華為輪值董事長徐直軍嘅講法，重點唔係「中國 AI 冇風險」，而係中國開發商未必已經去到美國前沿實驗室所觸及嘅能力層級，因而未必遇到同一類最先進、最難預料嘅模型行為。他主張，中國應繼續研發更強嘅模型，但創新同風險要一齊衡量。

徐直軍嘅主張：加速同安全可以同步做

徐直軍喺華為 Connect 大會上表示，中國 AI 開發商可能未夠先進，未必感受到美國領先企業已報告嘅安全風險；不過，佢認為開發商仍應繼續建立更強模型，同時平衡創新與風險。

呢個立場同「全面暫停」唔同。按徐直軍嘅邏輯，能力提升既係競爭所需，亦係理解前沿系統風險嘅前提。換言之，策略係一邊發展、一邊治理：模型、算力基建繼續推進，而安全、可控性同部署監管亦要同步跟上。

同美國「放慢前沿 AI」主張有咩分別？

Anthropic 行政總裁 Dario Amodei 曾呼籲放慢前沿模型發展速度，騰出更多時間處理日益增加嘅安全風險。路透社報道，OpenAI 行政總裁 Sam Altman 同 Elon Musk 後來亦支持呢項主張。13

Amodei 側重預防原則：如果模型能力跑得快過安全護欄，實驗室就應刻意減速。路透社亦提及外界對非預期及可能有害模型行為嘅憂慮，包括 OpenAI 與 Hugging Face 一宗涉及 AI「群體」進行網絡安全攻擊嘅事件。

徐直軍則將焦點放喺另一頭：中國更迫切嘅問題係要累積足夠能力，尤其係算力，先可以接近前沿模型所處嘅位置；而當風險浮現時，治理亦要同步加強。

點解中國輿論反對「減速」？

中國官方背景媒體《環球時報》將 Amodei 嘅建議形容為「冷戰劇本」，認為以安全為名嘅減速措施，可能限制中國嘅技術發展。13

呢種反應同 AI 治理背後嘅地緣競爭有關。如果美國已在前沿模型同訓練所需運算資源上佔優，全球自願放慢發展嘅效果未必平均。Brookings 指出，中國 AI 公司、特別係初創企業，受美國先進 AI 晶片出口管制及資金限制影響，面對算力不足問題。

呢啲因素唔會自動解決 AI 安全爭議，但可解釋點解中國官員同評論者會將「控制發展節奏」視為硬件、模型與技術主導權競爭嘅一部分。

中國對 AI 代理嘅安全方向：標準與控制

中國正計劃制定一項強制性國家標準，名為《人工智能代理應用通用安全要求》，覆蓋裝置及雲端平台上嘅 AI 代理應用。據 CGTN 報道，標準制定周期列為 18 個月。

AI 代理唔止係生成文字，仲可以代表用戶使用工具、執行操作。因此，安全問題唔單止係輸出內容準唔準確，亦包括權限、工具使用、資料處理、身份識別，以及系統上線後可否有效控制。

呢場討論唔應簡化成「中國有監管、美國冇監管」。較準確嘅對比係：中國更著重由國家推動嘅標準及針對代理應用嘅正式要求；美國相關討論則較突出由前沿實驗室提出嘅自願承諾與安全實務。13

華為對 2035 年代理經濟嘅預測

華為預計，到 2035 年，自主 AI 代理可佔全球 AI token 流量逾 90%。Token 即模型接收及產生資訊時所處理嘅單位。華為認為，呢個趨勢會需要大幅增加算力，亦要有新系統確保獨立運作嘅軟件安全、可控。1

華為亦預測，屆時活躍代理數目最多可達 9,000 億個。呢個係企業對未來基建需求嘅情境預測，唔係已獲證實嘅市場結果。3

不過，呢個預測反映咗華為點解將代理安全視為工程核心：當 AI 系統愈來愈多監察資訊、作出決定同使用外部工具，如何管理其存取權限及行為，就會成為基建問題，而唔可以等出事先處理。

算力點解先係華為眼前嘅樽頸？

徐直軍表示，華為無法生產足夠 AI 運算設備滿足中國內地需求，因此正限制海外銷售。2

訓練及提供更強模型服務，需要大規模硬件、網絡與數據中心容量。Brookings 同樣指出，取得先進 AI 晶片受限，令中國企業難以達到美國競爭對手嘅算力規模。

所以，徐直軍講嘅核心其實係發展次序：中國應提升 AI 安全同控制措施，但唔應將安全憂慮變成停止建設嘅理由。喺佢睇嚟，有限算力先係縮窄前沿差距嘅即時障礙；風險管理要同能力提升並行，而唔係取而代之。2

華為輪值董事長徐直軍嘅講法，重點唔係「中國 AI 冇風險」，而係中國開發商未必已經去到美國前沿實驗室所觸及嘅能力層級，因而未必遇到同一類最先進、最難預料嘅模型行為。他主張，中國應繼續研發更強嘅模型，但創新同風險要一齊衡量。

徐直軍嘅主張：加速同安全可以同步做

徐直軍喺華為 Connect 大會上表示，中國 AI 開發商可能未夠先進，未必感受到美國領先企業已報告嘅安全風險；不過，佢認為開發商仍應繼續建立更強模型，同時平衡創新與風險。

呢個立場同「全面暫停」唔同。按徐直軍嘅邏輯，能力提升既係競爭所需，亦係理解前沿系統風險嘅前提。換言之，策略係一邊發展、一邊治理：模型、算力基建繼續推進，而安全、可控性同部署監管亦要同步跟上。

同美國「放慢前沿 AI」主張有咩分別？

Anthropic 行政總裁 Dario Amodei 曾呼籲放慢前沿模型發展速度，騰出更多時間處理日益增加嘅安全風險。路透社報道，OpenAI 行政總裁 Sam Altman 同 Elon Musk 後來亦支持呢項主張。13

Amodei 側重預防原則：如果模型能力跑得快過安全護欄，實驗室就應刻意減速。路透社亦提及外界對非預期及可能有害模型行為嘅憂慮，包括 OpenAI 與 Hugging Face 一宗涉及 AI「群體」進行網絡安全攻擊嘅事件。

徐直軍則將焦點放喺另一頭：中國更迫切嘅問題係要累積足夠能力，尤其係算力，先可以接近前沿模型所處嘅位置；而當風險浮現時，治理亦要同步加強。

點解中國輿論反對「減速」？

中國官方背景媒體《環球時報》將 Amodei 嘅建議形容為「冷戰劇本」，認為以安全為名嘅減速措施，可能限制中國嘅技術發展。13

呢種反應同 AI 治理背後嘅地緣競爭有關。如果美國已在前沿模型同訓練所需運算資源上佔優，全球自願放慢發展嘅效果未必平均。Brookings 指出，中國 AI 公司、特別係初創企業，受美國先進 AI 晶片出口管制及資金限制影響，面對算力不足問題。

呢啲因素唔會自動解決 AI 安全爭議，但可解釋點解中國官員同評論者會將「控制發展節奏」視為硬件、模型與技術主導權競爭嘅一部分。

中國對 AI 代理嘅安全方向：標準與控制

中國正計劃制定一項強制性國家標準，名為《人工智能代理應用通用安全要求》，覆蓋裝置及雲端平台上嘅 AI 代理應用。據 CGTN 報道，標準制定周期列為 18 個月。

AI 代理唔止係生成文字，仲可以代表用戶使用工具、執行操作。因此，安全問題唔單止係輸出內容準唔準確，亦包括權限、工具使用、資料處理、身份識別，以及系統上線後可否有效控制。

呢場討論唔應簡化成「中國有監管、美國冇監管」。較準確嘅對比係：中國更著重由國家推動嘅標準及針對代理應用嘅正式要求；美國相關討論則較突出由前沿實驗室提出嘅自願承諾與安全實務。13

華為對 2035 年代理經濟嘅預測

華為預計，到 2035 年，自主 AI 代理可佔全球 AI token 流量逾 90%。Token 即模型接收及產生資訊時所處理嘅單位。華為認為，呢個趨勢會需要大幅增加算力，亦要有新系統確保獨立運作嘅軟件安全、可控。1

華為亦預測，屆時活躍代理數目最多可達 9,000 億個。呢個係企業對未來基建需求嘅情境預測，唔係已獲證實嘅市場結果。3

不過，呢個預測反映咗華為點解將代理安全視為工程核心：當 AI 系統愈來愈多監察資訊、作出決定同使用外部工具，如何管理其存取權限及行為，就會成為基建問題，而唔可以等出事先處理。

算力點解先係華為眼前嘅樽頸？

徐直軍表示，華為無法生產足夠 AI 運算設備滿足中國內地需求，因此正限制海外銷售。2

訓練及提供更強模型服務，需要大規模硬件、網絡與數據中心容量。Brookings 同樣指出，取得先進 AI 晶片受限，令中國企業難以達到美國競爭對手嘅算力規模。

所以，徐直軍講嘅核心其實係發展次序：中國應提升 AI 安全同控制措施，但唔應將安全憂慮變成停止建設嘅理由。喺佢睇嚟，有限算力先係縮窄前沿差距嘅即時障礙；風險管理要同能力提升並行，而唔係取而代之。2