【大行觀點】Natixis：大陸人工智能出海戰略從模型與治理開始 最終走向晶片

法國外貿銀行（Natixis）指出，大陸是繼美國之外，唯一在人工智能（AI）所需的幾乎所有技術領域，都掌握相當大部份技術能力的經濟體。這些技術構成所謂的「AI技術堆疊」（AI stack），包括上游的廉價電力及關鍵礦產、中游的半導體及相關軟件，以及下游的AI模型。大陸正透過出口相關技術及參與全球AI治理，擴大商業利益與地緣政治影響力。

報告指出，大陸目前已具備出口條件的是開放權重模型（open-weight models），即公開模型主要組成部份，容許其他開發者進一步開發的AI模型。由於能源成本較低，海外用戶透過大陸伺服器運行相關模型，費用相對便宜。不過，大陸晶片技術仍落後於美國輝達（NVIDIA），加上本土需求龐大，目前仍以滿足國內市場、減少對美國技術依賴為優先，待產能增加後，才可能以具競爭力的價格大量出口晶片。

Natixis認為，大陸目前的目標是在AI開發、普及及治理方面與美國達到相當水平，而非立即主導全球市場。由於建立完整AI技術體系需要龐大投資，即使大陸擁有龐大的國內市場，也未必足以攤銷成本。因此，透過出口AI模型、硬件及相關服務，可以擴大海外用戶基礎，並帶動本土晶片及運算生態系統發展。

報告指出，大陸快速擴大可再生能源發電，使運算成本相對較低。2025年大陸數據中心耗電量約170太瓦時，佔全國總用電量1.6%，但過去三年運算相關電力需求每年增長接近40%。部份省級政府亦為採用國產晶片的數據中心提供最高五成電費優惠，主要用以抵銷華為晶片能源效率較低、耗電量較高的問題。

在晶片方面，華為被視為大陸最具實力的企業，其Ascend 950PR晶片技術仍不及輝達Rubin GPU，但由於大陸取得輝達高性能晶片受到限制，令華為晶片在本土市場需求強勁。報告認為，華為目前仍以滿足國內需求為首要目標，晶片自給自足的重要性高於海外市場擴張。

在AI模型方面，大陸企業透過公開模型權重，降低開發門檻及使用成本，吸引更多海外用戶。不過，開放模型亦可能形成新的技術依賴。用戶雖可自行部署已公開的模型，但能否取得後續更新，仍取決於原始開發商。如果歐洲產業過度依賴大陸模型，北京便可能透過限制更新施加壓力。

報告提到，大陸10月16日公布法規草案，限制或禁止出口23類尖端AI技術，涉及大型語言模型、AI智能代理及運算叢集等領域，引發外界對大陸AI長期開放程度的疑慮。此外，大陸AI企業盈利能力仍有限，未來亦可能因商業考慮降低模型開放程度。

在軟件方面，輝達CUDA平台仍主導全球AI開發市場，華為則積極發展CANN平台，配合Ascend晶片建立替代生態系統。DeepSeek於2026年4月發布的V4模型，亦已針對華為晶片架構進行適配。報告認為，若大陸AI模型在全球廣泛採用，未來可能進一步帶動本土晶片需求，削弱輝達的市場優勢。

除了技術出口，大陸亦積極爭取全球AI標準制定權。世界人工智能合作組織（WAICO）今年7月已有29個成員國，至9月初增至38個，主要來自「全球南方」，當中沒有國際貨幣基金組織界定的先進經濟體。

報告指出，WAICO旨在協調AI技術標準、開放模型及治理制度，與美國主導、側重關鍵礦產及半導體供應鏈的Pax Silica形成不同發展路線。不過，WAICO實際運作仍有待驗證，而北京透過稀土出口管制施加壓力，也可能促使其它國家分散供應鏈，降低對大陸的依賴。

Natixis認為，大陸AI技術分階段出口，可能逐步改變全球市場的技術依賴關係。歐盟應善用高端晶片製造技術及監管經驗，參與國際AI治理，同時避免企業過度依賴單一模型或供應商。

報告強調，歐洲在發展自身AI技術能力的同時，應保留選擇不同技術的空間，並建立替代方案，以降低未來受到技術限制或供應中斷的風險。＠