AI算力會成為「新石油」嗎？

1973年石油危機時，世界學會了為石油停下腳步。

掌握石油的人未必統治世界，卻有能力讓世界停下來。隔年，在美國國務卿季辛吉（Henry Kissinger）推動的美沙戰略合作，以及財政部長賽門（William E. Simon）參與的盈餘回流安排下，能源、安全與美元金融體系緊密結合，石油美元（Petrodollar）逐漸成形。

它不是一紙強制契約，而是市場慣例、安全保證與金融深化共同作用的結果。

半個世紀後，排隊的不是加油站前的汽車，而是等待高階晶片的科技公司。2026年8月，美國戰略暨國際研究中心（CSIS）的研究人員詹森（Benjamin Jensen）提出從石油美元走向Token美元（Tokendollar）的構想。據該文，這個構想不只涉及美元穩定幣（Stablecoin），也主張建立算力相關的期貨市場，並以經過驗證的AI工作成果，而非原始Token數量，作為計價依據。

該中心的吉里尚卡（Navin Girishankar）更早主張將先進AI晶片出口許可與美元結算結合。這些仍是智庫的政策構想，不是已實施的制度。

這個構想的起點有一處邏輯上的推論缺口：石油埋在地下，開採邊界雖能被技術推移，存量終究有限；算力卻可以被技術重新發明。因此真正的問題不是算力能否成為「新石油」，而是這項資源的霸權保鮮期有多長。我將「霸權保鮮期」定義為某種技術、資源或制度的市場支配力，在替代方案取得足夠規模之前能維持的時間。它不是有無的問題，而是長短與可延長性的問題。

要讓這個概念可以檢驗，可以觀察3個指標：替代技術成熟的速度、使用者轉換平台的成本，以及領先者將技術優勢制度化的能力。三者決定保鮮期的長短，也是本文後續判斷的依據。

石油的稀缺是動態的。頁岩油革命並未讓地球多出一滴油，卻改寫「什麼叫做可開採」。算力也是如此。矽不稀缺，稀缺的是極紫外光（EUV）微影、先進封裝、高頻寬記憶體（HBM）與電力組成的製造能力，而這些能力集中在台積電、ASML、NVIDIA與美國雲端企業手中。供應鏈集中，確實像石油。

但石油燃燒後即消失，算力卻是設備持續提供的服務，經濟邏輯更接近電力與通訊網路。更關鍵的是，演算法能直接改寫需求。透過模型蒸餾（Distillation）、量化（Quantization）與稀疏化（Sparsification），同一項任務可能只需原本一小部分算力。這不是發現新油田，而是讓工作不再需要那麼多「石油」。

效率提升未必讓總需求下降。十九世紀的傑文斯（William Stanley Jevons）發現，蒸汽機更省煤，煤炭用量反而更大。機制在於效率提升降低單位成本，成本下降刺激需求；當需求擴張的幅度超過單位資源的節省幅度，總消耗便會增加，後稱傑文斯悖論（Jevons Paradox）。這是條件式的結果，而非必然。AI也可能如此：每個Token愈便宜，全球算力需求可能愈龐大。然而需求成長不等於定價權增加。供應者增多、替代品湧現，定價權會從「控制供給」轉向「控制標準與生態」。市場愈大，不代表霸權愈強。

Token美元要複製石油美元，必須釐清4件常被混為一談的事：美元計價、美元結算、穩定幣使用量，以及美國公債的新增需求。它們分別對應交易規模、貨幣持有需求、準備資產配置與資金淨流入，彼此不會自動連動。

從以上觀點出發，可以檢驗3道關卡。第一關是技術控制：全球是否必須依賴美國控制的算力。美國在前瞻模型與高階晶片確有優勢，但開源模型、專用加速器與本地部署，讓許多日常應用不必依賴最先進的晶片。

第二關是貨幣結算：美元計價不等於美元結算。台灣醫院可以購買美國雲端AI服務，產生美元支付，也可以本地部署開源模型，主要支出則是設備與電力。吉里尚卡本人也承認現有晶片出口協議並未附帶結算貨幣要求，這意味著第二關目前只能仰賴自願。

第三關是資金回流：企業收到的美元可能用於買設備、發薪水或投資海外，未必流入美債市場；銀行存款轉成穩定幣，也未必是淨需求增加，實際效果取決於準備資產配置與資金替代關係。

石油美元本身說明以上3道關卡的獨立性。美國從未控制全球石油生產，第一關並不成立，但美元計價與資金回流仍然實現，靠的是美國金融市場的深度。這意味著第一關未必是必要條件，真正不可缺的是結算與回流，而這兩者取決於金融制度，不取決於資源控制。

在3道關卡之外，還有計量單位的問題：原始Token難以通約。石油有統一報價，電力有標準化的千瓦時（kWh），Token卻沒有跨模型的統一價值單位。同樣1,000個Token，在不同模型、硬體與推論方式下，成本與價值可能天差地遠。或許有人反駁，石油在標準化之前也沒有統一報價。差別在於，石油的標準化發生在物理層面，例如API重度與含硫量，可以被檢驗；Token的價值取決於模型能力、推論品質與任務匹配度，這些屬性難以在交易前被獨立驗證。

但這個批判只針對以原始Token計價。提案者的解方，是改以驗證過的工作成果計價，並建立期貨市場。這並未讓問題消失，而是把它轉移：誰來驗證成果，誰來定義什麼算有價值的成果。誰掌握驗證標準，誰就掌握新的定價權，這正是可能被制度化的優勢。若晶片出口許可與美元結算正式結合，美國確實可能設下技術與金融的雙重收費站，但收費站能否長存，取決於別人能否另闢路徑。

另闢路徑的力量正在出現，其中最值得注意的是邊緣AI（Edge AI）。當醫院、工廠與農場能在本地完成大量推論，需求便不必都流向跨國雲端。但這裡必須分開2件事：算力在地化，與技術及金融自主化。

一家台灣醫院把影像診斷模型部署在自己的伺服器，推論不再經過跨境雲端，卻仍可能使用美國設計的晶片、軟體授權與美元計價的服務。因此在地化是自主化的必要條件之一，卻不是充分條件。對Token美元的含義是：邊緣AI可能縮小跨境雲端Token流量，卻不必然削弱美國的技術與金融連結。傑文斯悖論讓算力市場擴大，邊緣AI讓算力分散，兩者可以同時發生。

這不代表霸權必然短命。先進晶片需要巨額資本，軟體生態系難以複製，HBM與先進封裝的供應鏈高度整合，管制也能延緩擴散。用前述3個指標來看，保鮮期取決於3種速度的競賽：替代技術成熟的速度、使用者轉換平台的成本，以及領先者把優勢制度化的能力。轉換成本愈高、制度化愈深，保鮮期愈長。

算力霸權與美元霸權也並非命運共同體。美元的護城河是金融市場深度、支付網路、法律制度與交易慣例，不是晶片。算力霸權可能先衰退，美元霸權卻繼續存在；反過來，美國即使繼續領先AI，也不保證全球AI服務都用美元。Token美元最值得追問的是：美國能否把一項終將被稀釋的技術優勢，轉化為壽命更長的金融制度優勢。

對台灣而言，供應鏈的重要性不等於價值分配的主導權。硬體標準往往由軟體與生態系定義，利潤也傾向集中在平台層。若價值分配集中於模型與平台層，台灣的晶片市佔率再高，議價空間也可能受制於高度集中的下游客戶。因此台灣真正該追求的，是把晶片優勢延伸到軟體、模型、系統整合與高價值應用。當全球競逐每秒能產生多少Token，台灣更應追問每單位算力能換來多少實際成果，例如醫療診斷準確率的提升、製造良率的改善，或單位用電所產出的產值。

1973年，世界學會了為石油停下。AI時代的問題是，世界是否還需要為算力停下。石油時代的競爭，是爭奪誰能控制稀缺；AI時代的競爭，卻可能是爭奪誰能讓稀缺不再構成限制，以及誰能定義什麼才算有價值的智能。決定霸權保鮮期的，不是今天誰擁有最多算力，而是明天誰能讓別人不再需要依賴它。