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中國軍方借用美國AI訓練防務模型;馬斯克否認出售特斯拉中國業務! 2026-07-31 06:15:44


1.中國軍事研究機構利用GPT及Claude輸出訓練防務系統

路透社核查超過80篇中國學術論文及專利後發現,與解放軍及中國軍工體系有關的研究人員,曾利用OpenAI和Anthropic模型的輸出,訓練更小型、可在中國本地設備運行的專用模型。

研究主要採用「模型蒸餾」:由性能較高的模型產生答案、推理步驟或合成資料,再用這些輸出訓練較小模型。已核實案例包括:

解放軍96941部隊研究人員使用GPT-3.5整理敏感軍事軟件原始碼,再以摘要訓練可在軍方內部網絡運行的中國模型;

中北大學研究人員利用Claude 3 Haiku產生合成資料,訓練社交媒體監測及內容分類模型;

國防科技大學研究人員縮小圖像處理模型,使無人機在通訊中斷時仍能分析即時影像,協助導航及目標判斷;

軍事科學院研究人員在模擬海上行動中,把目標識別模型部署至戰術硬件,配合無人機、艦艇及無人潛艇。

這些論文證明相關技術已完成研究或模擬測試,但不能據此斷言全部系統已形成實戰部署,也沒有證據證明這是由中央統一推動的完整軍事計畫。

OpenAI、中國外交部及解放軍沒有回應路透社查詢。Anthropic表示,不向中國或受北京控制的企業提供商業服務,並警告蒸餾後的模型可能失去原有安全限制。

《想點新聞》老編認為:這項調查揭示了美國技術管制的一個明顯缺口。限制先進晶片可以提高中國從零訓練大型模型的成本,卻無法完全阻止研究人員透過模型輸出,把部分能力轉移至成本較低、可由國產硬件承載的小模型。

對中國軍方而言,真正有價值的未必是建立一個無所不能的聊天機器人,而是讓無人機、衛星、監測設備及戰術終端在算力有限、甚至無法連接外部網絡時,仍能執行特定任務。

但模型蒸餾並不等同複製整個GPT或Claude,也不能消除中國對先進算力的需求。它能轉移的是經過選擇的能力,而不是完整的前沿智能。美國下一步很可能收緊模型API身分核驗、異常查詢監測及輸出限制;這又會加劇科研開放、商業服務與國家安全之間的衝突。

2.馬斯克公開否認出售特斯拉中國業務

此為前版新聞後續更新。

針對《華爾街日報》引述知情人士稱特斯拉研究分拆、出售或關閉部分中國業務,馬斯克7月31日公開表示報道是「假新聞」,並稱這件事從未在任何討論中出現。

這項直接否認足以改變原先判斷:

《華爾街日報》仍維持其匿名消息人士提供的報道;

馬斯克及特斯拉尚未提供董事會文件或內部紀錄支持其否認;

未有監管申報顯示公司已聘請顧問或正式啟動出售程序;

特斯拉股價在否認後盤前一度上升約2%。

上海超級工廠年產能超過95萬輛,亦是特斯拉主要出口基地;中國業務逾95%的零部件已在當地採購,涉及超過400家中國供應商。

《想點新聞》老編認為:馬斯克的公開否認顯著降低特斯拉短期出售上海工廠的可信度,因此現階段不應繼續把「出售中國業務」當成正在執行的公司決策。

但匿名報道與行政總裁否認之間仍存在未解矛盾。即使沒有討論出售,特斯拉仍可能因數據、國防合約及潛在SpaceX合作,研究更嚴格的資訊隔離或公司治理安排。

真正能結束爭議的不是社交媒體表態,而是董事會紀錄、監管申報、顧問聘任或中國監管部門是否接獲交易申請。在此以前,最準確的結論是:出售說法未獲證實,且已遭馬斯克明確否認。

3.中國再調高汽柴油價格,中東戰事開始向內需傳導

中國國家發改委宣布,自8月1日起提高國內成品油價格上限:

汽油每噸上調685元人民幣;

柴油每噸上調655元;

較美伊戰事前一次調價分別高約14%及15%;

這是中東戰事重新升級後第二次上調。

中國成品油價格原則上每十個工作日調整一次。行業數據顯示,國有煉油廠7月平均煉油利潤雖較上月改善,但每噸仍虧損約728元;山東獨立煉油廠則錄得每噸約146元利潤。這些利潤數據來自行業機構,並非官方統計。

需求端仍然疲弱:7月汽油需求即使處於夏季出行旺季,仍較去年同期下降約6.5%;高溫、暴雨以及工業與建築活動放緩亦壓抑柴油需求。

《想點新聞》老編認為:中國正同時承受需求不足與進口能源漲價。最新PMI顯示製造業、服務業和建築業同步收縮,此時提高燃油價格,將進一步增加物流、農業、航空及居民出行成本。

行政定價可以延緩國際油價衝擊,卻無法長期讓煉油企業承擔巨額虧損。如果中東戰事持續,中國只能在提高零售價格、補貼煉油企業、減少燃油稅收及壓低需求之間作出選擇。

這也使北京承諾的「增量政策」更難設計:刺激內需需要降低家庭及企業成本,能源安全危機卻正在推高成本。下一步應關注中國會否動用成品油價格補貼、戰略儲備或稅費調整,減輕持續高油價的衝擊。

來源連結

路透社:中國軍事研究人員利用美國AI模型訓練防務系統⁠

路透社:馬斯克否認特斯拉準備出售中國業務⁠

路透社:中國因中東戰事上調汽柴油價格上限⁠


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