一年數十億美元、列入機密：NSA 測試前沿 AI 模型的真實成本

本週美國 AI 政策辯論中最重要的數字，被列為機密。根據 NOTUS 與《The Washington Sun》週四（2026 年 9 月 24 日）發布的報導，美國國家安全局（NSA）向國會議員表示，該局今年正花費數十億美元的納稅人資金評估與測試先進人工智慧模型。兩位熟悉機密情報估算的消息人士形容，這個數字遠高於外界先前的認知，而且正在悄悄重劃「誰該為 AI 安全付錢」的戰線。

報導實際上說了什麼

這篇由 Jeff Stein 撰寫的報導，立基於兩位熟悉機密情報估算的消息來源，核心論點看似單純，影響卻很深遠：

• NSA 的人工智慧安全中心（Artificial Intelligence Security Center, AISC）——政府 AI 安全事務的樞紐——一直在系統性測試前沿模型，以找出潛在的國家安全漏洞。
• 這項工作的成本已達每年數十億美元，資金來自聯邦國家安全預算中的機密部分。實際已投入的確切金額並不清楚。
• 看過這些數字的國會議員如今認為，一套更完整的美國 AI 監管體系，政府每年可能要花數百億美元——這個數量級震驚了國會山莊，也讓「政府該扮演什麼角色去審查全球資源最雄厚公司打造的模型」這場辯論，出現了新的急迫性。

政治背景至關重要。川普總統大致上抗拒加強聯邦 AI 監管的呼聲，否決了來自國會議員與前沿實驗室的諸多監管提案。但在一連串駭人聽聞的駭客與資安事件之後，NSA 的測試計畫擴張成如今的規模——而它的價格標籤，正在替支持監管的一方完成他們自己做不到的說服工作。

測試前沿模型為什麼這麼貴

報導指出兩大成本驅動因素，而且都是結構性的，不是偶然。

第一是算力。 一位消息人士說，NSA 迄今最大的 AI 相關支出，是額外的運算能力——在晶片上跑模型、測模型所需的處理力。在全球需求暴增、晶片產能不足的情況下，購買算力已變得極為昂貴。作為規模參照，報導提到 Anthropic 簽下的運算合約據 The Information 報導可能高達 5,170 億美元。當政府想要嚴格操演一個前沿模型——測試它的網路攻擊能力、危險知識、失效模式——它就是在跟一群對價格不敏感的買家，競標同樣稀缺的 GPU 與 TPU。

第二是人才。 頂尖 AI 工程師的薪酬套件已經喊到數億美元等級，遠超政府所能匹配。NSA 普遍被視為政府體系內技術人才最深厚的單位，但就連它可能也競爭不過前沿實驗室的薪資。「擁有院內的 AI 評測能力，我認為極其重要且必要。但它真的非常昂貴，」AI 倡議組織 Encode 的總法律顧問 Nathan Calvin 說。「你是在跟一些對價格完全不敏感的客戶競標。」

與官方成本估算的對比

這個機密數字之所以在政治上具有爆炸性，在於它與國會正式編列的 AI 監督預算形成了鮮明對比：

• 《AI 安全與創新法案》（AI Security and Innovation Act）——一項要設立 AI 風險中心的跨黨派眾院提案——國會預算辦公室（CBO）估計每年只需約 2,000 萬美元。
• 另一項要建立 AI 報告與追蹤系統的眾院提案，五年總共只要 3,600 萬美元。

對照 NSA 一個單位每年數十億美元的機密現實，這些公開數字頓時像是零頭。CBO 的算術與情報圈實際經驗之間的落差，本身就是一項發現：政府一直把 AI 監督當成文書作業來定價，但實務上它已變成一個算力與人才並重的計畫，規足以與它所監管的產業比肩。

五角大廈拒絕評論 NSA 的 AI 支出。「基於安全理由，本部不討論其 AI 工具的技術架構或資源配置，」國防部發言人表示——同時也提到國防部年度預算接近 1 兆美元，部分已撥給軍方的預算可以挪移至 AI 相關支出，以降低潛在的總價。

誰買單？三種模式

這篇報導正好落在制度設計論戰的正中央，目前檯面上明顯有三種相互競爭的模式。

自我監管。 包括馬斯克在內的部分科技界領袖主張，前沿實驗室應在模型發布前互相審查彼此的模型，不需政府介入。值得注意的是，The Information 報導 Google、OpenAI 與 Anthropic 正聯手規劃成立自己的 AI 安全「標準組織」。但部分 AI 安全專家直言反對，認為這形同讓業者自己管自己——而在產業自身的法院文件本週才剛受到新一輪檢視的此時，這種批評格外有份量。

納稅人出資的政府測試。 這是現狀，由 NSA 的 AISC 以機密預算執行。新報導顯示它遠比機密圈以外的任何人所假設的更昂貴，也引出一個顯而易見的公平問題：為什麼由公眾承擔認證地球上有史以來資本最雄厚公司產品的成本？

對 AI 產業課徵費用。 第三個選項正在獲得報導中受訪專家的支持：政府對 AI 公司課稅或徵收評估費，用來支應安全運作——既能確保獨立性，也能把財務負擔從納稅人身上移開。AI 驗證與評估研究院（AI Verification and Evaluation Research Institute）美國政策主任 Nat Purser 這樣論述：「如果我們希望政府有能力評估這些系統，我們就需要資助這所需的運算資源與專業人才。我把這些測試視為公共財，但納稅人是否該全額買單，確實是個合理的問題。可以要求對前沿開發商課徵評估費，來資助這些獨立審計，包括必要的運算資源。」值得注意的是，Anthropic 與 OpenAI 都已表態希望有更強的聯邦監督，而且可能願意為此付費。

為什麼這件事的意義超出華府

這個機密價格標籤同時重塑了三場辯論。

第一，它戳破了「AI 安全測試很便宜」的想像。要嚴格評測前沿模型，就必須在對抗條件下大量運行它，並有專家人類在旁監督。正如 Purser 所言：「人們經常低估嚴格測試先進 AI 系統需要多少算力。」如果評測本質上是算力問題，那麼誰控制算力，誰就控制監督權——而政府對稀缺晶片的依賴，本身就成了一種治理弱點。

第二，它改變了產業自我監管推力的政治計算。一個由 Google、OpenAI 與 Anthropic 經營的自願性標準組織，直接與一個已經花費數十億美元的納稅人出資 NSA 能力競爭。議員們現在會問的問題，不是這個實驗室聯盟的意圖是否良善，而是公眾是否該補貼這個替代方案——還是應該對前沿開發商課徵評估費，去資助真正獨立的審計。

第三，它預告了即將到來的預算之戰。如果一套完整的聯邦 AI 監管體系真的每年要花數百億美元，這筆錢必須有出處：挪用國防經費、新的撥款，或是產業 levy。每一條路都有不同的選民基礎和不同的受益者。Brookings 本週估計美國 AI 建設總額將達 10.3 兆美元；一套以個位數十億美元計的安全體制，看起來突然不像是對那場建設的約束，而更像它的保險單。

結語

一個機密數字完成了數個月的倡議做不到的事：讓 AI 監督的成本變得具體。NSA 已經每年花費數十億美元測試前沿模型，看過估算的議員相信完整的監管體系每年要花數百億，而 CBO 的公開評分——這裡 2,000 萬、那裡 3,600 萬——描述的是一個已經不存在的世界。AI 政策的下一場戰役，不會是「要不要測試」，而是「誰來付錢」：納稅人、股東，還是某種尚未設計出來的混合方案。