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原文作者：Cathy Li
各国政府计划到2030年投入1.3万亿美元用于AI基础设施建设，投资于“AI主权”，其基本前提是国家应该控制自己的AI能力。这些资金包括为国内数据中心、本地训练的模型、独立的供应链和国家人才输送管道提供融资。这是对真实冲击的回应：新冠疫情期间的供应链中断、不断升级的地缘政治紧张局势以及乌克兰战争。
但追求绝对自治正面临现实的阻碍。AI供应链本质上是全球性的：芯片在美国设计，在东亚制造；模型使用来自多个国家的数据集进行训练；应用部署在数十个司法管辖区。
如果主权要保持有意义，它就必须从一种防御性的自力更生模式，转变为一种强调编排概念的愿景，即在国家自主权与战略伙伴关系之间取得平衡。
为什么“基础设施优先”的战略会受挫
埃森哲11月的一项调查发现，62%的欧洲组织目前正在寻求主权AI解决方案，这主要是由地缘政治焦虑驱动的，而非技术需求。在丹麦，这一比例上升到80%，在德国则为72%。欧盟已任命了首位技术主权专员。
今年，全球有4750亿美元流入AI数据中心。在美国，2025年第二季度，AI数据中心约占GDP增长的五分之一。但其他国家希望效仿所面临的障碍不仅仅是资金，还包括能源和物理限制。全球数据中心容量预计到2030年将达到130吉瓦，每投资10亿美元建设这些设施，就需要1.25亿美元用于电力网络。超过7500亿美元的计划投资已经面临电网延迟问题。
人才也是一个障碍。研究人员和企业家是流动的，他们被吸引到拥有资本、有竞争力的薪酬和快速创新周期的生态系统中。仅靠基础设施无法吸引或留住世界一流的人才。
行之有效的方法：协同主权
各国需要的不是通过孤立实现主权，而是通过专业化和编排实现主权。这意味着要选择构建哪些能力，通过何种伙伴关系追求哪些能力，以及在哪些方面可以真正主导塑造全球AI格局。
最成功的AI战略不是试图复制硅谷，而是识别特定的优势并围绕这些优势建立伙伴关系。
新加坡提供了一个典范。它没有试图复制大规模的基础设施，而是投资于治理框架、数字身份平台以及AI在物流和金融等领域的应用，这些领域是它能切实竞争的。
以色列展示了另一条路径。其优势在于密集的初创企业网络和军方相关的研究机构，尽管国家规模很小，却能产生巨大的影响力。
韩国也很有启发性。尽管它拥有三星和Naver等国内行业领导者，但这些公司仍然在基础设施方面与微软和英伟达合作。这是一种深思熟虑的合作，反映了战略监督，而非单纯的依赖。
即使是中国，尽管规模宏大且雄心勃勃，也无法实现完全的全栈自主。它对全球研究网络以及外国光刻设备（如制造先进芯片和GPU架构所需的高端极紫外系统）的依赖，表明了技术民族主义的局限性。
规律是明确的：那些专注于专业化和战略合作的国家，将超越那些试图独立完成一切的国家。
协调目标与现实的三种方式
1. 衡量附加值，而非投入
主权不是你拥有多少Petaflops（每秒千万亿次浮点运算能力）。主权是你改善了多少人的生活以及经济增长了多少。真正的国家主权是能够在支持国家优先事项（如生产力、韧性和可持续性）的同时进行创新的能力，同时保持塑造治理和标准的自由。
各国应跟踪AI在医疗保健中的使用情况，并监测该技术采用率与制造业生产力、专利引用和国际研究合作之间的相关性。目标是确保AI生态系统产生包容性和持久的经济及社会价值。
2. 培育强大的AI创新生态系统
要建设基础设施，但也要围绕基础设施建设生态系统：研究机构、技术教育、创业支持以及公私合作的人才发展。没有熟练人才和充满活力的网络，基础设施无法带来持久的竞争优势。
3. 建立全球伙伴关系
战略伙伴关系使各国能够集中资源、降低基础设施成本并获取互补的专业知识。新加坡与全球云提供商的合作以及欧盟的合作研究项目表明，通过伙伴关系推进能力的速度比孤立地推进要快。各国不应竞争设定主导标准，而应在透明度、安全性和问责制的互操作性框架上进行协作。
风险何在
过度投资于独立性会分散市场，减缓跨界创新的步伐，而跨界创新是AI进步的基础。当战略过于关注控制时，就会牺牲竞争所需的敏捷性。
犯错的代价不仅仅是资本的浪费——而是落后十年。那些坚持基础设施优先战略的国家，可能会发现自己拥有昂贵的数据中心，运行着过时的模型，而那些选择战略伙伴关系的竞争对手，则能更快地迭代、吸引更优秀的人才，并塑造重要的全球标准。
赢家将是那些将主权定义为参与加领导的人——选择他们依赖谁、在哪里建设、以及他们要塑造哪些全球规则的人。战略性相互依赖可能不如独立自主那样令人满意，但它是真实的、可实现的，并且将在未来十年内区分出领导者和追随者。
智能系统的时代要求有智能的战略——这些战略衡量的成功标准不是拥有的基础设施，而是解决的问题。拥抱这一转变的国家，不仅会参与AI经济，还将塑造它。这才是值得追求的主权。
Cathy Li 是世界经济论坛人工智能卓越中心的负责人。
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