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特朗普政府推「Gold Eagle」計畫，試圖掌控前沿AI模型對企業與政府的開放節奏，並曾以國安疑慮暫封Anthropic與OpenAI新作。在中國Moonshot AI急起直追下，美國AI監管走向正重塑全球科技版圖。
美國聯邦政府對人工智慧前沿技術的掌控，正從「旁觀者」變成「場內裁判」。在高階模型可能被用於網路攻擊、關鍵基礎設施破壞與資訊戰的陰影下，特朗普政府近日啟動名為「Gold Eagle」的全新合作計畫，嘗試把原本由科技巨頭自行決定的模型釋出與客戶篩選權，部分收回到白宮手中。
過去一年，美國的前沿模型由少數幾家「AI 巨頭」主導，包括 Anthropic 與 OpenAI，誰能使用最新、最強大的模型，主要取決於這些公司的商業與風險評估。Anthropic 以專注資安的 Mythos 系列模型，透過名為 Project Glasswing 的計畫，先交由少數合作夥伴測試；OpenAI 則在政府要求下，對最新 GPT-5.6 模型設下更嚴格的門檻，並以 Daybreak 聯盟提供其資安模型給特定客戶。
然而，這種「公司自行把關」的模式，已在特朗普政府的新政策下出現根本性變化。根據知情人士向 CNBC 透露，「Gold Eagle」被定位為一個由白宮主導的清算平台（clearinghouse），未來哪些企業、機構可以接觸到最新 AI 模型，將需要政府明確點頭。這意味著 Anthropic 的 Project Glasswing、OpenAI 的 Daybreak 等現有計畫，未來必須在行政當局設定的新框架之內運作，企業主導權被大幅壓縮。
白宮對外則強調，所有與企業的接觸、測試和會議都是「自願性」，模型釋出的時間與範圍「完全由公司決定」，並援引特朗普六月簽署的行政命令，宣稱目標是強化安全而不扼殺創新。這份行政命令要求公司在釋出前沿模型前，主動提供政府早期存取權，以便官方進行測試與風險評估，看似柔性指引，實質卻成為後續介入的政策基礎。
真正引發業界震撼的，是政府已開始實際「按下暫停鍵」的案例。上個月，Anthropic 的 Claude Mythos 5 與 Fable 5 模型，因被指涉「國家安全疑慮」而遭特朗普政府封鎖，經過數週激烈談判才恢復部分存取。這是美國首度對國內前沿模型做出如此直接的管制動作，也讓其他實驗室意識到，模型走出實驗室前，必須先考慮華府態度。
在壓力之下，OpenAI 也放慢腳步。公司上月宣布，未來新一代 AI 模型將優先提供給「可信賴的合作夥伴」，以符合政府相關要求。表面上是安全考量，背後則是對監管環境急劇變化的回應：若不事先收緊內部審查，日後可能面臨更直接的行政阻礙，甚至波及商業客戶關係與國際部署計畫。
政策急轉彎的另一個推手，來自中國的技術追趕壓力。中國新創 Moonshot AI 近日發表 Kimi K3 模型，外界評估其整體表現已大致追上美國前沿模型 Fable 與 GPT-5.6，在部分獨立評測中甚至超越美方產品。這一進展被前白宮 AI 主管、Craft Ventures 創辦人 David Sacks 認為「令人憂心」，他直言，若美國在繁複監管中綁手綁腳，「這就是你如何輸掉 AI 競賽，其他國家不會遵守我們的規則。」
這番批評凸顯目前監管路線的核心矛盾：一方面，美國政府擔心高階模型被用來發動大規模網路攻擊，尤其是在電力、水利、交通與軍事系統高度數位化的背景下，小小一段自動生成程式碼，就可能造成災難性風險；另一方面，過度限制模型釋出，可能讓全球創新重心向監管較鬆的國家與地區移動，削弱美企在 AI 產業鏈上的技術與商業主導力，這對以 AI 為成長引擎的企業，如 NVIDIA(NVDA)、Microsoft(MSFT) 等，也是長期結構性風險。
從產業視角來看，「Gold Eagle」與特朗普行政命令所代表的，是 AI 供應鏈上游權力分配的重組。過去模型研發者掌握技術話語權，政府多以事後規範或補救措施介入，如今美國正嘗試在模型尚未全面商用前，就插手「誰能用、怎麼用」。對企業客戶來說，未來導入高階 AI 工具時，必須評估的不僅是技術與成本，更是其與政府合規框架的相容性，這將連動影響金融、醫療、能源、國防等關鍵產業的數位轉型節奏。
在這場「安全 vs.競爭力」的拉鋸中，替代路線與反對意見也逐步浮現。有業界人士主張，政府應聚焦建立明確的風險分級與可驗證安全標準，讓模型按用途與能力分層管理，而非一律以行政核准方式收緊存取。也有人認為，應強化與盟友共享威脅情報與測試結果，打造跨國「AI 安全聯盟」，以此在不妨礙創新流動的情況下，提高全球防禦韌性。
未來幾季，隨著更多前沿模型排隊等待問世，「Gold Eagle」究竟會成為美國 AI 安全的里程碑，還是創新被拖慢的制度枷鎖，仍有待驗證。可以確定的是， AI 已不再只是矽谷內部的技術較量，而是被白宮視為攸關國家安全與地緣政治競爭的新戰場。對投資人與企業而言，如何在安全管制與技術紅利之間找到平衡，將是評估未來 AI 產業價值與風險時，不可忽視的關鍵問題。
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