一家人工智慧公司如何協助企業在最高法院裁決後應對特朗普新關稅混亂

您好，歡迎來到《Eye on AI》。在本期內容中……印度一場混亂的AI峰會以一些自願承諾和為東道國提供的2000億美元結束……Anthropic指控中國競爭對手利用Claude的回答來提升他們的模型……OpenAI與多家大型諮詢公司聯手推出聯盟，銷售其前沿AI代理平台……今年6500億美元的AI基礎設施支出可能存在風險……也許不要讓AI模型建議你使用核武器。

首先，上週，全球最重要的AI界人士齊聚印度新德里，參加全球AI影響力峰會。這次國際會議有時相當混亂，我的同事 Bea Nolan 在現場報導。不過，最終在自願承諾方面取得了一些進展，以確保AI技術的利益能更公平地在全球範圍內擴散。印度也因此獲得了2000億美元的新AI投資。你可以在 Bea 的報導中了解更多峰會的內容。

接下來，中國AI公司 DeepSeek 甚至還沒推出其V4模型——預計隨時會發布——但已經引發不少爭議。

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昨天，Anthropic 指控 DeepSeek 及另外兩家中國知名AI實驗室 Moonshot AI 和 MiniMax，進行了一場“工業規模的活動”來提煉其Claude模型。提煉（Distillation）是AI研究人員用來描述一種通過微調較弱模型以模仿較強模型輸出來提升性能的方法。在此案中，Anthropic 聲稱這三家中國公司創建了24,000個假帳號，與Claude進行了1,600萬次交流，並利用這些數據來訓練自己的模型，違反了Anthropic的服務條款。（根據Anthropic的說法，DeepSeek 只負責150,000次交流，但與DeepSeek相關的帳號似乎特別熱衷於提煉Claude的推理能力。）

此外，路透社昨日援引一位匿名美國政府高官的話報導，美國認為DeepSeek使用Nvidia最新一代Blackwell AI GPU訓練V4模型，可能違反了美國的出口管制，該管制旨在阻止中國AI公司獲取Nvidia最先進的晶片。報導指出，美國相信DeepSeek在內蒙古擁有一個滿載Blackwell晶片的數據中心，儘管美國不確定其獲取途徑。

從某種角度來看，這兩則消息對美國AI產業來說應該是好消息。一段時間以來，一個說法是中國實驗室正迅速追趕美國的AI技術，甚至可能很快超越。但如果中國實驗室不得不秘密進行提煉來追平美國模型的性能，那麼美國公司在最先進性能方面失去優勢的風險就大大降低了。（市場份額則是另一回事；在美國和歐洲之外，由於中國模型多為開源且成本較低，採用率逐漸增加。最終，性能固然重要，但價格-性能比更為關鍵。）此外，中國一直在拼命打造與Nvidia同樣強大的國產AI晶片。路透的消息似乎顯示，這些努力主要圍繞華為展開，尚未縮小與Nvidia Blackwells的差距。

利用AI協助繪製全球供應鏈圖譜

說到上週另一個重大新聞：美國最高法院推翻了特朗普總統的“解放日”關稅。這則消息讓我立刻想起幾週前與紐約新創公司Altana的CEO兼聯合創始人Evan Smith的對話。這家公司建立了一個由AI驅動的“知識圖譜”，涵蓋整個全球供應鏈。這家成立七年的公司已籌集約3.4億美元的風投，並表示今年有望突破1億美元的年收入。

Altana的核心產品本質上是一張世界經濟地圖：哪些公司生產什麼、在哪裡、為誰、用什麼原料。公司整合了公開的貿易數據——提單、運輸清單、公司註冊信息——並將其拼接成一個持續更新的全球企業與設施之間聯繫的全景圖。但根據Smith的說法，Altana平台的真正價值在於其客戶（如航運巨頭馬士基、通用汽車或美國海關與邊境保護局）連接到平台時，所有數據也會被加入到知識圖譜中。

目前，Altana全球供應鏈地圖中約60%的信息來自其客戶提供的第一方數據。雖然有些潛在客戶不喜歡與競爭對手分享供應鏈信息，但Smith表示，大多數公司都認為，能夠優化供應鏈、規劃韌性、模擬各種供應鏈突發事件的能力，遠比競爭對手知道他們的供應商是誰來得重要。“如果你認為在21世紀，供應商關係的存在是你的專有競爭優勢，那祝你好運。”Smith說。

‘複雜性幾乎肯定會變得更糟’

這一切與上週的關稅裁決有什麼關係？一切。因為Altana的其中一個主要產品本質上是一個AI驅動的關稅管理系統。Smith描述了一個“代理式”的工作流程，能自動化繁瑣的商品分類——即分配關稅稅則號（HS碼），以及根據貿易規則計算原產國，這在轉運和避稅時變得極其複雜。此外，還有一個關稅情景模擬器，幫助企業模擬貿易規則變更對整個供應鏈的影響。據公司報告，過去一週，Altana的關稅計算器使用量激增213%。其中約50%的計算涉及金屬產品，32%則是來自中國的產品。

Smith在一封電子郵件中表示，他認為最高法院的裁決後，特朗普政府將會尋找新的法律依據來徵收關稅。“實際稅率可能不會大幅下降，且複雜性幾乎肯定會變得更糟。”他說。特別是，他提到“關稅堆疊”——根據不同組件的原產地，在邊境徵收多重關稅的做法。“隨著關稅向零件和子零件擴展，風險會更深層次地滲透到供應鏈中，而大多數公司根本不知道他們的二級和三級供應商的具體情況。”他寫道。

或者，至少在Altana和其AI出現之前，這些公司還不知道。

接下來，更多AI新聞。

Jeremy Kahn
jeremy.kahn@fortune.com
@jeremyakahn

FORTUNE關於AI的最新動態

OpenAI與麥肯錫、BCG、埃森哲和Capgemini合作推廣其前沿AI代理平台——作者：Jeremy Kahn

OpenAI在9年內改變了6次使命宣言。最終在轉型為營利公司時，刪除了“安全”一詞作為核心價值——作者：Catherina Gioino

能在你睡覺時幫你完成工作的AI代理聽起來很棒，但實際情況遠比想像的複雜——“就像一個需要監督的幼兒”——作者：Sharon Goldman

獨家：Anthropic推出能自主搜尋軟體漏洞的AI工具——包括人類難以察覺的最危險漏洞——作者：Sharon Goldman

AI新聞快訊

**Meta與AMD達成百億美元合作。**這家社交媒體巨頭與晶片製造商AMD簽訂協議，計劃在五年內購買最多6吉瓦的AI運算能力，使用AMD的MI450晶片。作為合作的一部分，Meta獲得認股權證，若達到特定性能指標，可能持有AMD 10%的股份。詳情請見 Wall Street Journal 的報導。

**2026年AI基礎設施支出將達6500億美元，進入“更危險階段”。**根據對沖基金Bridgewater的投資者信函，去年AI基礎設施支出為4100億美元，預計今年將大幅增加。Bridgewater的聯合首席投資官Greg Jensen表示，隨著建設大型AI數據中心的超大規模公司越來越依賴外部資金，這一熱潮正進入“更危險的階段”。他警告，雖然目前對AI運算能力的需求超過供應，但如果這一動態突然逆轉，金融市場可能會受到衝擊。他還指出，除OpenAI和Anthropic外，其他知名AI公司若未取得根本性突破，使AI代理更可靠、更易用，可能難以籌集更多資金，並維持目前的估值。詳情請見 Reuters。

**OpenAI難以推動其5000億美元的Stargate合資企業，數次調整策略。**根據 The Information 的報導，該科技媒體援引不具名的消息人士，稱OpenAI在初期Stargate計劃因領導層分歧而停滯後，已多次調整策略。為了獲取計算能力，OpenAI在合作夥伴之間的合作中努力突破，轉向與雲端服務商合作，簽訂不需大量資本投入的合作協議，並掌控設計權。但該媒體指出，OpenAI仍未達到原定的產能目標。

**與AI晶片新創SambaNova的合作引發利益衝突疑慮，涉及英特爾CEO。**英特爾正對SambaNova進行3.5億美元的新一輪融資，並與該公司展開多年技術合作。英特爾的投資金額未公開。此交易引發關注，因為英特爾CEO Lip-Bu Tan是SambaNova的早期投資者兼董事長，儘管英特爾表示他已退出談判。此前，英特爾曾有意收購SambaNova。雙方計劃將英特爾的Xeon處理器整合到SambaNova的AI系統中，並共同打造多種晶片的“異構”數據中心，以應對不同的AI及非AI工作負載。詳情請見 The New York Times。

**Anthropic稱Claude Code能現代化COBOL程序，導致IBM股價大跌。**在Anthropic表示其Claude Code工具能自動升級依賴IBM大型主機的COBOL系統後，IBM股價在25年來最大單日跌幅13%，並在當月大幅下挫，投資者擔心AI代碼工具會削弱對傳統軟體和主機服務的依賴。IBM反駁稱，其主機的價值在於可靠性和安全性，與程式語言無關，並已推出自己的AI工具協助客戶升級。此外，去年IBM與Anthropic合作，將Anthropic的模型應用於特定任務，包括升級COBOL代碼庫。詳情請見 Bloomberg。**美國宣布啟動“科技團隊”推廣AI海外。**白宮在美國和平隊內成立“科技團隊”，派遣具技術專長的志願者到海外，旨在推廣美國AI技術，並對抗中國在新興市場的影響力擴展，CNBC報導。該計劃將派遣工程師和STEM畢業生到參與美國AI出口計劃的國家，協助推行美國AI系統，涉及農業、教育、健康和經濟發展等領域，預計2026年秋季開始部署。

AI研究動態

**AI模型可能成為危險的國家安全顧問。**倫敦國王學院的Kenneth Payne研究員進行了一系列虛擬戰爭模擬，將多款先進AI模型（Anthropic的Claude Sonnet 4、Google的Gemini 3 Flash、OpenAI的GPT-5.2）相互對抗，並與相同模型的不同版本對抗。結果顯示，這些模型雖然是高級玩家，但展現出一些與人類不同的傾向，若用於國家安全危機中，可能帶來危險。

例如，Payne發現模型經常願意使用戰術核武器，有時甚至願意發動全面核戰，而不是退讓。他還發現，模型的行為在某些關鍵方面與人類不同。“威脅更常引發反升級而非遵從，”他寫道。“高互信度反而加劇衝突，”並且“沒有模型在壓力下選擇妥協或撤退，只會降低暴力程度。”

這項研究對軍方和政府具有重大意義，尤其是在考慮是否應將AI作為政策制定者和軍事指揮官的顧問時。但它在商業領域也有啟示，因為企業開始用AI來制定談判策略和戰略，甚至董事會也可能向AI尋求建議。在許多情況下，追求最激進的方案未必是最佳選擇，人類需要警惕AI的升級傾向。相關研究論文可在arxiv.org非同行評審資料庫查閱。

AI日曆

**2月24-26日：**國際安全與倫理AI協會（IASEAI）、聯合國教科文組織，法國巴黎。

**3月2-5日：**世界移動通信大會（MWC），西班牙巴塞羅那。

**3月12-18日：**South by Southwest（SXSW），美國奧斯汀。

**3月16-19日：**Nvidia GTC，美元加州聖荷西。

**4月6-9日：**HumanX 2026，舊金山。

腦力激盪

**“幽靈GDP”時代是否逼近？**Citirini Research，一家在華爾街具有大量粉絲的股市研究和宏觀分析公司，近日發布的一篇博客文章迅速傳開。該文章是預測性小說，並非預測，作者警告讀者這是“假設情境”，旨在讓讀者為AI使經濟變得越來越奇怪的潛在左尾風險做好準備。故事設定在2028年6月，描述AI在未來兩年內“災難性成功”可能帶來的經濟混亂。假設失業率超過10%，但勞動生產率卻飆升至1950年代初的水平。文章提到“幽靈GDP”，即美國國民帳戶擴張，但依賴消費的企業（目前佔GDP的70%）卻逐漸衰退（消費者失業或擔心失業）。它描述了對傳統軟體即服務（SaaS）公司的壓力加劇，並擴散到經濟其他領域，形成一個失業和消費下降的惡性循環，沒有自然的止損點。

這篇博客內容偏悲觀，但我認為未必正確。事實上，它幾乎可以肯定在推測所有這些效果在兩年多內就會發生是錯的。（其中一個我覺得不太可能的是，AI代理會試圖降低交易成本，轉而使用穩定幣而非傳統支付方式。）但值得一讀並思考。至於Zvi Moshkowitz對其可能錯誤之處的分析，可以參考他的文章。

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