# 中國AI模型調用量連19週領先美國：台灣企業該如何應對算力競賽新局面？

> 騰訊混元Hy4 preview調用量暴增379%登頂，中國AI模型已連續19週超越美國。這場模型競爭延伸至基礎建設的新階段，對台灣AI產業意味著什麼？本文分析主權AI時代的算力競賽現狀，以及台灣企業的應對策略。

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- 作者：Jin（https://operation.tw/about/）
- 分類：AI
- 發布：2026-09-09
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**重點整理**

- 中國AI模型調用量已連續19週領先美國，騰訊混元Hy4 preview單月調用量暴增379%，標誌著AI競爭進入新階段
- 主權AI發展已從模型層面延伸至基礎建設層面，各國開始投資自主晶片、算力資源與雲端基礎設施
- 台灣企業應重新評估AI供應鏈策略，既要防範單一依賴風險，也要把握基礎建設商機

## 為什麼中國AI模型調用量超越美國會成為新聞焦點？

連續19週的調用量領先代表中國AI產業已從模型創新競爭進入規模化應用階段，說明本地企業對國產大模型的信心與依賴度顯著提升。根據新聞報導，騰訊混元Hy4 preview在單月內調用量暴增379%登頂，這不只是一個技術指標，更反映了整個AI生態系統的地緣政治轉向——企業開始優先選擇本地化的AI服務，而非美國廠商的開源或商業模型。

這個轉變的背後是主權AI（Sovereign AI）戰略的全球化推進。美國對AI晶片出口的管制、各國對資料主權的關切，以及經濟獨立性考量，都驅使企業與政府投資自主的AI基礎設施。中國的高調數據發佈正是在宣示：「我們已經能自給自足，不再被美國AI生態綁架。」

## 主權AI發展延伸至基礎建設意味著什麼？

主權AI從單純的模型開發演進至基礎建設層面，意味著各國競爭已從「誰的大模型更聰明」升級為「誰能建立獨立的算力生態」。根據電子工程專輯的報導，這場競爭已不侷限於模型架構的優化，而是涉及晶片設計、資料中心建設、訓練框架與推理引擎的全棧自主化。

具體來說，中國企業正投資自主AI晶片（如華為昇騰、阿里含光等），建設大規模GPU/TPU集群，甚至開發專有的模型訓練與部署工具鏈。美國同樣在強化本土基礎設施——Anthropic砸千億投資AWS正是這種戰略的體現。這場競爭意味著誰能控制基礎建設、誰就能決定AI生態的發展方向與遊戲規則。

## 對台灣AI產業與企業有什麼實際影響？

台灣面臨的是一個三角困境：美國想掌控高端晶片供應、中國要建立獨立AI生態、而台灣既是全球半導體心臟卻缺乏自主AI模型與應用生態。

對台灣半導體產業來說，這是機遇與風險並存的時刻。TSMC 與聯發科等廠商正受惠於全球AI晶片代工需求激增，但長期而言，若台灣企業只能做代工、無法參與模型與應用層的競爭，將陷入「提供工具但無法定義遊戲規則」的困境。

對台灣企業用戶來說，選擇AI服務時不能只考慮「美國模型便宜又好用」，也應評估：該模型背後的算力是否受美國管制影響？資料隱私是否有風險？一旦美國加強出口管制，這些依賴會成為業務風險。同時，若完全轉向中國模型，也需防範資料流向與政治風險。

## 台灣企業應該如何應對這場算力競賽？

首先，進行 AI 供應鏈風險評估，避免過度集中於單一國家或廠商的模型與基礎設施依賴。建議同時評估美國（OpenAI、Anthropic、Google）、中國（騰訊、阿里、百度）與歐洲（Mistral）的方案，根據使用場景分散選擇。

其次，投資本地化 AI 能力。台灣企業應考慮採用開源小模型與私有部署方案，減少對雲端算力的依賴，同時保護商業敏感資料。台灣的新創企業也應把握機會，在台灣本地建立專用的 AI 基礎設施服務提供商，填補市場空白。

最後，政府與產業應協力推動「台灣主權 AI」戰略。這不是要與美國或中國競爭大模型，而是建立台灣自主的 AI 晶片設計、訓練環境與應用生態。半導體技術是優勢，應轉化為 AI 基礎設施優勢。

## 常見問題

### 騰訊混元 Hy4 preview 的 379% 調用量暴增代表什麼？

這代表企業用戶對國產 AI 模型的接受度急速提升，反映主權 AI 戰略正在商業層面落實，用戶不再單純依賴美國模型。

### 主權 AI 與傳統 AI 產業競爭有什麼不同？

主權 AI 強調基礎建設自主化（晶片、算力、資料），而非只比較模型效能；這使競爭維度從軟體層擴展至硬體與政策層，門檻更高、影響範圍更廣。

### 台灣企業現在該選用美國還是中國的 AI 模型？

建議根據使用場景與風險承受度進行混合選擇：非敏感應用可用成本低廉的中國模型，核心業務應使用美國或歐洲模型，同時評估私有部署選項以降低長期風險。