越來越多美國企業轉向中國開發的便宜 AI 模型，如 DeepSeek、Moonshot AI、Z.ai 等，透過 OpenRouter 等平台大量導入工作流程。然而，北京當局正研擬把模型外洩視為國安問題、限制外資投資 AI 新創與境外使用先進模型，恐讓已形成依賴的矽谷企業面臨技術斷供與成本重估風險。

美國企業在生成式 AI 戰局中出現一股新風向：為了壓低成本、提高模型多樣性，愈來愈多公司開始大量採用來自中國的 AI 模型，用作 OpenAI(OPENAI)、Anthropic(ANTHRO) 等美系服務的「平替」。但這場看似精明的降本之戰，現在恐怕將面臨地緣政治的急煞車——北京當局正考慮把頂尖 AI 技術視為敏感戰略資產，收緊對海外的技術輸出與模型存取。

根據多家外電報導，在矽谷內部，DeepSeek(DEEPSEEK)、Moonshot AI 等中國開發的模型，已成為許多新創與大型科技企業日常工作流程中的主力工具。這些模型的定價普遍低於美系競爭對手，部分性能在特定任務上甚至不落人後，因此常被用來處理大量程式碼生成、客服自動化、內部資料摘要等高頻任務，再把關鍵場景留給 OpenAI 或 Anthropic 的旗艦模型，形成「混合多模型」的新技術堆疊結構。

支撐這波風潮的，是像 OpenRouter 這類「模型集線平台」的快速成長。CNBC 的調查顯示，自 2025 年 4 月到 2026 年 4 月，OpenRouter 的每週 token 使用量，從約 5 兆暴增到超過 20 兆，反映出企業端生成式 AI 實際使用規模在一年內翻了數倍。在這個高速成長的池子裡，中國模型的佔比變化更為驚人：2025 年上半年，中國來源模型只佔企業 token 量的約 4.5%；過去十二個月平均約 11%；但自 2026 年 2 月 8 日起，每一週都有至少 30% 的使用量來自中國模型，到了 2026 年中更一度衝上 46% 的高峰。

其中備受矽谷關注的是新創 Z.ai 推出的 GLM-5.2 模型。外電引述業界人士指出，GLM-5.2 在多項能力指標上已逼近美國主流頂規模型，但成本卻顯著較低，使得大量需要大規模推理卻預算有限的應用——例如 A/B 測試內容生成、內部工具自動化、即時推薦系統——紛紛把背後引擎換成中國模型，藉此在不犧牲效能的前提下大幅壓低雲端帳單。

不只新創崛起，中國科技巨頭也在這波跨境模型需求中居關鍵地位。Alibaba(BABA) 的「通義千問(Qwen)」與 ByteDance(BDNCE) 的「豆包(Doubao)」，目前是中國境內最廣泛部署的兩大模型，從雲端服務到企業方案都有深度佈局。在開源社群與中介平台的串接下，部分版本也被國外開發者接入，進一步拉高中國模型在全球企業使用量中的占比。這種以 API 為界面、跨境流動的模型服務，實質上讓演算法與算力成為新型態的「可出口產品」。

然而，這個看似互惠的技術流動，已被北京視為必須防範的戰略風險。路透報導指出，過去一個月，中國主管機關已多次召集頂尖科技公司與新創開會，討論是否要限制境外存取中國最先進的 AI 模型——包括尚未正式公開的下一代版本。討論方向涉及將模型權重、核心技術「外洩」視為國家安全事件，並對外資參與中國 AI 新創投資設定更多限制。

對中國官方而言，生成式 AI 不僅關乎商業競爭，更與國防、情報與制度話語權密切相關。因此，在美中科技對抗升溫、晶片出口管制日益嚴格的背景下，強化對本土 AI 技術的掌控，被視為與半導體、通訊設備同級的戰略優先。若管制措施成形，不排除會對模型跨境部署、權重外放、以及透過境外平台對中國模型的高頻調用設下門檻。

一旦北京收緊出口，衝擊首當其衝的是已經建立在「中國平替模型」上的美企成本結構與技術堆疊。過去一年，大量企業選擇在非關鍵任務上改用中國模型，原因除價格優勢，還包含多模型策略下「避免單一供應商綁死」的風險管理考量。若中國模型突然被斷供，企業將被迫回到以美系模型為主的高成本組合，或急尋其他國家供應者，短期內恐導致 AI 應用擴張放緩，甚至延後原本規劃好的自動化與產品上線時程。

市場層面，相關風險已引發投資人對 AI 產業鏈的再評估。雖然新聞並未直接點名，但從美股結構來看，無論是提供雲端算力與基礎模型服務的微軟(Microsoft, MSFT)，還是供應高階 GPU 的輝達(NVIDIA, NVDA)，其商業模式多半建立在全球需求持續爆發的預期上。若跨境模型流動受限、企業需要重新配置模型來源，可能間接牽動雲端支出與 GPU 採購節奏，為原本一路看俏的「AI 概念股」加上一層政策變數。

當然，部分觀點也認為北京的管制未必是全面封殺，而可能更像是「精準控管」：例如限制權重外放，但保留透過境外節點提供推理服務；或對軍事敏感領域與大型基礎模型施加更嚴格的出口審查，同時允許部分中階模型持續透過平台供國外企業使用。如果走的是這種路線，美企的「中國平替」或許不會完全消失，但成本與合約條件勢必需要重談，風險溢價也會反映在服務價格之上。

在投資布局上，部分資金已開始透過 ETF 分散風險，從中國科技相關 ETF，如 KWEB、FXI、ASHR，到人工智慧與機器人主題 ETF，如 BOTZ、DTEC、THNQ、CHAT 等，希望在全球 AI 供應鏈重組過程中捕捉機會、同時降低單一市場政策衝擊。未來幾季，企業在財報中對 AI 成本與供應風險的描述，將是觀察這一波「中國模型依賴」能否平穩降落的重要指標。

總體來看，美企瘋用中國 AI 模型，是成本壓力與技術競爭下的理性選擇，但這個選擇已快速從純商業問題變成地緣政治議題。當北京考慮把模型外洩視為國安問題、收緊外資與跨境存取，全球 AI 版圖將再度洗牌。企業與投資人下一步的關鍵課題，不只是選哪一個模型效能較好，而是如何在國與國之間的技術邊界不斷變動之中，搭建真正有韌性的 AI 供應鏈。

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