文 / 黃清晏
Kimi K3 免費開源，顛覆 AI 應用生態？
（烏凌翔：中國以 MoE 突破 Scaling Law，台廠卡位具身智能）
台灣《財經相對論》2026 年 8 月 12 日邀請科技力智庫執行長烏凌翔博士，拆解 NVIDIA 黃仁勳「AI 五層蛋糕」，並解析中國如何在五層蛋糕之外，於「應用層」再分切出新的三層蛋糕。中國如何以 MoE 專家系統突破美國 Scaling Law 的算力天花板。以及台中、彰化精密機械與隱形冠軍如何在具身智能（Embodied AI）浪潮中，搶占機器人供應鏈關鍵利基。
打造一個頂級 AI 模型往往需要數十億美元，但中國新創月之暗面（Moonshot）發布擁有 2.8 兆參數的 Kimi K3 後，短短 10 天就免費開源給全球下載。更震撼的是，它並未採用輝達晶片，而是使用華為 AI 晶片，模型效能卻能媲美 OpenAI 與 Anthropic 的頂級模型。這是否代表中美 AI 大戰已從單純的「晶片算力競賽」，全面升級為「AI 應用生態系與 Android 式底層主導權之爭」？
與此同時，中美科技戰已正式形成「AI 鐵幕」。美國主導「矽盛世（Pax Silica）」陣營；中國則聯手聯合國秘書長古特雷斯，號召 29 國成立「世界人工智能合作組織（WAICO）」，形成割裂對立。大國擠壓下，夾在中間的小國被迫選邊站。
一、 訪談內容適合誰看？
- 關注中美科技戰與全球 AI 戰略部署的投資人
深入了解美方「矽盛世（Pax Silica）」與中方「WAICO」兩大陣營的分裂現況。 - 追蹤大模型與半導體供應鏈的科技人
拆解 Kimi K3 開源邏輯、華為晶片生態、MoE 專家系統，以及黃仁勳 AI 五層蛋糕。 - 布局機器人與具身智能的台股投資人
掌握中國宇樹科技商業模式，以及台灣台中、彰化精密機械聚落在邊緣運算與機器人供應鏈的切入機會。
二、 訪談重點 Q&A
Q：為什麼中國要把花費巨資訓練的 Kimi K3 2.8 兆參數模型免費開源？
A：中國採取類似 Android 的生態系策略，透過免費開源釋出模型權重，吸引南方國家與企業採用其底層系統。雖然模型本身開源，但後續的資料中心建置、運算硬體與 4S 式售後維護服務，仍可帶來龐大商業利益與話語權。
Q：在美國晶片封鎖下，中國如何用 MoE 專家系統打破 Scaling Law？
A：美國遵循 Scaling Law，依靠堆疊晶片與算力來提升效能；中國在缺乏頂級晶片的限制下，改從軟體與演算法突破，採用混合專家模型（Mixture of Experts, MoE）。當問題輸入時，不需動用全部 2.8 兆參數，僅調用特定專家子模組，並以 8 位元精度運算，大幅節省電力與算力成本，達到媲美美國頂級模型的效能。
Q：面對中美 AI 兩強擠壓，台灣的優勢與定位在哪裡？
A：台灣除了在上游晶片製造與伺服器封裝上與美方高度綁定外，在具身智能時代，台中與彰化具備豐富的精密機械零組件與隱形冠軍聚落。未來無論是無人機、自駕車或小型專用檢測機器人，台廠都能在利基市場扮演不可或缺的關鍵供應鏈角色。
三、 重點精華提要
- 1）黃仁勳 AI 五層蛋糕與中國反攻點
AI 結構分為能源、晶片、基礎設施、模型與應用層。中國晶片受制於 5 奈米天花板，因此策略集中於優化基礎設施成本，並將「應用層」發揮到極致。 - 2）AI 鐵幕形成，陣營壁壘分明
美國以「矽盛世（Pax Silica）」拉攏盟友；中國則以「世界人工智能合作組織（WAICO）」應對。WAIC 大會無外國廠商參展，顯示科技冷戰 2.0 已無灰色地帶。 - 3）中國具身智能商業化突破
宇樹科技（Unitree）將四足與人形機器人成本壓低至數萬人民幣，遠低於波士頓動力的十幾萬美元，成功實現商用獲利，證明「先有獲利模式，再培養 AI 智腦」是可行路徑。
圖/NVIDIA網站
四、 總結
整體而言，本次訪談將從地緣政治、技術路徑到台廠機會，一次釐清 AI 鐵幕下的生存策略與投資方向。