案，以此實現算力提升。

昇騰950超節點真機亮相2026世界人工智能大會。 昇騰社區官網

所以臺灣地區在芯片領域的優勢，出於物理層面的原因，大概也就5年的窗口期，等5年過去之後，這個優勢就會消失。我們當然非常希望兩岸能開展合作，大家一起在這個領域賺錢。並不是中國大陸不願意合作，我跟很多歐洲、美國的朋友也說過，你們不要誤會，本來很多生意我們並不想做，但你們硬逼着我們做，而且我們還做得到。

很多人說，EUV光刻機及相關產業，需要幾十個國家的企業合作才能做出來。但是你要搞清楚，中國大陸內部幾個省份之間的合作力度和強度，比幾十個國家之間的合作力度和強度還要大得多。我們十個城市之間的合作，就相當於十個甚至十幾個國家的合作規模。我們一個城市就有一兩千萬人口，而全世界80%以上的國家總人口都不到1000萬。

所以，一定要搞清楚現狀：我們的幾個城市羣，比如長三角和珠三角，體量就已經相當於歐洲幾個甚至十幾個國家組成的集團，這才能和我們相提並論。而且我們擁有統一的語言、文化、交通網絡和市場，合作強度遠遠超過多個國家之間的合作，這就是爲什麼中國大陸的產業鏈一旦實現突破，效率就會非常高的原因。很多產業都是如此，上下游企業分散在一棟樓的不同樓層，配套零部件運輸僅需要幾公里，產業配套可以很順利地完成。

我們這邊還沒有傳出消息，但美國等國已經有不少媒體時不時放出風聲：從去年底開始，中國的光刻機就已經進入中試階段了。只要是我們下定決心要做的事，沒有什麼是做不成的。這其實是一個機遇，整個世界事實上都需要轉變思路，一定要與中國大陸的發展進行合作，如果故意作對、刻意遏制，最後結果就是對方會徹底丟掉這塊市場。

如果能主動融入，其實中國大陸已經有這麼完善的產業佈局，並不一定要在某個特定產業搶這一碗飯喫。但如果一定要來遏制，那就逼得中國大陸不得不自己發展這個產業了。這就是未來世界的發展邏輯，所以不光是臺灣地區，我們本來就是同胞，全世界所有國家和地區其實都需要完成這樣的思想轉變，這一點最近在人工智能領域體現得很明顯，其實也是所有產業的共性所在。

王淺秋： 我們的確有非常強烈的感受，就是中國大陸在AI產業領域進步飛快，而臺灣地區明明有機會站在巨人的肩膀上發展，現實情況卻並非如此。

接下來我想請鳳馨老師繼續談談，臺灣地區現在到底做了怎樣的選擇？臺當局現在選擇的是所謂“非紅供應鏈”路線，進行“脫鉤斷鏈”，但大陸恰恰相反。我看到大陸一直在推動兩岸多領域的AI對接，搭建系統化的制度框架。例如，上海設立了兩岸數智融合創新中心，福建探索閩臺知識產權融合新模式，崑山也出臺地方政策，鼓勵兩岸在人工智能領域開展合作。產業界也提出了很多合作方向，比如臺灣負責研發和推理，大陸負責訓練和存儲等等。

但問題在於，臺當局在政策層面拒絕這類合作發展，主動自外於整個供應鏈體系，放着合作不走，偏偏選了一條更艱難的路，這反而成了臺灣AI產業的發展困境。

陳鳳馨： 我覺得現在臺灣當局就只選擇了一條路，就是與美國進行高度綁定，這種綁定讓臺灣只能扮演上游供應鏈的角色。AI的運用範圍越來越廣之後，其他所有領域臺灣其實都沒有機會了。我們說AI有“五層蛋糕”，芯片只是其中一層。剩下的部分裏，臺灣頂多在能源基礎設施領域分到一點供應鏈的角色。AI應用部分，目前我看不到臺灣有任何發展的可能性。但偏偏就是這些領域，未來落地到實際應用後，纔是最有機會創造極大獲利的板塊。

對臺灣來說，當前的AI產業佈局是非常偏頗的。一方面，AI企業市值佔比極高，舉例來說，國際清算銀行（BIS）上個月發佈了一份AI分佈地理分析報告，他們盤點了全球的AI企業，把AI企業的總市值與所屬國家或地區的GDP進行對比，會發現比重最高的就是臺灣地區，達到200%以上，其次是美國，其他國家和地區都遠遠排在後面。但AI相關企業裏，臺灣地區的企業全都集中在硬件供應鏈環節，其餘領域包括雲端、基礎建設、應用等等，拆分來看除了硬件領域，其他領域臺灣地區一家頭部企業都沒有，這是非常偏廢的產業結構。

數據顯示，中國臺灣的AI企業總市值已超過其GDP的2倍。 國際清算銀行（BIS）

按常理來說，兩岸在AI領域合作這件事上，部分領域本身就需要大市場支撐，而臺灣地區市場規模太小，這確實是痛點所在。短期來看，我其實並不看好兩岸會出現大規模合作，但臺灣地區確實有部分企業，我相信它們已經在默默佈局合作，只是不敢公開說出來；還有一些企業相對勇敢一些，已經和大陸展開點對點的合作。

舉個例子，最近很火的Kimi K3，臺灣股市就在盤點與Kimi K3相關的“受惠公司”，這些企業和月之暗面有合作，就被打上“受惠企業”的標籤。我每次看到都覺得啞然失笑，臺灣地區本來就是在大的供應鏈環境中，扮演其中一部分的角色而已。

但說到未來的合作，比如算電協同、AI應用合作，我想大家都很清楚，在臺灣地區當前的政治環境下，AI應用本身就涉及人工智能對大衆行爲的預測，這一領域要引進合作的可能性只會更低。不過智能製造領域到底有沒有合作機會？這一點倒是值得我們好好思考。但短期來看，除非兩岸政治氣氛出現變化，否則臺灣地區在這一領域只會被綁定在美國這邊，和中國大陸之間也只能維持少數點狀的合作而已。