美國人工智能AI的“地理高度集中性”問題,或可通過關鍵投資改變?

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在沒有“幹預”的情況下,生成式人工智能很可能會進一步使得人工智能AI形成地理集中性壟斷現象。事實上,人工智能AI技朮往往集中在幾個關鍵中心,其中包括本地集群的創新效益、對專業人才的深厚需求,以及科技巨頭公司發揮“贏家通吃”的優勢。面對“高度地理集中性”的人工智能發展,國家、州和相關產業需要積極“幹預”,以促進人工智能去中心的實現。

投資不僅僅是為了創造財富,更是一種洞察宏觀經濟的態度,見證社會演變與科技發展。我們一起,從大變局中看清發展趨勢,希望從不確定中找到確定。

狂呼金融研究所聚焦於新的社會發展形勢下,金融與經濟對當今世界日益凸顯的影響。以全面、理性的投資視角,洞察分析每一個趨勢與機會,為廣大投資者創造更高質量、更獨特的金融投資觀點。

狂呼,比一部分人更快、更准地看清市場,讓大眾洞察金融經濟的核心。

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近日,隨著生成式人工智能AI的強勢發展,企業、投資者正在預測“誰是最後的大贏家”。有些人認為,相比處於沿海地區的大型科技公司,小型且地理多元化的新創公司將佔更大的優勢。

事實上,在與OpenAI等公司的許可協議和開源軟體使用的推動下,由大型語言模型/LLM提供支援的新一代人工智能應用程式正在互聯網上迅速傳播。例如,Meta長期以來一直領先的演算法,已經供任何開發人員免費使用,包括其最新的生成式AI系統即 LLaMa 2。正如專家表示一樣,“人工智能領域的免費軟體將帶給任何人參與競爭的機會。”

然而,儘管“技術包容性”呈現出美好的前景,但科技巨頭公司的“贏家通吃”趨勢以及人工智能本身的機制會阻礙人工智能AI“去中心化”的發展。更重要的是,據相關資料顯示,在過去的一年裡,生成式人工智能領域的所有職位發布中,超過一半都集中在10個城市區域,其中許多都是人工智能支持者認為該技術應該擴散出去的大型沿海中心。

因此,在沒有“幹預”的情況下,生成式人工智能很可能會進一步使得人工智能AI形成地理集中性壟斷現象,而不是使技術去中心化以達到人人共享、平等使用的狀態。

人工智能的地區差異性
長期以來,城市一直是實現人類經濟發展的重要引擎。大量人員、商品、服務在城市中集聚、交換,創造商業繁榮,推動經濟和社會進步。曆經三次偉大的工業革命,如今,人類正在全面邁入數字化時代,新興的人工智能AI技朮全面滲透城市運行的方方面面,并逐步重塑其產業結搆和經濟體系。據估計,到2030年,人工智能將為全球經濟產出增加約15.7萬億美元。在此背景下,世界各國紛紛開始重視人工智能經濟與城市區域發展之間的關聯,以期實現相對均衡和可持續的經濟發展。

事實上,人工智能AI技朮往往集中在幾個關鍵中心,尤其是沿海地區。其中包括本地集群的創新效益、對專業人才的深厚需求,以及科技巨頭公司發揮“贏家通吃”的優勢
據最新資料顯示,人工智能領域發佈的新職位在地理集中度方面看起來很像早期的互聯網行業和科技行業的“繁榮之路”。作為最新的發展趨勢,人工智能似乎正在沿著與早期互聯網相同的“高度地理集中性”的路徑發展,其驅動力是對現有專業知識和人才的深層需求。

據布魯金斯學會2021年的研究顯示,沿海地區和13個“首批”區域佔美國聯邦合約、會議論文、專利、職缺、職缺簡介和新創公司人工智能活動的一半以上。此外在美國範圍內,生成式人工智能工作都集中在六個沿海大都會區:舊金山、聖荷西、加州、紐約、洛杉磯、波士頓、和西雅圖。

截至2023年7月的一年中,超過60%的生成式人工智能工作都集中在10個沿海核心地區。其中近四分之一的位於灣區,其他則集中在少數大型“超級明星”城市。

雖然,當今人工智能模型的可以使得更多人工智能工作可以在任何地方完成,從而允許更大的產業發展權力下放到其他沿海地區以外的更多地方。但即便如此,政策制定者和技術專家仍需要考慮成本、技術人才和運算障礙,這些障礙往往將基礎模型的建置和訓練仍然選擇在沿海城市。因為,沿海城市具備各種先發優勢有助於集中人工智能開發。

隨著時間的推移,某個領域中更多中等工資工作開始擴散到新地區,一定程度的就業擴散會發生。但即便如此,經濟學者也表明,在過去20年裡,大多數顛覆性技術仍然高度集中在其核心位置,為這些“先鋒優勢”地區帶來了更持久的優勢。現在,據相關報告顯示,人工智能的這一種“區域集中性”正在進一步加強。這就是為什麼人工智能儘管它有望推動企業生產力飆升、在新領域帶來經濟效益,但似乎將繼續走向“地理集中性”的壟斷之路。

關鍵投資幫助人工智能“去中心化”
面對“高度地理集中性”的人工智能AI發展,國家、州和相關產業需要積極“幹預”,以促進人工智能去中心的實現。

這些行動的核心應該是以地方為導向的措施,以提高人工智能創新關鍵投入的可用性
為了更廣泛地分配人工智能研究和開發,國家應該擴大國家科學基金會的國家人工智能研究所計劃,由於大學為技術發展提供了廣泛分佈的中心網絡,因此此類投資至關重要。

此外,聯邦政府應該建立和建立擬議的國家人工智能研究資源/NAIRR,這將使對一系列基本數據和計算資源的訪問民主、自由化。例如,NAIRR可用於訓練供公共使用的基礎模型,從而降低進行此類工作的高昂成本。為此,各州和地區迫切需要與聯邦機構合作擴大人工智能教育和培訓的相關工作。這些應特別關注確保在其他非沿海核心城市區域也能獲取人工智能的技能。

值得註意的是,可以利用多個基於地方的產業政策計劃,將新興的本地人工智能活動轉變為真正的成長集群。碰巧的是,人工智能被國防部和標誌性的“晶片與科學法案”指定為“關鍵產業”,這意味著人工智能在新領域的發展是美國政府明確的優先事項。因此,國家和各地區應探索新的方式來獲取和部署資源,以建立本地人工智能生態系統。

人工智能的成長可能會不同於之前的所有互聯網行業技術。也許開源開發的激增和更便宜、更容易訪問的雲端運算確實會將人工智能活動從先發中心的集中資源、人才和研究機構中解放出來。但正如生成式人工智能職缺的新數據所顯示的那樣,過去互聯網產業,“贏家通吃”的狀態也可能是人工智能的序幕。鑒於人工智能技朮可能會在接下來十年間引起顛覆式的數字化發展浪潮,美國在聯邦、州和城市層面都應為此做好准備。其中,制定適合各區域特點的差異化人工智能發展戰略尤為重要。

即使大量統計數據和分析結果都展示了人工智能經濟與區域發展之間的相關性,但這也不意味着所有美國城市都需要成為人工智能經濟“超級明星”,而是應清晰評估自身能力和資源狀況,明確城市定位和今后發展方向,以高度務實的態度尋獲合適的發展機遇。與此同時,鑒於目前美國人工智能經濟過度集中於東西海岸,地區發展差異較大,聯邦政府層面有必要在制定政策和行動計划時更加注重均衡性和包容性,更廣泛地布局針對人工智能研發的聯邦投資,以支持更多地區參與探索更多樣化的人工智能經濟發展路徑。

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