25亿美元的AI服务器整机，怎么“绕道”进了中国？｜AI国际政经观察（资讯·2026年第24期）

2026.10.14

第24期（总第24期）

AI国际政经观察

本 期 要 点 速 览

01

中美竞争动态

1. 25亿美元的AI服务器整机，怎么“绕道”进了中国？
   

2. 谷歌签20年电力大单还投资核电，人工智能电力需求不可忽视

3. 美国企业组建算力共享网络，闲置GPU能否缓解初创企业算力短缺？

02

区域国别聚焦

1. Ecosia放弃押注Mistral，欧洲“主权AI”为何开始使用中国开放模型？
   

2. 日韩接连遭遇网络攻击，AI工具正在降低黑客的入场门槛

3. 台湾加权指数涨72%超越韩国，成全球AI交易第一

4. 孙正义再找海湾要1000亿美元，这次赌的是AI改造传统公司

03

重磅评论与报告

1. OpenAI奥特曼X评论：AI交卷，数学家加班——谁来付这笔“阅卷费”？
   

2. Anthropic官网发布《2026年使用政策更新》：政府买了AI，也得遵守科技公司的“家规”？

PART 1

中美竞争动态

25亿美元的AI服务器整机，

怎么“绕道”进了中国？

作者：杨紫涵

10月8日，美国超微（Super Micro）前承包商孙廷伟在曼哈顿联邦法院认罪，承认参与将英伟达AI服务器非法转运至中国。他面临“违反出口管制、走私、欺诈、妨碍司法公正”等四项指控。这件从今年3月起曝光，持续发酵7个月的走私案，终于迎来阶段性节点。

检方称，涉案三人还包括超微联合创始人廖益贤、台湾销售经理张瑞沧，目前廖、张两人均未认罪。三人涉嫌转运价值约25亿美元的美国AI服务器。操作手法包括：

• 把搭载受限英伟达AI芯片的服务器篡改标签、重新包装；

• 借东南亚空壳公司中转，隐藏中国最终客户；

• 伪造文件、虚构最终用户；

• 布置假服务器应付美国监管现场核查、销毁加密通讯记录阻碍调查。

芯片涉及英伟达B200、H100、H200，均在美国对华芯片出口的管制清单上。2024至2025年间，中间商购买价值近25亿美元的服务器，其中至少5.1亿美元在2025年4—5月数周内被秘密运往中国。

超微公司本身未被起诉，声称已与涉案人员切断关系，并称运营未受到影响。

这起案件也暴露出现实难题，因为大模型训练依赖的是芯片、内存、高速互联和服务器整机的组合，即便美国对芯片出口设置严格管制，只要整机流向和最终用途存在漏洞，管制就可能被绕开。尤其第三方承包和第三国转口，依旧可以成为硬件外流的灰色通道，后续美国监管大概率会强化对服务器分销链条的审查。

超微电脑标识（图源：路透社）

谷歌签20年电力大单还投资核电，人工智能电力需求不可忽视

作者：焦天佑

10月6日，谷歌和星座能源公司（CEG）达成了一项为期20年的核电协议，该协议涉及对星座能源公司在伊利诺伊州、宾夕法尼亚州和新泽西州拥有的反应堆进行改进，预计以43亿美元的投资，提高11个现有核反应堆的发电量。

谷歌本次出手确定电力供给，背后深层逻辑并不复杂：当今AI行业高度依赖数据中心，而数据中心在电力、水资源和算力芯片上的成本非常高昂。AI训练、推理和云计算扩张，已经使电力成为芯片之外的重要基础设施。

根据美国能源信息署（EIA）10月6日发布的短期能源展望，2026年美国用电增幅约达到2%；在长期展望中，2025—2050年用电量年均增速约为0.9%—1.6%，数据中心是重要驱动因素之一。数据中心往往规模集中、持续运行，且扩张速度快，这些特性使传统电网运营面临多方面问题：区域内发电足够，但送电能力被限制，只能就近使用更贵的发电设施；数据中心的稳定电力负载压缩了高峰期可用容量，对电网稳定形成压力；电力建设速度跟不上数据中心扩张速度，形成短期内供电危机。

当前特朗普政府已频繁尝试通过联邦能源管理委员会（FERC）框架与电网运营方对接，要求电网企业解决电网问题。此外，特朗普政府也要求数据中心运营方尝试自建发电设施、自行解决用电问题，或调控运行时间以缓解压力。此次谷歌与星座能源公司合作，就是总体尝试的一部分。必须指出的是，随着AI能力继续扩张，算力需求节节高升，能源和电力将不可避免地成为AI能力的重要一部分：毕竟，只有用电，才能运行算力芯片。

美国企业组建算力共享网络，闲置GPU能否缓解初创企业算力短缺？

作者：梁湛非

美国新闻网站Axios报道，由AI初创企业、云服务商、科研人员和投资者组成的联盟启动“国家算力网”（National Compute Grid）计划，拟通过统一调度平台汇集不同数据中心和云服务商的闲置GPU资源，供企业和科研机构按需使用。美国云服务商Vultr已确认参与，联盟称已接入或列入接入计划的数据中心电力容量约76万千瓦，目标到2030年达到200万千瓦。

这一计划针对的是AI算力供需不均的问题。头部模型企业可以提前签订长期算力合同，中小企业和科研团队却往往只在特定训练或实验阶段需要大量GPU，难以承担相同的成本。与此同时，部分数据中心在大型训练任务间歇仍存在算力闲置。新平台希望通过跨机构调度，将闲置资源提供给有需要的用户，并探索按实际完成的计算工作量计费，降低短期使用成本。

该平台目前已面向美国政府、高校和国家实验室等公共机构开放预览，联盟还计划向美国联邦AI科研项目Genesis Mission提供价值1亿美元的算力额度。在美国持续大规模建设数据中心的同时，这一计划开始关注现有算力的利用效率。对缺乏长期算力合同的初创企业和科研机构而言，共享调度有望成为获取高端算力的新渠道，也为扩大AI科研资源的可及性提供了新的实践案例。

PART 2

区域国别聚焦

Ecosia放弃押注Mistral，欧洲“主权AI”为何开始使用中国开放模型？

作者：梁湛非

据欧洲政策媒体POLITICO报道，德国搜索引擎Ecosia正在调整AI服务供应商。今年5月，该公司才从OpenAI转向法国Mistral，几个月后便因模型质量和服务器频繁过载等问题，准备改用德国AI平台Melious。后者提供阿里巴巴通义千问、智谱GLM和月之暗面Kimi等开放权重模型。Ecosia创始人兼首席执行官克里斯蒂安·克罗尔表示，新方案可使成本降低约一半，并改善服务质量。

Melious通过欧洲本地基础设施运行模型，数据处理留在欧盟境内，Ecosia也可根据需求灵活切换模型。克罗尔随后澄清，公司看重的是开放模型在成本、灵活性和能源效率上的优势，而非模型来自哪个国家。这种方式既能使用全球先进模型，也符合Ecosia对数据主权的要求。

德国搜索引擎Ecosia的搜索界面（图源：Ecosia Blog）

Ecosia的选择反映出欧洲发展“主权AI”面临的现实问题。欧洲希望扶持本土模型企业，但产业用户最终仍需考虑性能、成本、稳定性和数据控制。中国开放模型能够通过欧洲平台在当地独立部署，借此进入欧洲市场，同时使欧洲企业保留对数据和供应商的控制权。这一案例说明，欧洲AI自主的实现方式正在面临更具体的选择：是优先使用本土开发的模型，还是优先确保技术和数据的自主控制。

日韩接连遭遇网络攻击，AI工具正在降低黑客的入场门槛

作者：杨紫涵

过去，发起一次复杂网络攻击往往需要专业技术和大量时间；现在，AI正降低网络犯罪门槛。10月9日，路透社报道称，日本和韩国近期接连遭遇网络攻击，安全专家警告，AI能够帮助黑客自动化部分操作，让技术能力有限的人也能更快地开展攻击。

韩国方面，至少9家银行遭到攻击。一款名为ARTEX的AI智能体被网络安全公司CrowdStrike关联到针对韩国银行客户数据的攻击调查。CrowdStrike披露，涉嫌攻击韩国多家银行的是一名疑似身处中国的26岁攻击者，目的是求财。该攻击者使用中国开发的AI代理和Anthropic的Claude Code，其能力“不算高明，但有效”。

日本同样面临压力，大和证券、软银、罗森等企业也接连中招。据TrendAI数据，2026年日本网络攻击案件已超过500起，超过此前数年的全年数字。

东京网络安全公司S&J Corp总裁三轮信夫说：“AI不会累……日本本质上正在遭受地毯式轰炸。”

日本政府已要求各部门向地方政府和企业传达防护指南，提醒及时更新系统、加强密码管理并检查供应链安全。

需要注意，这并不意味着上述每起攻击都已被证实由AI全权发动。AI可以协助编写脚本或自动化部分攻击步骤，但攻击能否成功，仍取决于系统漏洞、账号权限和防御水平，日韩近期的经历也在警醒企业加强关注。

台湾加权指数涨72%超越韩国，成全球AI交易第一

作者：刘嘉乐

中国台湾加权指数上季度跑赢韩国综合股价指数约23个百分点，为世纪之交以来最大差距。台湾地区加权指数今年涨了72%，韩国综合股价指数涨了63%。美银调查中，40%的基金经理超配台湾地区（即其投资组合中台湾股票的权重高于基准指数），韩国只有25%。

英国投资公司M&G的经理表示，关键不是AI敞口多少，而是支撑它的盈利性质。台湾地区盈利来自销量，上调更广泛、更具粘性；韩国盈利短期靠价格。台湾地区的敞口横跨芯片设计、制造、封装、网络和服务器，AI支出扩大时受益路径更多。韩国则压在三星和SK海力士两家身上，存储价格一波动，指数就跟着抖。

三季度三星和SK海力士跌了19%到33%，台湾地区正好在这期间拉开差距。此前存储价格飙升推动韩国连续六个季度上涨，如今法国兴业银行策略师判断，存储价格涨势将在未来几个季度放缓，然后在2028年正常化，该行维持偏好台湾地区而非韩国。

花旗集团董事总经理的看法相反，认为市场低估2027年HBM需求，该买三星和SK海力士。但美银调查中，被问及哪个市场将从AI周期下一阶段受益最大时，35%选台湾地区，只有5%选韩国。Allspring的Gary Tan点出下一段逻辑：台湾地区下一轮上涨可能较少依赖广泛的AI热情，而更多依赖那些仍暴露于AI价值链真正瓶颈的本地公司。

台湾地区这轮领先，短期看是存储价格波动把韩国拖住了。AI资本开支只要还在扩张，台湾地区吃到的是量的红利，韩国吃的却是价的周期。如果存储价格如法兴所料在2028年正常化，韩国指数要维持涨势，就得靠高带宽内存需求继续超预期来撑，难度不小。台湾地区的问题在估值，18倍预期盈利不算便宜，下一段涨幅得靠挤进AI价值链真正卡脖子的环节，而不是跟着板块普涨。

孙正义再找海湾要1000亿美元，这次赌的是AI改造传统公司

作者：刘嘉乐

孙正义正寻求从海湾投资者那里筹集高达1000亿美元，近几周已与阿联酋等国的高级人物讨论融资。这笔钱将用来设立一只基金，收购公司后用AI和其他先进技术改造其运营。软银的机器人和物理AI业务Roze预计在这一过程中发挥关键作用。谈判不保证成功，软银拒绝置评。

2018年，时任软银主席兼首席执行官的孙正义（左）与沙特王储在纽约握手（图源：彭博社）

这不是孙正义第一次向海湾伸手。

• 2017年，阿联酋穆巴达拉和沙特公共投资基金投了软银首只1000亿美元愿景基金。截至6月底，该基金累计投资收益约290亿美元，愿景基金2号收益205亿美元。海湾金主尝过甜头。

• 阿布扎比已经深度入局AI。通过MGX和G42两家企业，它成了全球AI支出最大的国家之一。海湾国家要把依赖能源的经济多元化，AI是首选方向。

• 软银需要新弹药。它已向OpenAI投了650亿美元，但OpenAI IPO推迟，英国《金融时报》报道其年化收入比此前暗示的低约200亿美元，软银股价周五跌5%。自6月见顶以来，软银股价跌超30%。

风险在软银的资产负债表上。上个月它完成史上最大规模垃圾债发行，支付高达9.75%的收益率，筹集超110亿美元。但OpenAI估值一旦下滑，传染效应会很快烧到软银整条AI投资链。孙正义赌的是AI改造传统公司的收益能覆盖资金成本，可眼下OpenAI自己都还没上市。海湾人这次掏不掏钱，要看他们还信不信这个故事。孙正义把软银的估值和OpenAI牢牢绑在一起，这种集中度本身就是风险。

PART 3

重磅评论与报告

OpenAI奥特曼X评论：

AI交卷，数学家加班

——谁来付这笔“阅卷费”？

作者：崔智

10月6日，OpenAI一口气公布了一批由内部前沿模型生成的数学成果，还附上部分证明的计算机检验材料、推理摘要和解题记录。消息听起来像数学界迎来了一位不知疲倦的新同事。可这位新同事一交卷，真正忙起来的可能是人类数学家。

一份证明能够通过计算机检查，不代表数学家就理解了它，更不代表它自动成了值得研究的好成果。它有没有重复前人的发现？究竟用了什么新思路？能否教给学生，或者启发新的问题？这些都需要人花时间读、想、讨论。倘若AI公司靠算力快速交出成果，赢得技术领先的声誉，而大学和期刊负责慢慢消化，便出现了一笔此前少有人认真计算的账：谁收获了关注，谁承担了核验和解释的劳动？

数学界已经开始算这笔账。9月29日，美国高等研究院相关独立顾问组提出，企业公开AI数学成果时，应尽可能交代模型、解题过程、计算成本与失败记录，并拿出资金支持后续研究。但钱由谁分配，不能全听出钱的企业说了算，而应交给独立的学术机构。OpenAI随后宣布，将资助相关研讨会和研究活动。

OpenAI一口气公布了一批由内部前沿模型生成的数学成果（图源：OpenAI社媒账号截图）

问题因此不只是AI会不会做数学。过去，数学家自己选题、证明、争论，再决定哪条路值得走下去。现在，少数拥有巨量算力的公司，可能先把问题推到整个学界面前。AI可以让发现来得更快，但不能让人类理解沦为无人买单的善后工作。

机器交卷越来越快，谁来阅卷、谁付阅卷费、谁决定下一张考卷出什么题，才是这场变化真正有意思的地方。

Anthropic官网发布《2026年使用政策更新》：政府买了AI，也得遵守科技公司的“家规”？

作者：崔智

在政府采购软件时，通常要谈价格、安全和服务期限。但当采购对象变成AI大模型，合同之外还有一份不能忽略的东西：科技公司的使用规则。

10月8日，Claude背后的Anthropic更新政策，对选举活动、虚假信息、监控、武器开发和高风险决策等用途作出更清晰的规定。违反规则，企业可以限制甚至终止服务。这并不是科技公司在替国家立法，而是它在决定：自己造出的模型，允许客户拿去做什么。

更有意思的是一项此前就存在的安排。Anthropic允许与特定政府客户单独协商使用限制，根据公共任务和法律权限作出调整，但前提仍是公司认可相应的风险防护。于是，同样一套模型，普通机构和政府部门能使用的能力范围，可能并不完全相同。政府拥有法定职权，模型公司掌握技术和服务接口，两边要靠合同接上。

这当然不能简单说成企业越权。开发者有责任防止工具被滥用，公共机构也必须接受法律约束。麻烦在于，如果AI逐渐进入政务办公、公共服务乃至安全事务，供应商修改条款、调整准入或中断服务，就不只是一次软件故障，还可能影响政府正常运转。

所谓“主权AI”，也因此不该只盯着有没有本国大模型。采购时更应该问：数据能不能带走？服务停了能不能切换？合同争议发生时，公共事务由谁兜底？

买得起先进模型，不代表永远用得上。一个国家即使没有能力自主研发所有技术，也应当确保关键公共服务不会被某一家供应商的商业决定轻易打断。

真正的自主，不是永远不用别人的技术，而是别人改变规则时，自己的公共服务仍然能够照常运转。

AI研究组

刘嘉乐：前海国际事务研究院研究助理。

杨紫涵：前海国际事务研究院研究助理。

梁湛非：香港中文大学（深圳）公共政策学院博士生。

焦天佑：香港中文大学（深圳）公共政策学院博士生。

崔智：香港中文大学（深圳）公共政策学院博士生。

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GBA Review 新传媒

校对｜钟 天

排版｜詹蕴第

初审｜周宇笛

终审｜冯箫凝