【對談】卡普直言：多數國家 AI 主權戰略淪為送機密

這場對談值得注意的地方有四個。第一，AI 主權不等於本地部署，很多國家正在用錯誤的方式保護自己，反而把機密往外送。第二，frontier model（前沿模型，也就是當前最強的大型 AI 模型）本身不夠用，應用層才是關鍵，但多數國家還沒搞懂這件事。第三，技術人才不在本國，錢再多也買不到判斷力。第四，AI 帶來的政治壓力是真實的，不同政治體制面對的挑戰不一樣。合起來看，這場對談的底層訊息只有一個：時間不多，但大多數國家還沒進入備戰狀態。

◎本地部署不等於主權，很多國家反而在送機密

卡普說得很直白：現在許多國家找來的廠商，表面上是幫你在地部署 AI，實際上是把你的數據和操作邏輯往外送給背後的大型模型公司，這叫做 exfiltration（數據外流）。他用的詞是這不是主權，這是反主權，然後說負責規劃這件事的人應該被開除，因為他們不是在保護你的國家，是在幫別人把你的機密搬走。問題出在哪？出在監管的人根本不懂技術。他舉法國內部安全機構為例：法國有自己一套抓人的方法，如果這套方法的邏輯被訓練進一個美國公司的模型，那這個方法就不再是你的了。這個邏輯對台灣的企業主同樣適用——你以為在用 AI 工具，其實在免費訓練別人的產品。

◎模型只是原料，沒有應用層就沒有答案

卡普把 AI 基礎架構拆成幾層：底層是算力（他提到 Nvidia 執行長黃仁勳也在同一場合發言，說算力的事去問他），中間是模型，上面是應用層。他的核心主張是：光有 frontier model 給不了你可靠的答案。模型的輸出是估計值，而且會隨時間劣化；如果沒有應用層把問題拆解，把答案驗證，你得到的只是一個感覺很聰明的猜測。他用供應鏈舉例：一個國家想知道自己的核電廠零件有哪些來自不信任的國家，萬一斷貨怎麼替換，這類問題需要的不只是一個會回答問題的模型，而是一個能讓決策者看清每一個假設的系統。Palantir 賣的正是這一層，但他強調，不管你買不買他的產品，這一層你都必須有。

◎錢不是問題，問題是誰在花這筆錢

卡普說他遇到很多國家的官員，開口就說我們要投多少億在 AI。他說他不想聽這個，他想知道的是誰在決定這筆錢怎麼花。如果負責採購的人不懂技術，那這筆錢大概率會流向那些靠著幫你部署大型語言模型賺錢的公司，而那些公司的商業模式本質上就是把你的數據拿去養他們自己的模型。他的建議是：找到你國內在美國矽谷或全球頂尖科技圈工作的本國人，把他們請回來，讓他們坐在你旁邊告訴你該買什麼，不該買什麼。他說這是幾乎所有國家（中國除外，因為中國自己有這個圈子）共同面臨的問題。

◎AI 帶來的政治壓力是真的，但各國壓力不一樣

卡普說 AI 的好處不是均勻分配的，這會製造政治壓力。他對此相當坦誠，包括說自己也不確定自己怎麼會有這麼多錢，這讓人不舒服是正當的反應。他認為西方民主國家在 AI 採用上面臨更大的政治阻力，原因是民眾對利益分配不均的質疑很難被說服；而部分中東國家，以及日本，韓國，中國，因為政治結構或社會信任基礎不同，這個摩擦會小一些。他特別點名某家公司長期散布 AI 末日訊息，說這把真實存在的風險誇大到製造政治癱瘓的程度，是個大問題。對各國領導層來說，這個提醒很實際：採購決策和政治溝通要同步走，技術部署再快，民意跟不上就會被政治打回來。

卡普最後說他是樂觀的，但樂觀有條件：你得先承認自己還沒認真看待這件事。這話說給台下那些正在研究 AI 策略的政府代表聽，刺感挺足。對台灣的企業主來說，可以把這場對談當一面鏡子：你的公司在用 AI 工具的時候，你知道你的數據去了哪裡嗎？誰在替你做這個判斷？如果答案是一家靠賣模型服務賺錢的廠商，那卡普說的那個問題，你也有。