AI蒸餾被拉進國安層級，API限制會擴大到誰

 

美國情報機構把AI蒸餾拉進國安層級

今年9月9日，美國國家安全局、聯邦調查局與網路安全暨基礎設施安全局聯合警告矽谷開發者，中國多家AI公司涉嫌大規模提取美國模型的專有資料。這份指控把AI競爭從算力、人才與資本支出，進一步推向模型智慧財產權攻防。

報告指出，DeepSeek與Moonshot AI自2024年起運用「蒸餾」技術，透過大量查詢前沿模型，蒐集輸出結果並訓練自家系統。蒸餾原本是一種模型訓練方法，讓較小模型學習大型模型的輸出與推理方式；爭議集中在查詢規模、使用方式，以及是否違反服務條款或取得受保護的專有能力。

美方進一步表示，相關行動可能獲得中國政府默許。這仍屬美國情報與執法機構的判斷，目前能確認的範圍，是美方已將大型模型遭批次提取的風險，正式納入國安與資安框架。

 

數十億個令牌顯示行動已具工業規模

根據報告，從2024年底開始，DeepSeek、Moonshot AI與阿里巴巴等公司，透過數百萬次請求提取數十億個令牌。令牌是模型處理文字時使用的基本單位，這個量級意味著有系統的資料蒐集與訓練工程，遠超一般開發者測試API的使用情境。

遭鎖定的模型涵蓋Claude、GPT、Gemini與Grok，幾乎包辦美國前沿生成式AI的主要陣營。DeepSeek被指針對推理能力及特定領域功能展開組織化提取，用於訓練R1與V3模型；阿里巴巴則被指透過工業級蒸餾，提升Qwen系列模型的效能。

報告也將MiniMax、StepFun與Z.AI列入相關名單。從公司數量與模型覆蓋範圍來看，美方描述的是一套可複製的產業行為，而非單一公司的偶發事件。API本身已成為模型能力外流的入口，平台開放程度與防護強度將面臨更難的取捨。

 

模型護城河開始增加資安與存取控制成本

從投資角度看，前沿模型公司的護城河仍包括算力、資料、演算法、人才與產品生態系。這次事件補上一項容易被低估的變數：模型一旦對外提供服務，部分能力便可能透過大量輸入與輸出被逆向學習。

美國開發商後續可能提高異常流量偵測、帳號驗證、速率限制及輸出監控。這些措施有助於保護模型，同時也會增加資安支出與API營運成本。若限制收緊，合法企業客戶的開發效率也可能受到影響，平台需要在商業擴張與技術保護之間重新配置資源。

對中國AI公司而言，蒸餾能否持續縮短模型能力差距，將受制於API取得、算力供應、監管與法律風險。低成本追趕的路徑面臨更多封鎖，未來模型競爭也會更依賴自有資料、訓練方法與基礎設施。

 

AI競爭從模型效能延伸到規則制定

這份警告尚未提供各家公司因此承受的財務損失，也沒有足夠資料量化防護措施對營收或毛利率的影響。現階段較合理的解讀，是美國政府已開始要求模型開發商把智慧財產權保護，提升到與網路攻擊相近的防禦層級。

後續需要追蹤三組訊號：美國是否提出具體執法行動，模型公司是否大幅調整API規則，以及相關限制會否擴大到雲端服務與晶片供應。若政策只停留在警告層次，產業影響可能集中於資安成本；若執法、出口管制與平台封鎖同步升級，全球AI供應鏈的分流速度將加快。

模型能力的控制權正在成為地緣政治資產。眼前證據足以確認美方監管態度轉硬，對個別公司的營收、獲利與估值影響，仍需等待政策與企業措施進一步具體化。