輝達黃仁勳捲AI晶片流向中國爭議 國防院周冠竹：凸顯中國技術瓶頸

輝達執行長黃仁勳近期捲入一連串爭議事件。

〔記者涂鉅旻／台北報導〕輝達執行長黃仁勳近期因公司與新加坡資料中心業者Megaspeed的業務往來，甚至爆出婚外情，捲入中國取得先進AI晶片的爭議，美國情報機構懷疑相關業者涉及規避出口管制。國防院國家安全研究所助理研究員周冠竹分析，從這起事件到前Google工程師竊取技術案，反映中國在人工智慧競爭中，不僅面臨先進晶片取得限制，更存在大型AI資料中心系統整合、軟體生態及算力營運的技術瓶頸。

2026年10月29日，《紐約時報》報導，美國情報機構懷疑新加坡資料中心業者Megaspeed一名前中國籍高層涉嫌為中國蒐集情報，並協助規避出口管制取得輝達（NVIDIA）先進AI晶片，該名高層曾與輝達經營層有業務往來。輝達表示相關互動屬正常商業往來，董事會已成立獨立委員會調查，美國眾議院亦要求輝達執行長於11月18日說明公司的安全規範。此案可與今年1月宣判的前Google工程師丁林葳案相互對照，依美國司法部起訴內容，其竊取的標的是使Google資料中心得以訓練與服務大型模型的軟硬體平台。兩案所涉標的皆非晶片設計本身：前者涉及算力取得，後者涉及AI資料中心的營運能力。

從技術竊取行動看技術瓶頸

中國並不缺乏資料中心經驗，字節跳動、阿里巴巴等業者都曾以輝達晶片營運大型AI叢集。中國真正欠缺的，是以非CUDA系統營運AI資料中心的經驗：從晶片、互連到軟體生態全面替換後，排程、容錯與效能調校都必須重新累積。2022年大語言模型興起，AI算力需求急劇擴大，中國信通院2026年承認跨區域算力調配仍面臨多重制約。至今，中國AI模型多建立在輝達晶片與CUDA（Compute Unified Device Architecture）生態系之上。據報導，2025年DeepSeek改以華為昇騰訓練R2模型，即使華為工程師進駐仍無法完成訓練，最終回到輝達進行訓練，昇騰僅用於推論。由於中國自製晶片的單顆運算效能相對較低，須以更多晶片組成晶片叢集彌補效能不足，但叢集擴大後排程與容錯的難度隨之上升，晶片劣勢最終轉嫁為系統營運負擔。

前沿預訓練仍可能需要輝達GPU以及CUDA軟體開發工具包，但在受美國管制的情況下，中國企業轉而透過海外資料中心取得算力。Megaspeed原為中國第七大道公司投資設立的海外子公司，經多次股權移轉後，股東歸屬仍有爭議。此案顯示，中國企業可能透過海外關聯企業取得輝達高階晶片與算力，以解決短期算力不足的問題。

丁林葳案則對應長期解方。依美國司法部起訴內容，其竊取的營業秘密包括Google自研張量處理器系統（Tensor Processing Unit, TPU）、晶片間通訊軟件，以及將數千顆晶片調度為超級電腦的軟體。丁林葳申請中國人才計畫時亦表示，將協助中國具備與國際水準相當的算力基礎設施能力。此類知識在組織內高度分散，單憑文件難以重建，因此需要多管道取得。美國出口管制以硬體規格與單一實體為單位，中國所缺的卻是分散、隱性且依附於營運過程的知識。若算力分散至多個實體與國家，每處皆低於管制門檻，再於使用端整合，現行機制難以察覺。

對我國AI產業影響

首先，美方管制重心可能由硬體擴及雲端使用者審查、技術支援服務與人員往來。第二，判斷中國能否擺脫對輝達的依賴，關鍵在於能否以自製晶片叢集從頭預訓練前沿模型；在此之前，中國對海外算力與營運知識的需求不會減少。第三，台灣原始設計製造廠商（original design manufacturer, ODM）承擔整櫃系統的組裝與整合，台北亦是產業人士往來的重要場域，台灣宜強化對第三國客戶的實質受益人審查，並深化與美方在出口管制執法上的情報分享。