（中央社舊金山17日綜合外電報導）中國新創公司「月之暗面」（Moonshot AI）17日發布最新人工智慧模型Kimi K3，技術水準似已縮小與資本雄厚的美國競爭對手間差距，也使美中的人工智慧霸主地位競爭升溫。

德國之聲（DW）報導，月之暗面宣布推出迄今為止公司最強的大模型Kimi K3，表示Kimi K3擁有2.8兆參數，支持100萬token的上下文長度。參數數量是衡量人工智慧（AI）模型系統性能和複雜性的重要指標，在全球開源模型裡，Kimi K3是首個超2兆級別者，也成為全球參數最大的開源模型。

● Kimi K3直逼美頂尖系統衝擊全球AI與晶片股

月之暗面表示，Kimi K3在編程任務和複雜應用方面優於Anthropic的Claude Opus 4.8和OpenAI的GPT 5.5等模型，但承認目前仍略遜於美國頂級閉源模型Claude Fable 5和OpenAI最新的GPT-5.6 Sol，只不過差距正在迅速縮小。

紐約時報指出，Kimi K3是全球規模最大的開源AI系統，任何人都可以自由使用、修改並以此為基礎進行開發。

月之暗面發布Kimi K3，適逢中國國家主席習近平同日在上海的「2026世界人工智能大會」（WAIC）開幕式發表談話，稱AI不應由單一國家主導，呼籲各國加強國際合作共同推動AI發展。

習近平呼籲應確保AI始終處於人類控制之下，並鼓勵包容並蓄，促進文明互鑒，用全人類共同價值塑造AI的價值觀，讓此一技術更造福人類社會，幫助全球南方國家加強相關能力，避免AI造成新的歷史不公，「AI的發展不應是單一國家的獨奏，而應是國際合作的交響樂」。

市場反應是美股17日下挫，科技類指標那斯達克指數下跌約1%，投資人拋售輝達（Nvidia）、英特爾（Intel）等為AI提供算力所需晶片的美企股票。

紐時認為，相關發展凸顯美中競逐AI領導地位的重大地緣政治意義。許多人認為這場競賽是當代最具決定性的科技競爭，美國總統川普一再強調，維持AI領域領先，是維護美國經濟與國家安全的戰略要務。

隨AI成為一項具有深遠經濟與軍事影響的技術，美國一直試圖藉限制中國取得訓練最先進AI系統所需的高階晶片，來減緩中國的發展速度。

繼之前的深度求索（DeepSeek）後，中國又推出一款性能足與矽谷巨頭所開發、成本高昂且高度依賴龐大算力系統相抗衡的免費、開源AI模型，再次讓外界質疑：整個產業對資料中心的大規模投資熱潮是否真的合理。

過去18個月來，中國科技公司持續推出一系列開源AI模型，這些模型性能逐漸逼近美國競爭對手，同時宣稱所需的運算資源更少。這種兼具高性能與低成本的優勢，使中國人工智慧系統成為全球許多開發者的首選。

Kimi K3的發布進一步強化這股趨勢，也使外界開始認為，中國企業可能很快就能追上、甚至超越美國頂尖AI公司的最先進模型。這些美國公司為打造封閉式、且運行成本高昂的模型，已募得數千億美元資金，反觀月之暗面在最近一輪融資的估值僅約315億美元。

獨立的AI模型評測公司Vals AI執行長克瑞希南（Rayan Krishnan）表示，根據他們所做基準測試，Kimi K3的表現僅略遜於Anthropic的Fable 5，優於OpenAI旗艦模型GPT-5.6 Sol。

Anthropic最新推出的AI模型功能已強大到令各國政府擔憂，因其能力已包含辨識銀行網路、電力系統等關鍵基礎設施中的安全漏洞。

● 專家：美中AI技術差距約僅半年

研究中國開源AI生態系的史丹佛大學教授韋布斯特（Graham Webster）表示，一款模型是否已達全球最先進的重要性其實已不高，因為美中頂尖模型間的性能差距已明顯縮小。

他說：「每個人對中國落後美國多少個月都有不同估算，但大多數估計都集中在約6個月左右。這不是個很大的領先優勢。」

月之暗面表示將於本月底公布Kimi K3的完整技術細節，並向全球開發者免費開放。

出席17日上海「2026世界人工智能大會」的約翰霍普金斯大學高等國際研究學院（SAIS）高級研究員塞克斯（Samm Sacks）表示，專家圈咸認中國企業推出一款可免費使用、且性能足以媲美Anthropic最先進系統的模型是遲早的事。

塞克斯指出，一旦出現這樣的突破，將使監管機構面臨棘手問題，因為當如此強大的AI技術公開釋出後，控管的難度就會再增。

上個月另一家中國新創公司Z.ai推出名為GLM-5.2的模型，性能幾乎與美國領先的Anthropic Fable 5相當，且有別於Fable系統，GLM-5.2也可以廣泛自由取得。

矽谷許多軟體開發者與新創公司很快便採用GLM-5.2，主要原因是成本遠低於美國主流AI系統；而據Vals AI的基準測試顯示，Kimi K3性能甚至比GLM-5.2更強。

紐時指出，幾乎所有中國先進的AI系統都採開源，這有助於它們吸引全球使用者。然而與矽谷偏好的封閉式系統相比，中國模型則較難實現商業獲利，因此如何將全球廣泛採用轉化為可持續獲利的商業模式，也已在中國部分頂尖AI研究機構開始討論。（編譯：陳亦偉）1150718