哈斯汀對「主權 AI」潑冷水：中型強權的最佳策略是用美國 AI、爭取條約保護

本文整理自《Possible》Podcast 2026 年 4 月播出的單集，由 Reid Hoffman 與 Aria Finger 訪問 Netflix 共同創辦人 Reed Hastings。

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「主權 AI」是不是一場注定失敗的賭注？

「主權 AI」（Sovereign AI）這個詞在 2025 年底到 2026 年初幾乎變成全球政府的標準台詞。NVIDIA 黃仁勳在多場演講中重複「每個國家都該擁有自己的 AI 基礎設施」；歐盟、英國、加拿大、印度、阿聯酋、沙烏地阿拉伯、新加坡都宣布了某種形式的國家級 AI 計畫；日本、韓國、臺灣的政府單位也開始把「主權 AI」寫進政策白皮書。從產業角度看，這是一個結構性的需求湧現。但從現實主義角度看，這究竟是真的可行，還是一場注定失敗的政治宣示？

里德．哈斯汀（Reed Hastings）在《Possible》Podcast 給出了一個讓很多政府不會太喜歡的答案。對於加拿大、比利時、愛沙尼亞這類「中型強權」（middle powers）能不能在 AI 上自建主權的問題，他直接說：「老實講，我不知道他們有什麼選擇。世界會被中國跟美國主導。」中型國家的最佳策略不是建自己的 AI，而是「互相結盟、用美國的 AI、爭取條約保護」。

這個判斷不容易聽，但哈斯汀的身份讓它有重量。他是 Anthropic 董事，過去也擔任過 Microsoft 與 Meta 董事，他對 AI 產業競爭格局的熟悉度遠超過一般評論者。這集 Podcast 由 LinkedIn 共同創辦人里德．霍夫曼（Reid Hoffman）與共同主持人 Aria Finger 訪問，內容橫跨 AI 安全、地緣政治、繁榮願景三個議題。對臺灣這種正在認真思考「該不該也走主權 AI 路線」的中型經濟體來說，這集是必聽的逆風視角。

AI 安全的兩種風險：Skynet 與壞人手上的強大工具

在進入地緣政治之前，哈斯汀先把 AI 安全切成兩種非常不同的風險，分別需要不同的處理方式。

第一種他稱為「Skynet 情境」：AI 失控、自主取代人類決策、最終威脅人類存續。這是一種低機率但災難性的風險。哈斯汀的判斷很直接：「這不會在短期發生，但危險在於我們可能慢慢滑進去——隨著這些系統處理越來越多的生活決策。」他建議用對待大規模核戰爭的態度來預防這種風險：機率雖低，但因為「我們沒有時間機器、沒辦法回到事發前」（哈斯汀的原話），所以還是必須花資源預防。這個類比是說，1945 年之後人類社會花了大量制度資源（核不擴散條約、戰略核武管控、武器檢查機制）防止全面核戰，這些制度的成本很高、很多時候被批評為過度反應，但事後看是必要的。AI 的 Skynet 風險也應該用同等規格的制度來防範。

第二種他稱為「壞人手上的強大工具」，這是更迫在眉睫的威脅。哈斯汀舉了兩個具體場景。第一個是合成生物學：「北韓的軍人用 AI 設計病毒，造成大量死亡。」這不是科幻情節，AlphaFold 之後的蛋白質結構預測已經能輔助生物學設計，而生物學的「進入門檻」（一間生物實驗室的硬體成本）比核武低很多。第二個場景是駭客攻擊：「事實是 AI 非常擅長侵入——透過程式碼分析找開源軟體的漏洞，或像國家安全局那樣去探測封閉系統的弱點，但現在這個能力會落到恐怖分子或其他人手上。」這不是哈斯汀想像出來的，是 Anthropic、OpenAI 在 2024-2025 年的紅隊測試已經證明的能力。

對這兩種不同性質的風險，哈斯汀提出對應的不同處理方式：第一種需要產業界自律的技術預防加上未來的法規介入；第二種會在實際事件發生後才啟動法規，因為民主社會通常要等悲劇出現才會立法。他承認第二種風險的「單一事件不會毀滅人類」，但會推動全球建立新的防護體系。這個分層判斷的價值在於，它把 AI 安全從一個籠統的「擔憂」拆成兩個可以分別處理的具體議題，讓政策制定者不會把預算與注意力錯誤分配。

中型強權的困境：阿根廷的歷史教訓

把 AI 安全談清楚之後，哈斯汀進入更敏感的地緣政治判斷。

對於「中型強權該怎麼辦」這個問題，他用了一個 19 世紀的歷史類比。當時英國正在領導第一次工業革命，是無可爭議的工業霸權。阿根廷、印度、巴西這些當時看起來很有潛力的中等規模經濟體，都試過自建工業化路線，結果都被英國有意識地壓制。英國透過貿易協定、關稅政策、金融控制、殖民體系的延伸，確保這些「次級工業國」永遠停留在原物料出口、英國工業品進口的角色。阿根廷在 1900 年代初期一度是全球最富有的十大國家之一，但因為沒有真正的工業基礎，1929 年之後一路衰退。

哈斯汀的論點是：「如果你是中型強權，像阿根廷，你該不該有工業化政策？當然，這合理。會成功嗎？完全不清楚。」他把這個類比直接套在 AI 上：中型國家想要自建 AI 是合理的政治姿態，但能否真正擁有獨立的 AI 能力，面對美中兩強的資本、人才、晶片、資料優勢，前景並不樂觀。

實際結構支持他的判斷。一個邊界規模的 AI 訓練集群目前需要十萬到二十萬張高階 GPU，總投資額在百億美金級。即使是歐盟、英國這種大型經濟體，能投入的資本也遠不到 OpenAI、Anthropic、Google DeepMind、xAI 這四家公司加上中國前三家公司的總和。人才方面，全球能領導大型 AI 模型訓練的核心研究員只有幾千人，絕大多數集中在美國灣區、西雅圖、倫敦、北京、杭州這幾個少數據點，中型強權想挖到關鍵職位非常困難。晶片方面，最先進的訓練晶片由 NVIDIA 與 Broadcom 壟斷，產能由臺積電獨家供應，這個三角關係不是中型強權能繞開的。

哈斯汀的處方因此很實用主義：結盟、用美國 AI、爭取條約保護。「結盟」是指中型國家之間互相合作（像北歐國家之間的數位合作、歐盟內部的 AI 法案）；「用美國 AI」是指承認自己無法自建邊界模型、所以採購美國模型作為基礎建設；「爭取條約保護」是指簽訂類似 NATO 那樣的協定，確保美國不會在政治情勢變化時切斷中型國家的 AI 服務。他補充：「像愛沙尼亞，他們在數位身份、政府科技上做得很好。所以一些在地的東西會發生，但我對中型強權沒有什麼好答案。」

霍夫曼的反論：英國工業革命的另一個解讀

霍夫曼在這裡提出反論。他自己 2025 年出版的書《Super Agency》核心論點之一是：英國能領導工業革命，正是因為它最積極擁抱工業化。其他歐洲國家不是沒有條件，是反應慢、政策保守。如果這個歷史閱讀正確，那中型強權在 AI 時代「躺平」會是錯的。它們還是需要積極的國家 AI 戰略，即使無法做到完全自主，至少要做到「最積極擁抱」。

這個辯論點很關鍵，因為它決定了中型國家政策的實際走向。哈斯汀的版本指向「合作為主、適度在地化」；霍夫曼的版本指向「主動戰略、最大化採用」。兩個論點在實務上其實不衝突：一個國家可以同時跟美國結盟、採用美國 AI，同時積極在政府、教育、醫療、產業推廣 AI 應用。差別在於要不要花大錢蓋邊界模型訓練集群，這是中型強權真正燒錢的選項。

哈斯汀在這個辯論裡偏向「不要燒這個錢」。他的隱含邏輯是：邊界模型的競爭是正回饋遊戲，前段班會持續拉開差距。一個落後 6 個月的中型強權模型，跟落後 18 個月、落後 36 個月，使用體驗的差距會持續放大；如果使用者最後還是會選最好的模型，那花百億美金做一個落後的模型在經濟上不合理。這個論點其實跟前蘇聯與東歐國家在 1980 年代試圖自建電腦產業的失敗有結構相似性：當技術迭代速度遠超過追趕速度，自建只會把錢燒掉。

AI 會同時放大國內與國家之間的貧富差距

哈斯汀對地緣政治的第二個關鍵判斷，是 AI 會放大不平等，而且是雙向放大。

「AI 會在美國內部、也會在國家之間放大所得差距，造成的緊張就跟它在單一社會裡造成的緊張一樣。」這句話的意思是：在美國內部，能用 AI 放大產出的人（高技能白領、企業主、創投資本）會看到收入暴增；不能用 AI 放大產出、或被 AI 取代的人（中等技能白領、行政工作者、初階專業）會看到收入停滯或下降。國家之間也是一樣：擁有邊界 AI 能力的美國（與中國），相對於只能採購 AI 服務的中型國家，經濟差距會持續擴大。

這個觀察其實不新。經濟學家 Thomas Piketty 在 2014 年的《二十一世紀資本論》就論證資本回報率長期高於薪資成長率，造成不平等持續擴大。但 AI 為這個趨勢加上一個倍數效應：過去資本只能透過僱用更多人來擴張，現在資本可以透過 AI 直接放大產出，不需要靠勞動力。哈斯汀沒有用 Piketty 的術語，但他描述的是同一個機制。

對中型強權的政治意涵很清楚：如果國內貧富差距在 AI 時代持續擴大，加上國際間相對地位下降，政治穩定會面臨雙重壓力。這也是為什麼哈斯汀後段會強調「政治機制」的重要性，不是反對 AI 帶來的繁榮，而是擔心如果繁榮的成果無法分享，整個社會會撕裂。

繁榮願景的條件：核融合、機器人造房子、AI 醫師

哈斯汀整集訪談裡最樂觀的段落，是他描繪的「全球豐裕」（global abundance）願景，這是他相信 AI 在未來 20 年最可能的正向結果。

這個願景由幾個具體的技術突破組成。第一個是核融合：他相信 AI 加速材料科學與電漿物理的研究，能讓商業核融合在 2040 年代之前實現，提供人類「幾乎無限便宜」的能源。第二個是機器人化的住房建造：3D 列印加上機器人施工讓住房單位成本大幅下降，這會解決全球（尤其是已開發國家）的住房危機。第三個是 AI 醫師、AI 律師、AI 家教，讓全球七十億人都能負擔得起目前只有富人能用的高品質專業服務。這個願景如果實現，人類社會會看到 1900-2000 年那種等級的生活水準躍升，但壓縮在 20 年內發生。

但哈斯汀立刻補上條件句。這個願景的成立，前提是「人類找到政治機制把 AI 帶來的成果分享出去」。他用一句很哲學的話總結：「如果一切都對人類有利，那是因為 AI 釋放了人類的繁榮，而我們找到政治機制把它分享給國內不同收入群體、然後分享給不同國家。」這不是技術問題，是制度設計問題。如果繁榮只集中在前 1% 或前 0.1%，剩下的 99% 不會接受、政治不會穩定。

哈斯汀提供的「第一步」是：「承認我們有多麼互相依賴——在一個國家內、跨不同收入群體、然後在國家之間。」並從「贏者全拿」的零和邏輯，轉向「雙贏」的正和邏輯。這聽起來像政治勵志話術，但放在他整段論述的脈絡下其實非常具體：如果中型強權能跟美國結盟、共享 AI 紅利，整體會比中型強權各自試圖追趕、最後集體失敗來得更好。這就是 win-win 的具體版本。

我的觀察：臺灣怎麼讀這套論述？

哈斯汀的論述放在臺灣的脈絡下，會踩到三個敏感問題。

第一個是「主權 AI」的政治姿態。臺灣這幾年也開始有「該不該自建臺灣本土 LLM」、「TAIDE 該怎麼擴大」、「該不該向 NVIDIA 採購大型訓練集群」的對話。如果用哈斯汀的標準，這些討論的核心問題不是「要不要做」，而是「要做到什麼程度」。做一個小規模、聚焦特定領域（繁體中文、臺灣法律、本土文化）的模型是合理的，因為這些是大型美國模型不會優先處理的長尾需求；但試圖做一個能跟 GPT、Claude、Gemini 競爭的邊界模型，按哈斯汀的論點是燒錢。臺灣的政策現在還沒走到「想跟邊界競爭」這一步，所以暫時安全；但如果未來幾年產業壓力升高，這個分界要看清楚。

第二個是「條約保護」的具體意涵。哈斯汀說中型強權應該爭取美國 AI 的條約保護。對臺灣來說，這個議題已經有具體版本：晶片管制、CHIPS Act、臺積電在美國的擴廠、美臺半導體合作協定、AI 模型出口管制清單裡的臺灣地位。這些其實就是哈斯汀講的「條約保護」的早期版本，它們不只是保護臺灣的半導體產業，也在塑造未來臺灣使用美國 AI 服務的條件。臺灣現在的位置比加拿大、英國、愛沙尼亞都好，因為它在晶片供應鏈裡是不可替代的環節。但這個位置不是永久的，如果美國的晶圓廠在 2030 年前後達到產能，臺灣的籌碼會下降。

第三個是國內貧富差距的政治壓力。臺灣已經在面對 AI 對特定行業的壓縮：客服外包、初階軟體開發、媒體小編、行政文書、初階法務助理。這些工作的人口在臺灣勞動力裡佔不小比例，如果壓縮速度跟得上美國節奏，未來 5 到 10 年會有顯著的政治壓力。哈斯汀的論述提醒我們：AI 帶來的繁榮如果不分享，整個社會會撕裂，這對相對小、相對均質的臺灣社會來說，可能是最大的長期風險之一。

我自己對哈斯汀整套論述的評價是：他比矽谷主流的「AI 樂觀派」更現實、比歐洲主流的「AI 警戒派」更積極，這個位置剛好是中型強權需要的。臺灣不可能也不需要選邊站在「全力擁抱」或「全力警戒」的兩端；真正的議題是怎麼設計一個既能享受 AI 紅利、又能承受 AI 衝擊、還能在國際格局裡保持相對位置的組合策略。哈斯汀沒有給臺灣答案，但他提供了一個思考的框架。從這個框架出發，臺灣下一個十年的 AI 政策對話應該長什麼樣，是現在就該開始討論的事。