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中國 Moonshot AI 等公司被指大規模「蒸餾」美國前沿模型，引爆國安與智慧財產權爭議。Nvidia(MVDA)、Microsoft(MSFT) 等科企聯手呼籲勿過度管制 open‑weight 模型，Anthropic 則警告這是國安風險，美中 AI 競賽走向更複雜角力。
在美中人工智慧競賽升溫之際，一個原本只在技術圈流傳的名詞「蒸餾（distillation）」忽然成為華府與矽谷的最新戰場。隨著中國實驗室 Moonshot AI 推出 Kimi K3，被使用者評價為已能媲美 Anthropic、OpenAI 等商用頂級模型，美方官員與企業開始質疑：中國是否透過蒸餾技術，大規模「複製」美國前沿模型成果。
所謂蒸餾，是以大型先進模型的回答與工作成果，來訓練另一個模型，使其在成本更低、運算更小的情況下，仍保有高效能。Google AI 負責人 Jeff Dean 今年稍早在節目中坦言，Google 團隊就是為了提升系統效能、避免全倚賴單一巨型影像模型，才深入發展蒸餾技術；前沿模型先做「老師」，再把知識濃縮給更小、更便宜的「學生模型」，已成主流作法。
然而，當這套技術被放到美中角力的脈絡下，情勢就變得敏感。白宮顧問 Michael Kratsios 近日在 X 指控，Moonshot AI 在開發 Kimi K3 的過程中，蒸餾了 Anthropic 的 frontier 模型 Fable，並建立內部平台大量對美國模型進行蒸餾，還能靈活切換不同存取方式以躲避偵測。若指控屬實，等於中國實驗室以美企砸下數十億美元訓練出的模型當「家教老師」，快速縮短技術差距。
科技安全公司 SecurityPal 創辦人 Pukar Hamal 就形容，蒸餾宛如一名學生辛苦上課、讀教科書、寫功課，另一名學生不做努力、只抄答案就能拿高分；在國家競爭的語境中，這自然被視為智慧財產權與國安議題。然而，蒸餾同時也是當今模型演進不可或缺的工具，不少美國公司內部也廣泛採用。
包括 Nvidia(NVDA)、Microsoft(MSFT)、Meta(META)、Palantir(PLTR) 在內逾 20 間科技巨頭，上週聯合發出公開信，呼籲政策制定者不要「過早限制」open‑weight 模型，以免扼殺競爭或把創新推向海外。公開信直言，蒸餾是模型改良、演進與驗證的廣泛技術，過度管制將削弱美國企業跟上技術進步的能力。
研究機構 Info‑Tech Research Group 的 Shashi Bellamkonda 指出，Nvidia 在其 Llama Nemotron 系列模型的訓練過程中，就明載使用蒸餾技術，以大型模型輸出的資料訓練較小模型，達到成本與效能的折衷。對企業而言，當算力與模型成本不斷攀高，蒸餾幾乎是唯一能讓產品既強大又便宜的方法，因此在產業內被視為「正當且有價值」的常規。
但站在 Anthropic 的立場，情況完全不同。這家估值逼近一兆美元、準備朝上市邁進的公司，今年二月公開指控，中國的 DeepSeek、Moonshot、MiniMax 透過約 2.4 萬個假帳號，發出 1,600 萬次對話請求，對其 Claude 模型進行工業級蒸餾。Anthropic 強調，自家與其他美企打造的系統，肩負阻止國家與非國家行為者利用 AI 開發生物武器、發動惡意網攻的責任，若前沿模型遭未授權蒸餾，不僅是商業損失，更是國安破口。
因此，Anthropic 與 OpenAI 已在服務條款中明文禁止蒸餾行為，主張未經授權大量利用其大型模型輸出，即構成潛在的智慧財產權侵害。Anthropic呼籲，需要產業、政府與全球 AI 社群「快速且協調的行動」，才能遏止這類行為。對它們而言，中國實驗室透過 open‑weight 模型與蒸餾技術突飛猛進，代表美國在關鍵安全防線上很可能面臨被「反向運用」的風險。
然而，美國業界內部也存在強烈反對聲音。Box 執行長 Aaron Levie 也是公開信的連署人之一，他表示，想在全球保持競爭力，美企必須能接觸到最好的技術，無論源頭來自美國或中國。從長期來看，越多創新，AI 技術就會越便宜、越有效率，整體產業曲線會朝有利消費者的方向彎曲。對他和不少矽谷公司而言，過度防堵中國，只會拖慢自身進步。
更讓局勢尷尬的是，Anthropic、OpenAI 等公司在建立自家模型時，同樣大量使用網路與出版內容，並因未獲授權而遭作家等創作者提告。代表書籍作者對 AI 公司提起版權訴訟的律師 Max Pritt 就指出，政府目前優先高調維護科技公司的智慧財產權，卻相對忽略創作者與一般民眾內容被未經授權使用的問題，在道德與法律論述上形成雙重標準。
從企業實務面看，成本壓力也推動蒸餾與使用中國 open‑weight 模型的誘因。SecurityPal 的 Hamal 坦言，只要能確認模型程式碼沒有惡意後門，他不排斥在自家基礎設施上運行像 Kimi K3 這類中國開源權重模型，因為這能大幅節省成本。在這樣的市場現實下，禁止蒸餾或限制 open‑weight 模型，可能反而逼企業轉向更便宜、管制較少的海外選項，削弱美國 AI 產業的吸引力。
從更宏觀的角度回看，美國政府在蒸餾問題上的兩難，折射出其 AI 政策的矛盾：一方面要保護本土科技巨頭的前沿優勢，防止中國與俄羅斯透過模型輸出「搭便車」；另一方面，美企本身又仰賴開放技術與全球創新才能維持領先。若只鎖緊外部蒸餾，卻不處理自身訓練資料來源的著作權爭議，政策恐怕難以在國內外取得道德正當性與產業支持。
隨著 Nvidia、Microsoft 等重量級公司已公開表態支持蒸餾與 open‑weight 模型，而 Anthropic、OpenAI 則拉高國安風險警報，未來華府勢必得在「保護技術」與「維持開放創新」之間找到新的平衡點。若立法過於嚴厲，可能把創新推離美國；若放任不管，又恐讓前沿模型成為他國提升軍事與網攻能力的捷徑。如何在這場演算法保衛戰中兼顧安全與競爭力，將成為美中 AI 角力下一階段最關鍵的政策考題。
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