財評| GAP框架延伸（下）：規模基礎、話語權錯位與中文AI飛輪

撰文：譚善恆
（華坊諮詢評估董事、谷歌人工智能認證專業人員）

上篇從語言結構層面，分析中文在詞元壓縮效率與語域分層管理上的比較優勢。本篇將視角轉向規模基礎與戰略意涵：支撐中文原生AI模型的人口與學術基礎有多厚實？現有格局存在何種介面錯位問題？中文AI模型又該如何成為一個自我強化生態的啟動引擎？

語言人口與學術產出：雙重規模護城河

中文AI比較優勢的規模基礎，依託於兩個難以被複製的資產之上。其一是語言人口紅利：全球約13.9億人以中文為母語，佔全球人口約17%，為全球母語使用人數最多的語言群系；截至2024年底，中國互聯網用戶達11億，佔全球互聯網用戶總數約20%。這11億用戶每天產生的原生數碼內容，構建成全球規模最大的中文原生數碼內容池。

其二是學術產出優勢：2024年中國於Web of Science發表論文數達87萬篇，成為全球學術產出最多的國家；在Nature Index追蹤的145種頂尖自然科學期刊中，中國論文發表數量已超越美國約17%；按日本NISTEP以比例分攤的統計數據，中國研究者在全球前1%被引用論文中的貢獻佔比達27.2%，高於美國的24.9%。各項數據足以證明，中文學術知識的生產規模，已具備支撐高質量LLM訓練的體量基礎。

規模基礎vs主流發表語言

中國雖是全球最大學術生產國，但仍須高度依賴英文主導的西方出版商。在2012至2021年間，涉及中國作者的學術文章中，高達83%均發表於全球前二十大國際出版商旗下的英文期刊。這意味着，大量高質量中文知識，在進入國際傳播時，仍以英文形態呈現。這一介面錯位，形成了一個尚待釋放的語料紅利：若高質量中文學術內容能以中文原生形態進入大型語言模型（LLM）訓練體系，中文原生模型的知識深度將獲遠超算力投入的飛躍式提升。

中文AI飛輪：模型、語料、生態的自我強化機制

中文具備的語義壓縮、語域管理、語料規模三大比較優勢，共同指向同一個戰略結論：中文原生AI模型，是語言生態的引擎。愈強大的中文原生AI模型，對高質量中文訓練數據的迭代需求便愈大；此需求形成對中文學術、媒體、出版界的內容拉力；中文人工智能生成內容（AIGC）質量隨之提升，進一步激勵全球華語社群與國際研究者以中文原生形態發表，語料供給與模型能力形成正向循環。雙語學術發表，會是飛輪轉動後自然形成的介面機制。

英文文獻的國際地位亦循同一邏輯自我強化：英文主導LLM→學術英文化→英文語料持續增長 →英文LLM更強。中文原生AI生態若能建立對等強度的飛輪，通過雙語橋接實現跨主權AI互補（Cross-sovereignty Alignment），不僅是中文使用者的資產，亦可為全球知識生態引入真正的語言多元化動力。

（題為編者所擬。文章為作者之個人意見，不代表本報立場）