2026-06-25 商周專欄：當 AI 模型像晶片一樣被管制

六月初，許多人做了一場短短三天的夢。

由 Anthropic 推出的 Claude Fable 5 模型，讓人初次看見下一代 AI 的樣貌。

過去用 AI 輔助工作，需要一步一步交代；Fable 則像一位資深研究員，只需要告訴它目標，它就能自行拆解問題、安排工作，甚至連續數小時不必再回頭詢問。它在接受指令的同時，還會反問：「這真的是你想要的嗎？」試著從更長遠的角度替你思考。

在許多知識型工作上，它已明顯領先其他模型；而在軟體工程等特定領域，更被認為超越許多人類專家。

然而，這場夢很快就暫時結束了。原因是國家安全。

美國政府擔心的，是具備高階漏洞發掘能力的模型，可能被用於攻擊關鍵基礎設施。在網路攻防中，攻擊者只要找到一處漏洞就能得手，防守者卻必須全面防衛。如果這樣的 AI 落入敵意勢力手中，影響的將是全球的關鍵基礎設施。

因此，美國開始用管制高階晶片的思維看待 AI。

根據最嚴格的解釋，受管制的不只是模型放在哪個國家，更是誰有資格使用它。即使 Fable 的伺服器在美國境內，外國人士在取得模型存取權的那一刻，就可能被視為一次「出口」。

收到管制令時，Anthropic 幾乎不可能證明自己完全合規，這也是它選擇直接停止服務的原因。

最先進的 AI 能力被視為與晶片同等重要的戰略資產，意味著未來大多數人接觸到的，可能只是和開放權重模型能力類似的民用版本；真正最強大的能力（例如降低護欄的 Mythos 5 模型），則被保留在少數政府、巨頭企業之中。

為了降低對單一模型的依賴，Sakana AI 推出了 Fugu Ultra 技術，把許多模型組隊、再綜整彼此的深度研究，結果與 Fable 不相上下。同時，這也讓近年各國開始討論的「主權 AI」議題，再次躍上檯面。

我認為，臺灣的答案並不是投入鉅資，打造另一座 Fable。我們真正的優勢，來自半導體等專業領域，累積數十年的知識密度。

舉例來說，近年臺灣研究團隊已發表用於晶片設計的後訓練模型 SiliconMind-V1，目標不是成為最通用的 AI，而是在特定領域做到最好。只要它能以更低成本部署、在明確標準下驗證，並讓敏感資料留在組織內部，就可能創造更高的實際價值。

對臺灣來說，與其追逐下一個 Fable，更重要的是思考：在哪些領域，我們擁有全世界無法輕易複製的知識能力。