OpenAI搶下華府AI入口後，下一個真正決勝點已不在模型參數

 

華府先買單、布魯塞爾先上鎖，中國則把模型繼續做大

生成式 AI 這一輪的戰局，已經不是單純比誰模型更聰明，而是比誰能先卡住政府預算、監管規則與產業入口。從美國國會採購、歐盟 AI Act 監管落地，到中國阿里巴巴推出超大參數模型，現在的 AI 版圖，幾乎就是一場「美國打前鋒、歐盟立規矩、中國拚追趕」的三國演義。

如果用投資人的角度看，這不只是技術新聞，而是權力結構重排。AI 已經從工具升級成政治與經濟的戰場，誰先拿到制度紅利，誰就比較有機會把模型變成基礎設施。

 

美國國會的 AI 預算，幾乎被 OpenAI 包了

先看最直接的數字。根據對 2025 年 4 月 1 日至 2026 年 3 月 31 日眾議院支出的分析，已被點名、且屬於付費且可辨識供應商的 AI 工具支出至少達 11.37 萬美元。

其中大約 8.88 萬美元流向 ChatGPT，約佔九成；交易筆數更佔約 96%。排在第二的 Anthropic Claude，大約只拿到 1.32 萬美元。雖然這份統計沒有把免費帳號、或是內建在其他軟體裡的 AI 功能算進去，但就已揭露的採購來看，OpenAI 在華府的先發優勢非常明顯。

國會辦公室其實很適合 AI 發揮：摘要法案、整理備忘錄、準備聽證資料、回覆選民，這些工作大量而瑣碎。共和黨眾議員 Julie Fedorchak 就提到，她的辦公室用 ChatGPT 建立可搜尋的立法與選民資料庫，還能自動產出簡報備忘錄，每週可節省數十小時幕僚時間。這種效率提升，對人力永遠不夠的國會來說，吸引力非常直接。

但另一面也很現實。POPVOX Foundation 執行長 Marci Harris 就提醒，AI 不只讓幕僚更有效率，也讓遊說團體和選民更容易大量生出長篇、頻繁的意見文件，反而把原本就吃緊的國會辦公室壓得更滿。換句話說，AI 是把文書效率拉高了，但也把資訊洪水放大了。

 

兩黨都在用，卻只有民主黨花得更多

有意思的是，這波付費 AI 支出在政治上並不平均。根據紀錄：

• 民主黨辦公室的付費 AI 支出約 5.42 萬美元
• 共和黨辦公室約 1.58 萬美元

也就是說，民主黨花了共和黨的約三倍。已知使用 ChatGPT 的民主黨辦公室有 44 個，共和黨則是 27 個。

這就形成一個頗微妙的畫面：一邊高調警告 AI 可能傷害勞工權益、隱私與選舉公平，另一邊卻是國會裡最積極採用 AI 的那群人。這種落差，某種程度上很像看財報時一邊罵估值太貴、一邊又忍不住加碼，嘴上保守，手上很誠實。

而 OpenAI 之所以能在國會搶到位子，除了品牌本來就幾乎等同「AI」外，也不是單靠運氣。眾議院內部的 House Digital Service 早在 2023 年就推出 AI 工作小組，首批發出 40 個 ChatGPT Plus 授權給跨黨派幕僚試用；之後，非黨派的 Congressional Management Foundation 也與 OpenAI 合作，替眾參兩院資深幕僚辦理 ChatGPT 訓練課程，甚至由 OpenAI 工程師親自授課。

相較之下，Anthropic 目前還沒被看到有同等規模的國會培訓合作。這種差距，有點像產業鏈裡你不只要產品好，還要先進入客戶工作流，否則就算模型漂亮，也很容易輸在「被使用的習慣」上。

 

華府的錢也燒得很兇：遊說支出同步升溫

AI 公司在華府的佈局，除了產品採用，還有一條更直接的線：遊說。

• OpenAI 在 2026 年第一季的聯邦遊說支出達 100 萬美元，比一年前同期成長約 82.5%
• Anthropic 更砸下近 160 萬美元，是 2025 年第一季的三倍以上

這說明什麼？說明 AI 產業已經很清楚：未來競爭不只在模型能力，也在法規、預算與政策敘事。誰能讓政府理解自己、甚至依賴自己，誰就比較有機會在下一輪規則制定時站在有利位置。

Brennan Center 研究員 Eric Petry 的提醒很值得記住：不論是大型政府採購，還是個別辦公室訂閱，都必須確保納稅人的錢花在最適合的工具上，而不是變成政治偏好的獎勵。他認為，國會在訂 AI 規則之前，應先系統性測試多家模型，真正理解各自的優缺點與行為模式。這句話其實很像投資老話：你不能只因為某家公司聲量最大，就直接把它當成唯一答案。

 

歐盟開始動刀：不是不讓你做，而是先接受監管

如果說美國是 AI 應用前線，那歐盟就是監管前線。

歐盟在 2024 年通過的 AI Act 正分階段上路，而從本週開始，EU AI Office 已經拿到對通用型 AI 模型（GPAI）的實質監督與執法權。這代表歐盟執委會現在可以：

• 要求模型在歐洲公開前先做評估
• 必要時限制其進入市場
• 對違規供應商開罰，金額最高可達 1500 萬歐元或全球營收 3%，以較高者為準

這不只是法條更新，而是直接把 OpenAI、Anthropic、Google 等美國模型實驗室納入歐洲監管射程。Sidley Austin 合夥人 Elisabetta Righini 也明講：只要在歐洲提供 GPAI 模型，就可能被這套權力管到，「一個美國地址並不會讓實驗室躲在歐盟監管之外」。非歐盟供應商還得設立歐洲授權代表，作為與監管機構往來的正式窗口。

這個設計其實很有歐盟特色：自己在模型技術上不一定是最前面，但在制度上先把門框立起來。某種程度上，這就像三國裡自己兵力未必最強，但先把關隘、糧道和名分都握住，逼對手照你的規矩走。

 

歐盟要的是科技主權，矛頭也已經指向美系巨頭

歐盟近來反覆強調所謂的科技主權，核心就是降低對美系系統的依賴。近期歐方已就模型遭網路攻擊事件，和 OpenAI、Anthropic 展開溝通；同時也就取得 Anthropic 最新 Mythos 模型的存取權談了很久。這些細節看起來像技術協商，其實背後都在碰資料、安全與控制權。

而歐盟對美國科技巨頭的態度，本來就不算客氣。Google 因為在搜尋與服務中被認定偏袒自家產品，已在 7 月遭歐方罰款 10 億美元，結果引來美國總統 Donald Trump 放話要對歐盟施加「大幅關稅」。現在 AI Act 再往前推一步，未來很可能在跨境資料、演算法透明度、模型安全上再引爆一輪美歐衝突。

從投資角度看，這意味著 AI 的全球商業化不會是單一路徑。你不是做出模型就結束，而是要過每個市場自己的門檻。尤其是歐洲這種監管最重的區域，合規成本未來很可能變成競爭壁壘的一部分。

 

中國也沒缺席：阿里巴巴把模型再往上堆一層

在美歐角力之外，中國科技公司當然不會坐著看戲。**阿里巴巴（Alibaba）**在週一發表旗下自稱「最強」的 AI 模型 Qwen3.8-Max，主打 2.4 兆參數，並支援最高 100 萬 token 的情境視窗，可以同時處理數千頁內容。

阿里巴巴表示，這個模型在多項測試裡，成績已接近 Anthropic 的 Fable 5，部分項目甚至更好；在 Vision Arena 上排名第二，只輸給 Fable 5，在 Text Arena 上則排第五。消息一出，阿里巴巴在 紐約掛牌的股票盤前上漲 4.5%，香港掛牌股價也勁揚 7%。

不過，Qwen3.8-Max 的重點不只是參數堆疊，而是要證明自己能進入真實工作流程。阿里巴巴展示的場景包括：

• 可長時間自主編碼
• 內部測試中連續 16 天自動寫程式、測試、修錯、再優化，最後做出一款 AI 編碼工具
• 用於法律文件審閱
• 用於金融研究
• 用於建築 3D 建模
• 理解長達 100 小時的直播內容，並整理成可搜尋、可互動的知識庫

這其實很像現在 AI 競賽的主軸已經變了：不只是誰的 benchmark 高，而是誰能真正把模型塞進高價值的商務場景裡。只要能從寫程式、法務、金融、設計一路滲透到內容整理，模型才算真的開始商用化。

 

但中國內部也很卷：參數大戰還在加速

阿里巴巴的動作，也反映中國 AI 生態正處於激烈軍備競賽。就在更早之前，國內對手 Moonshot AI 已推出擁有 2.8 兆參數的 Kimi K3，成為目前中國規模最大的模型。

現在市場上常被拿來比的是：

• 參數數量
• 情境視窗長度
• 各類排行榜成績
• 實際工作能力

但問題是，當歐盟開始要求風險評估與安全責任時，這種「越大越好」的打法，最後能不能轉成合規、可出口、可跨境部署的產品，還不好說。這就像一支球隊先把明星球員堆滿，但若防守紀律和戰術體系沒跟上，到了更高層級還是會被拆掉。

 

AI 的三方格局，正在從產品戰變成制度戰

如果把整體局勢收斂成一句話，那就是：

• 美國：靠 OpenAI 等公司先卡位，從應用與政治滲透面取得優勢
• 歐盟：用 AI Act 逼所有外來模型接受規則，試圖用制度補技術落差
• 中國：持續把模型做大、做強，努力縮短與美國頂級模型在實用性上的差距

這三方不只是競爭，還會彼此牽制。未來的關鍵，不在於誰喊得最大聲，而在於：

1. 政府能否避免偏袒特定廠商，選到真正適合公共服務的工具
2. 監管者能否跟上技術迭代速度
3. 企業在追求更大、更快、更強的同時，願不願意承擔跨境安全與責任成本

AI 從來不只是模型參數的遊戲。當它開始進入國會辦公室、歐盟法規、以及中國的大型實驗室時，這場仗就已經不是單純的技術競賽，而是誰能把 AI 變成下一代基礎設施的長期戰爭。

而這場戰爭最後會帶來更有效率的公共決策與創新，還是更深層的技術壟斷與政治角力，現在還沒人敢說死。