輝達（NVIDIA）執行長黃仁勳於美國時間7月24日首度在社群平台X發文，分享公開信《開放權重與美國AI領導地位》（Open Weights and American AI Leadership）。該信發布時有25個連署單位，其後OpenAI等企業與組織陸續加入。這顯示AI競爭已由晶片、算力與模型效能，延伸至生態系與規則制定權。
黃仁勳主張，AI將改變每個產業、驅動每家公司，各國也將發展自身的AI能力；世界既需要最先進的封閉模型，也需要最先進的開放模型。「開放權重模型」是指模型權重可供下載、檢視、修改，並部署於自有基礎設施；但不必然公開原始程式碼、訓練資料與完整訓練流程，不能直接等同於開放原始碼AI。
公開信指出，開放權重可讓新創、大學、企業與公部門不必從零訓練模型，而能依需求微調與部署，有助各類組織掌握自身資料、累積知識，降低被單一供應商綁定的風險。更多參與者投入，也能促進模型、雲端、晶片、應用與服務等層面的競爭，使AI效益不致集中於少數平台。
關於風險問題，公開信並未迴避。權重一旦釋出，原開發者便難以控制後續用途，修改版本也難以追蹤；但其認為，封閉模型不必然更安全，先進AI能力若集中於少數供應商，可能形成「單點故障」。公開信並主張，開放權重模型有助模型評測、紅隊演練、漏洞檢測與修補。「模型蒸餾」是利用一個模型的輸出，協助訓練或改進另一模型；對於不法挪用，應透過法律與商業機制處理，而非全面限制此類技術。
一國的AI領導地位不能只由最強模型決定，更取決於能否以可信賴且可負擔的方式廣泛應用AI，形成健全生態系。開放與封閉並非二選一，而應依使用情境、模型能力與風險程度分級治理。若政策過度偏向少數封閉模型供應商，創新可能受制於高價服務與特定平台；若一味強調開放，忽略資訊安全、智慧財產權保障與責任追溯機制，也可能付出代價。
對台灣而言，這正是從「供應鏈關鍵」躍升為「生態系關鍵」的契機。台灣具備先進製程、先進封裝、伺服器、散熱與系統整合優勢，不應只提供硬體，更要將開放模型導入製造、醫療、金融與公共服務，發展可在企業內部或邊緣設備部署的領域專用模型，協助中小企業導入AI，也有助提高企業對敏感資料與商業機密的掌控力。
政府已推出「臺灣主權AI訓練語料庫（Beta版）」，並啟用國網雲端算力中心。下一步應整合算力、授權明確的語料、測試工具與評測機制，充實正體中文、台語、客語與原住民族語等在地語料，並建立模型來源與版本標示、資安檢測、風險分級、責任追溯及第三方驗證制度，同時積極參與國際AI標準與治理規範的制定。
AI主權不是閉門造車，而是保有模型選擇、資料治理、自主部署、風險驗證及參與規範制定的能力。台灣不能只做AI的硬體心臟，更要成為模型應用、資安驗證與可信賴AI治理的重要樞紐，由關鍵供應者升級為國際AI規範的共同形塑者。 （相關報導： 呂紹煒專欄：從晶片、AI到金融科技，美國正從中美競爭中敗退？ ｜ 更多文章 ）
＊作者為大學講師、前立法院院長秘書
