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廖宏祥專欄:從華為手機、DeepSeek談起...美國高科技封鎖下,中國AI真能殺出一條血路?

廖宏祥專欄:從華為手機、DeepSeek談起...美國高科技封鎖下,中國AI真能殺出一條血路?

廖宏祥

科技

shutterstock

2025-02-03 17:56

2023年以來,中美科技競爭進入白熱化階段。中國的華為推出Mate 60 Pro手機,隔年推出Mate 70,都配備由中芯國際生產的7nm麒麟9000S晶片,大張旗鼓地宣示中國已經突破美國對其晶片的技術封鎖,並給反對封鎖的人士提供理由。

 

今年年初,中國DeepSeek推出的開源大語言模型DeepSeek-R1更在多項人工智慧(AI)測試中表現優異,與美國OpenAI的o1模型相媲美。而且據報導,其訓練成本僅為美國同級模型的零頭,甚至可免費開源使用。

 

這些技術突破讓外界開始質疑,美國對中國的高科技封鎖是否真的發揮效用,中國是否已經在AI與半導體領域「彎道超車」。

 

但仔細分析這些「突破」的背景,會發現它們並非中國完全自主研發的成果,而是在特殊條件下獲得的成果。中國企業透過囤積美國禁運前的設備、非法採購,政府補貼、與廣汎利用開源軟體得到一些成就。但這些手段終究難以持續,真正的技術挑戰將在未來幾年逐步顯現。本文粗略檢視中國的半導體、AI、和軟體業現狀,並對其國家主導的經濟與科技發展提出批判。

 

7nm製程非真正技術創新

 

 

中國目前擁有數家主要的晶片製造企業,包括中芯國際、華虹半導體、長江存儲等,這些企業在特定領域取得一定進展。

 

2023年8月華為發表Mate 60 Pro讓全世界驚訝。因為美國在2020年開始對中國實施晶片出口管制,理論上中國應無法獲得生產7nm(奈米)晶片所需的技術與設備。但經過拆解分析後,西方專家發現這款晶片由中芯國際透過DUV(深紫外光刻機)技術製造,並非當前最先進的EUV(極紫外光刻機)。

 

中國的7nm製程突破主要來自於囤積設備與原料,不是真正的技術自主創新。例如中國企業在美國出口禁令生效前,已從荷蘭的ASML公司預先購買大量的DUV設備,確保短期內仍能生產7nm晶片。然而其DUV的效率、良率、成本與美國、台灣、韓國的EUV製程相比,仍有一段距離。而這還是台灣缺乏法令管制,導致少數台灣半導體從業人員,前仆後繼幫助他們建立此產業的成績。

 

台積電的3nm晶片已進入量產,並規劃於今年推出2nm製程。中國能以DUV進行7nm製程,是一個令人驚訝的成就。但未來要進入5nm甚至3nm的難度將大幅提升。因為這些製程無法用DUV進行,必須使用已被美國禁運的EUV光刻機。再加上多重曝光與高純度材料等問題,仍面臨著巨大的挑戰。

 

中國的晶片廠的其它設備大部分來自美國的Applied Materials、Axcelis,日本的Tokyo Electron、Sumitomo、Nikon、Canon,與德國的Lapmaster Wolters等。即便是7nm製程,也需要這些國家提供的設備進行維護與升級。

 

華為新手機的象徵意義?

 

 

此外半導體產業不僅是晶片製造,還涉及EDA軟體(電子設計自動化)。目前中國仍然依賴美國Synopsys、Cadence和Siemens等公司提供的EDA設計工具。雖然中國已開始逆向工程發展EDA軟體,但美國的禁令無疑將使中國的半導體設計能力受阻。

 

此外半導體產業的關鍵材料,如高純度矽晶圓、先進光阻劑、濕製程化學品、與高精度封裝材料等,仍然由美國、日本、和歐洲的供應商掌控。即使中國能在某些原物料突破,整體半導體產業仍然受限。並且隨著現有設備的老化與技術升級受阻,產能下降與技術落後的問題將逐步顯現。

 

華為的新手機可能象徵中國半導體產業的抗封鎖能力,但這種策略難以長久維持。隨著美國加強對半導體設備與原料的出口管制,中國的高階晶片供應鏈將逐漸陷入困境,很難進一步提升技術水準。

 

由此看來,北京政府投入大量資金,希望建立完整的半導體供應鏈,其成效仍然有限。到今天爲止,除了記憶體(NAND Flash、DRAM)領域,中國仍未能在高階邏輯晶片製造取得突破進展。

 

AI技術的崛起與挑戰

 

與半導體類似,中國的AI產業的表現確實不俗,特別是在大語言模型(LLM)領域,如DeepSeek-R1、百度文心一言、阿里通義千問、華為盤古等AI模型的開發,某種程度顯示中國企業的競爭力。

 

然而中國AI發展的根基依然建立在美國的硬體與軟體基礎上。目前中國的大型AI模型訓練仍然依賴於Nvidia A100/H100晶片,而這些GPU已經受到美國禁運。雖然中國在出口管制前囤積了數萬顆由Nvidia設計、台積電生產的GPU,但這些硬體終究會過時、老化。

 

華為積極研發和生產的昇騰系列GPU,宣稱已達Nvidia A100約80%的功能水準。但至少在功耗控制、性能表現、和製造良率等方面,與Nvidia仍有差距。傳聞其即將推出的910C GPU,假如沒有配套的周邊生態系,如Nvidia的CUDA,未來仍有不小的挑戰。

 

而當Nvidia的Blackwell GPU,和將在2026年推出的Rubin GPU完全整合進美國的AI生態系後,而中國無法獲得更高效能的AI訓練晶片時,其用來訓練AI模型的算力差距將更加明顯。

 

此外中國企業也試圖透過走私與黑市採購來獲取高階GPU。例如在2023年,美國政府發現中國企業透過香港、新加坡等第三國轉運Nvidia晶片,企圖繞過出口管制。但美國隨即強化監管,並對違規出口的企業施加制裁,這意味著中國的非法採購路徑,除非能繼續開創新途徑,例如在中東國家設置的雲端運算中心,否則也將逐漸被堵死。

 

值得注意的是,雖然Nvidia的股價短期受到投資人不理性的影響,長期來説,DeepSeek的出現反而更顯示其GPU在美中科技競爭中,所扮演不可或缺的關鍵角色。

 

軟體產業的發展與瓶頸

 

 

中國的阿里雲、騰訊雲等公司雖然在起步階段依賴於美國的開源軟體(如OpenStack、VMware、Kubernetes等),但它們已逐步建立自己的技術體系,並在全球的雲端計算市場,如中東、東南亞、俄羅斯、拉丁美洲等地,佔有一席之地。

 

目前中國所有的AI大語言模型都是利用美國的開源軟體(如PyTorch、TensorFlow、JAX、Hugging Face Transformers等工具,或Meta的LLaMA 3、DBRX等模型)建立其基礎,再加以擴充和優化。與此同時,中國正試圖推動本土AI的生態系,如在阿里雲的ModelScope就是一個不錯的模型即服務(Model-as-a-Service)。

 

爲什麽Meta要將其巨資開發的LLaMA 3開源與世界共享,讓中國可以有短期内突破的機會?

 

其實西方一直都有主張將軟體開源的自由派,如:Linux和Postgres。但像Meta這樣盈利的公司將研發的軟體系統開源,例子並不多見。Google的Android是少見的另一例子。但Meta開源是爲了突破OpenAI和Microsoft在AI優勢的策略,而Google開源則爲了突破Apple iOS的壟斷,而不得不然。如今中國的DeepSeek藉由Meta的開源LLaMA 3進行「蒸餾」並優化,省時省事,可説是鷸蚌相爭,中國得利。

 

雖然中國的軟體產業在消費級應用領域(如微信、抖音、滴滴出行、支付寶等),憑藉其龐大的用戶數,加上政府的保護政策,有相當的成績,但其核心技術仍然嚴重依賴美國技術。

 

例如中國企業仍然大量使用PostgreSQL、MySQL、MongoDB等開源資料庫,並未真正建立自主研發的資料庫生態。另一個例子是中國的鴻蒙作業系統,雖然標榜自主研發,但其核心仍然基於Android AOSP,無法完全擺脫Google生態系。

 

中國政府近年來推動「去美國化」,要求政府機構與國企使用國產軟體。但在過渡期間,技術成熟度和實際應用需求之間的落差,導致衆多單位仍依賴根源美國技術的軟體。要完全脫鈎,並達到真正的基礎研究創新,還有很長的一段路。

 

國家主導科技發展的盲點

 

中國的科技發展一直由國家主導方向與策略。透過政策補貼、產業規劃、和國企扶持等策略,推動技術進步。這種模式讓中國在短時間內於軟體、AI和半導體等領域取得成就。然而這種模式也帶來限制,使得中國的科技發展仍面臨市場競爭力不足、國際技術封鎖、以及創新受限等挑戰。

 

在軟體領域,中國政府近年來要求政府機構和國企使用國產軟體,例如中標麒麟Linux和華為鴻蒙作業系統。然而這些系統在核心技術與生態系的完整性,仍無法與微軟Windows和Google Android相比,因此許多機構不得不繼續使用美國軟體。

 

舉例來説,中國的金融機構與政府單位,雖然在政策上被要求使用國產資料庫與作業系統,但在實際操作上,許多仍然依賴Oracle資料庫和Windows伺服器。因為中國國產的達夢資料庫,或OceanBase資料庫,仍存在相容性與穩定性問題。而華為鴻蒙作業系統雖然宣稱完全國產,但某種程度仍依賴開源的Google Android,這表示中國的軟體國產化仍存在挑戰。

 

在AI領域,中國企業的發展受到來自美國的技術封鎖,與國內監管政策的雙重影響。如前所述,美國政府的禁運使得百度、阿里巴巴、騰訊等中國巨頭在AI訓練的算力方面受到限制。雖然華為推出昇騰910和海思920晶片,但與Nvidia的A100/H100,和蘋果的A18處理器相比仍有明顯差距;導致中國在大語言模型的訓練與推理能力上受到影響。

 

嚴格的內容審查限制發展

 

此外中國的AI企業在開發大語言模型時也受到嚴格的內容審查,以符合北京政府的內容監管規範。這使得中國AI企業在內容生成的自由度與創新能力受到限制,難以與OpenAI或其他享受自由空氣的西方AI企業競爭。

 

半導體產業則是中國面臨技術封鎖最嚴重的領域。除了前述的半導體設備與原料的禁運,限制中國在高階晶片製造領域的發展。同時中國政府雖然透過「國家大基金」投入數百億美元扶持半導體產業,但由於部分資金被貪污或投資失敗,例如紫光集團的破產案,導致這些政策性投資未能發揮應有的效果。這反而暴露國家主導模式在產業發展中的資源浪費與管理不善等問題。

 

又例如,太陽能電力產業在2000年代迅速崛起,也是中國國家政策主導方向。但由於過度依賴補貼,許多企業缺乏市場競爭力。曾經一度領先全球的無錫尚德公司因補貼減少,導致最終破產,也曝露政策主導的風險。

 

事實上中國的《財經》雜誌指出,他們的光電產業依靠行政命令推動、違反產業發展規律、扭曲投資者行為,因此不利產業的長期發展。

 

美國仍將穩居世界科技霸主

 

美國對中國實施科技出口管制,除了國家安全、科技競爭、與經濟利益的考量外,還涉及中國的人權侵犯與專制統治等面向。其意圖在防止中國模式在全球擴散。將科技競爭與地緣政治和意識形態衝突結合,是美國型塑民主對抗專制的戰略。

 

中國雖然透過短期策略獲得一些技術突破,長期來看,中國的科技產業若無法建立真正市場驅動的創新機制,擺脫對政府資助的依賴,並建立獨立的半導體與軟體生態,將難以在大國競爭中獲得持久優勢。

 

也就是説即使中國在短期內利用不同手段取得AI、軟體、與半導體等領域的一些突破,最終仍將面臨技術更新,無法站在世界前端的困難。

 

而美國依然擁有強大的科技產業鏈、自由市場的創新能力,和設定技術標準的全球影響力。隨著技術封鎖的加強,中國的科技產業將面臨更大挑戰,而美國在可預見的未來仍將穩坐全球科技霸主地位。

 

作者簡介_廖宏祥

在美國的國防與航太工業工作36年,曾任麥道航太駐台代表、台綜院戰略所研究員、戰爭學院榮譽講座;領域跨國防與航太科技、軍事與戰略研究

 

※ 本網站及作者所提供資訊僅供參考,投資人應自行承擔投資風險及投資結果。

 

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