王鳳生觀點：從G2到G1？AI競賽的最後決勝點在製造

今天談人工智慧（AI），人們習慣用「美中 G2」來描述全球 AI 競賽。美國擁有先進晶片、尖端模型、科技企業與龐大資本；中國則依靠龐大市場、工程人才與完整產業鏈快速追趕。兩個 AI 巨頭的競爭，似乎已成為 AI 時代最基本的格局。但，如果把時間軸拉長，我們或許應該問一個不同的問題：從 G2 到 G1，會不會成為 AI 競賽未來發展的一種可能？

這不是說中國必然取代美國，而是說，今天的美中兩強格局未必會永久維持。真正決定最後競爭結果的，可能不只是誰擁有最強的 AI 模型，而是誰能把 AI 轉化為更大的製造能力與生產力。

AI 競賽正在發生重要轉變。第一階段是「算力競賽」。誰擁有最先進的晶片、最大的資料中心與最強的運算能力，誰就掌握 AI 發展的先機。在這一階段，美國具有明顯優勢。第二階段是「模型競賽」。然而，模型領先並非永遠固定。中國 AI 模型正努力縮小與美國頂尖模型的差距。當模型能力的差距可能逐漸縮短，單純比較誰的模型比較強，就不足以判斷 AI 時代的最終競爭力。

真正值得注意的是第三階段：「生產力競賽」。當 AI 從聊天機器人、搜尋工具與軟體服務，進入工廠、汽車、機器人、物流、能源與製造流程之後，AI 就不再只是科技產業的產品，而會成為整個國家生產體系的一部分。從演算法到機器，從資料中心到工廠，AI 的經濟價值將取決於它能否真正改變生產方式。

這正是美中競爭最值得重新思考的地方。美國在基礎科技、軟體、資本市場與高階創新方面具有強大優勢；中國則擁有龐大而完整的製造體系，以及將新技術轉化為大規模產品的能力。美國製造業面臨的挑戰，以及中國製造體系的規模優勢，可能使兩國在 AI 時代的競爭條件出現新的變化。

這裡的關鍵不是簡單判斷哪一國的製造業比較強，而是要問：當 AI 的應用從數位世界走向實體經濟，哪一個國家能更快、更廣泛、更低成本地將技術轉化為生產力？如果 AI 的價值主要來自模型與尖端科技，美國的創新優勢可能使 G2 格局持續存在。但，如果 AI 的最終價值更多來自機器人、自動化、製造流程與大規模產業應用，那麼製造能力就可能成為決定競爭結果的另一個核心變數。

這場競爭對台灣同樣具有重要意義。台灣在半導體與電子製造領域具有深厚的產業基礎，但 AI 時代的挑戰，不應只停留在替全球科技企業生產晶片與硬體。更重要的是，如何把 AI 導入製程、研發、物流與企業管理，讓既有的製造優勢進一步轉化為生產力優勢。

企業購買 AI 工具，不代表生產力必然提高；國家擁有先進晶片，也不代表所有產業都能立即受益。只有當 AI 真正改變生產流程、資源配置與組織決策，技術投入才可能形成持續的經濟價值。因此，評估 AI 競爭力，不能只看晶片、模型或投資規模，更應觀察它們能否轉化為實際產出與生產力成長。

由此，我們可以重新思考 G2 的意義。今天的美國與中國，代表 AI 競爭的兩種不同優勢：美國強在尖端科技與創新，中國強在製造規模與產業化能力。隨著 AI 從實驗室走向工廠，兩種能力之間的關係可能重新排列。

如果美國的製造能力相對弱化，而中國能將 AI 技術更快轉化為大規模製造與生產力，那麼未來的 AI 競爭就可能不再維持今天的 G2 格局，而是朝向由一方取得更大整合優勢的 G1 格局。

這不是預言中國必然超越美國，更不是認為美國的科技優勢將會消失。它提出的是一個值得認真思考的問題：當決定競爭的因素不再只是模型領先，而是科技、製造與生產力的整合能力時，今天的美中兩強格局還能維持多久？

AI競賽的終局，不只決定誰擁有最強的模型，更可能決定誰掌握未來的全球生產力；當製造成為決勝點，今天的G2，就未必是明天的世界格局。 （相關報導： 崔男觀點：「新G2」已成─百年變局的脫鉤、坍塌與重建 ｜ 更多文章 ）

＊作者為國立高雄大學榮譽講座教授