AI模型競賽升溫，OpenAI與阿里巴巴誰先跨出合規門檻？

 

華府採購把OpenAI推到前台

美國國會對付費AI工具的採購，已經把供應商順位寫得很清楚。根據2025年4月1日至2026年3月31日眾議院支出紀錄，被點名的付費AI工具至少11.37萬美元，其中約8.88萬美元流向ChatGPT，接近九成，交易筆數也約占96%。Anthropic的Claude約1.32萬美元居次，差距非常明顯。

這組數字的意義，在於它反映了華府內部最先落地的AI使用習慣。國會辦公室把AI用在摘要法案、撰寫備忘錄、準備聽證資料、回覆選民，屬於高頻、低容錯的文書場景。共和黨眾議員Julie Fedorchak甚至說，她的辦公室用ChatGPT建立可搜尋的立法與選民資料庫，每週可省下數十小時幕僚時間。

▋ 民主黨支出更高，國會內部先形成使用差距

採購分布也帶出一個值得注意的政治現象。民主黨辦公室的付費AI支出約5.42萬美元，是共和黨約1.58萬美元的三倍；使用ChatGPT的民主黨辦公室有44個，共和黨則是27個。這代表AI在國會裡先由使用效率高的辦公室擴散，且民主黨端的採用更積極。

這個落差和外界對AI的政治語言形成對照。民主黨不少人士一方面高調談勞工、隱私與選舉公平風險，另一方面卻成為國會AI工具消費主力。POPVOX Foundation執行長Marci Harris的提醒也很直接：幕僚能更快處理資訊，遊說團體與選民同樣能用AI批量生成更長、更頻繁的意見文件，讓原本就吃緊的辦公室壓力更大。

▋ OpenAI在華府的先發優勢，來自產品與培訓布局

OpenAI能在國會拿到這種份額，除了產品知名度，還有早期布局。House Digital Service在2023年推出AI工作小組，先發放40個ChatGPT Plus授權給跨黨派幕僚試用；之後，Congressional Management Foundation也和OpenAI合作，替眾參兩院資深幕僚辦理ChatGPT訓練課程，還由OpenAI工程師親自授課。

這讓OpenAI在華府不只是賣產品，而是先進入工作流程。Anthropic目前沒有被發現有類似規模的國會培訓合作，這也解釋了為什麼在支出與交易筆數上落後。對政府採購來說，知名度只是起點，真正決定份額的是誰先進入日常作業。

▋ 遊說支出升溫，政府採購與政策影響開始交疊

AI公司在華府的遊說支出，也開始明顯升溫。OpenAI在2026年第一季的聯邦遊說支出達100萬美元，年增約82.5%；Anthropic更投入近160萬美元，是2025年第一季的三倍以上。這顯示AI公司已經把華府視為產品銷售、監管溝通與政策影響的共同戰場。

Brennan Center研究員Eric Petry的提醒很值得放在這裡看。他認為，不論是大型政府採購或個別辦公室訂閱，都要確保納稅人的錢用在最適合的工具上，而不是獎勵政治偏好。這句話其實點出一個更廣的問題：立法機構在制定AI規則前，得先有能力系統性測試多家模型，理解各自的優缺點與行為模式。

 

歐盟把GPAI納入實質監督與罰則框架

若說華府是AI應用前線，布魯塞爾就是監管前線。歐盟2024年通過的AI法，現在進入分階段上路，本週開始，EU AI Office正式拿到對通用型AI模型(GPAI)的實質監督與執法權。這代表歐盟已經從原則宣示，進一步走到可以介入模型上市前評估的階段。

新的權限相當直接。歐盟執委會可以要求模型在歐洲公開前先做評估，必要時限制進入市場，違規供應商最高可被罰1,500萬歐元或全球營收3%，以較高者為準。OpenAI、Anthropic、Google等美國實驗室，都被納入歐洲監管範圍。

▋ 美國實驗室進入歐洲市場，先碰到資料與授權窗口

Sidley Austin合夥人Elisabetta Righini的說法很清楚：任何在歐洲提供GPAI模型的公司，都可能被動用這些權力，「一個美國地址並不會讓實驗室躲在歐盟監管之外」。非歐盟供應商還必須設立位於歐洲的授權代表，作為與監管機構往來的正式窗口。

這一層變化的市場含意，在於歐盟開始把「能賣進去」和「能合規賣進去」拆成兩件事。歐方近期已就模型遭網路攻擊事件與OpenAI、Anthropic溝通，也就取得Anthropic最新Mythos模型的存取權談了多時，顯示資料、安全與市場准入已經綁在一起。

▋ Google先遭罰，AI Act把美歐摩擦再往前推

歐盟對美科技巨頭的態度，近期已經相當強硬。Google因被認定在搜尋與服務中偏袒自家產品，7月遭歐方罰10億美元，隨後引來美國總統Donald Trump揚言對歐盟施加「大幅關稅」。在這個背景下，AI Act的執法權上線，會讓跨境資料、演算法透明度與模型安全的爭議繼續升高。

這裡可以看得很清楚：歐盟要的不是單純阻擋美國模型，而是把自己定位成規則制定者。對OpenAI、Anthropic、Google這些公司來說，歐洲市場未來會越來越像一個必須先通過制度測試的區域，而不是只靠產品能力就能快速擴張的地方。

 

阿里巴巴用2.4兆參數追趕，模型競賽進入實作場景

中國AI戰局同樣沒有停下來。阿里巴巴週一發表Qwen3.8-Max，宣稱擁有2.4兆參數，並支援最高100萬token情境視窗，可同時處理數千頁內容。阿里巴巴表示，這個模型在多項測試中與Anthropic的Fable 5相近，部分項目甚至更好；在Vision Arena上僅次於Fable 5，在Text Arena上排名第五。

市場先給了明確反應。阿里巴巴紐約掛牌股票盤前上漲4.5%，香港掛牌股價也上漲7%。這種股價反應說明，市場確實願意為中國模型追趕美系領先者的敘事買單。

▋ 16天自動寫程式碼，阿里巴巴把模型放進工作流程

阿里巴巴這次強調的重點，不只是在參數數量。公司示範Qwen3.8-Max可長時間自主編碼，內部測試中連續16天自動撰寫程式碼、測試、修正錯誤並反覆優化，最後做出一款AI編碼工具。它也被用於法律文件審閱、金融研究、建築3D建模，以及理解長達100小時的直播內容，再整理成可搜尋、可互動的知識庫。

這些例子顯示，中國廠商正在縮短和美國頂級模型在實用性上的差距。市場已經不只看參數，也看模型能否真正進入長任務、長文件、跨格式內容處理這些高價值場景。

▋ 中國內部的軍備競賽，先衝規模，再面對合規

阿里巴巴的攻勢，也把中國AI生態系的競爭壓力一起拉高。稍早，Moonshot AI推出Kimi K3，宣稱擁有2.8兆參數，成為目前中國規模最大的模型。參數數量、情境視窗長度與排行榜成績，已經成了廠商競相宣傳的指標。

問題在於，這種指標競賽能否轉成國際市場上可接受的合規產品，仍要看歐盟這類監管環境會怎麼發展。規模可以快速展示技術能力，跨境落地則要面對風險評估、安全責任與資料規範。這一段差距，才是接下來的觀察重點。

在全球視角下，華府先把OpenAI推上採購前線，布魯塞爾則用AI Act把監管主導權抓回手上，中國公司則持續以模型規模與實作能力追趕。三方都在加速，且都把AI當成基礎設施與權力工具。接下來要看的，是公共部門會選擇哪一種模型治理方式，以及企業能否把技術優勢轉成可持續的跨境商業模式。