最近 Ben Thompson 發表了一篇文章，深入探討了人工智慧（AI）發展的現況，特別是晶片製造在這個領域扮演的關鍵戰略角色。文章剖析了各家公司在 AI 模型和晶片技術上的激烈競爭，同時也對美國在晶片製造領域的政策提出了獨到的見解。
AI 模型百家爭鳴
AI 模型的發展可說是進入了戰國時代，各家公司都想在其中佔有一席之地。Anthropic 最近推出了 Claude Sonnet 3.7，雖然 Dylan Patel 開玩笑說 Anthropic 似乎刻意避開數字「4」（因為在中文裡與「死」同音），但 Ethan Mollick 也指出，Sonnet 3.7 在運算能力上其實已經達到 GPT-4 的水準。Ben Thompson 認為，為 AI 模型世代命名的規則應該是「誰先達標，誰就擁有命名權」。如果 GPT-4 被定義為第二代（Gen2）模型，那麼 Grok 3 就應該是第三代（Gen3）模型。
Grok 3 在運算能力上確實有顯著的提升，但它在 RLHF（Reinforcement Learning with Human Feedback，基於人類回饋的強化學習）方面還有進步空間。這導致 Grok 3 的回答有時候會過於冗長，解釋不夠精確，甚至會產生不適當的內容。不過，Ben Thompson 還是認為 Grok 3 最能代表網路的精神，而且速度也比其他競爭對手快，使用體驗更好。
相較之下，ChatGPT 在產品體驗上仍然領先群雄，特別是它的 Mac 應用程式，而且在處理數學作業等消費者使用案例時也更加友善。OpenAI 的 Brad Lightcap 透露，ChatGPT 的週活躍用戶已經超過 4 億，短短三個月內成長了 33%。Ben Thompson 認為，OpenAI 應該推出一個廣告支援的版本，讓更多使用者可以免費體驗到最好的 AI 模型。
另外一個值得關注的焦點是 DeepSeek。DeepSeek 的 V3 和 R1 模型在 GPT-4 等級的模型中表現相當出色，這歸功於他們在基礎設施和模型層面的卓越工程能力。更重要的是，DeepSeek 作為一家中國公司，以開放實驗室的形式運營，定期發表論文、模型權重和原始碼，這對於整個 AI 領域的發展來說，具有非常重要的意義。
晶片競賽白熱化
提到晶片，Nvidia 毫無疑問是目前的最大贏家。DeepSeek 的成功帶動了中國對 H20 晶片（Nvidia 為了遵守出口管制而推出的降規版 H200）的大量需求。XAI 也公開表示，想要快速參與 AI 競賽，最直接的方法就是購買最好的晶片。 AMD 在軟體方面的表現明顯落後，這也限制了其硬體效能的發揮。相比之下，華為的昇騰（Ascend）系列 AI 晶片採用中芯國際（SMIC）的 7 奈米製程，雖然在製程技術上有所限制，但他們可以透過增加資料中心和電力供應來彌補。更重要的是，中國的科技公司有足夠的動力和軟體實力，讓昇騰晶片成為一個有力的競爭者，尤其是在推理（inference）方面。 除了 Nvidia 和華為之外，超大規模資料中心業者也紛紛開始設計自己的晶片，例如 AWS 的 Trainium、Microsoft 的 Maia、Google 的 TPU 和 Meta 的 MTIA。而這些晶片，幾乎都由台積電（TSMC）負責代工。
台積電的霸主地位與地緣政治風險
台積電在晶片製造領域的地位，可以說是難以撼動。即使 Intel 能夠在技術上保持領先，也需要轉型為一家提供客戶服務、IP 庫和專業知識的晶圓代工廠。事實上，早在 Intel 擁有領先製程技術時，Nvidia 就已經選擇在台積電和三星生產晶片。 台積電的領先地位，不僅體現在最先進的製程技術上，也體現在成熟製程上。因為並不是所有的晶片都需要用到最先進的製程，而台積電可以利用其已經完全折舊的晶圓廠來降低成本。這些穩定的現金流，又可以幫助台積電投資於新的尖端晶圓廠。 然而，台積電總部位於台灣，這也帶來了地緣政治風險。美國政府的晶片禁令，雖然可能降低中國對台積電的依賴，但也同時讓美國更加依賴台灣。
美國的應對策略
Ben Thompson 在文章中提出了一系列大膽的建議，目的在於確保美國在 AI 和晶片領域的競爭力：
- 結束對中國的晶片禁令：允許中國公司（包括華為）在台積電生產晶片，甚至可以購買頂級的 Nvidia 晶片。這將重新建立中國對台積電的依賴，從而提高中國入侵台灣的成本。
- 加強對半導體設備的禁令：堵住漏洞，徹底切斷中芯國際和其他中國晶圓廠的命脈。
- 在美國建立成熟製程晶圓廠：政府提供補貼，以滿足國家安全需求。
- 扶持 Intel：將 Intel 的 x86 晶片業務剝離給 Broadcom 或 Qualcomm，並提供補貼，讓 Nvidia 在 Intel Foundry 生產晶片。如果 Nvidia 拒絕，美國政府應該大量訂購 Intel Gaudi AI 加速器，並將其開源。
Ben Thompson 認為，這些措施雖然可能帶來風險和犧牲，但卻是確保美國在 AI 時代保持競爭力的最佳途徑。
深入討論
Ben Thompson 的文章提出了一系列值得我們深入探討的問題： 晶片禁令的有效性：目前的晶片禁令，在多大程度上真正阻止了中國的 AI 發展？中國是否已經找到了繞過禁令的方法？
美國晶片製造業的未來： 美國能否成功建立起一個具有全球競爭力的晶片製造產業？這需要多長時間？需要投入多少資源？
台灣的地位：在中美晶片戰中，台灣將扮演什麼樣的角色？台灣應該如何自處，才能確保自身的利益？ 總體而言，Ben Thompson 的這篇文章，對 AI 和晶片領域的發展趨勢進行了深入的分析，並提出了許多具有前瞻性的觀點。雖然文章中的一些建議可能存在爭議，但它們無疑引發了人們對這個重要議題的深刻思考。
原始連結：https://stratechery.com/2025/ai-promise-and-chip-precariousness/