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算力作為數字時代的核心動力，正引發全球范圍內關於技朮創新、安全與經濟實力的激烈競賽，其不均衡分布加速重塑世界格局和國際力量格局。
上個月，人工智能AI公司OpenAI執行長薩姆·奧特曼/Sam Altman頭戴安全帽、身穿反光背心與工作靴，親自視察位於德州的超級資料中心施工現場。這座規模堪比紐約中央公園的設施預計耗資高達600億美元，並配備自有天然氣電廠，最快明年完工，將成為全球最強大的AI運算基地之一。而就在奧特曼踏勘德州的同時，地球另一端，阿根廷科爾多瓦國立大學的電腦科學教授尼古拉斯·沃洛維克/Nicolás Wolovick仍在一間經過改裝的教室內，勉強維持阿根廷最先進的AI計算中心運作。
在數字時代，算力已成為推動科技進步與經濟發展的關鍵驅動力。隨着人工智能技朮的迅猛發展，全球對高性能計算資源的需求激增，形成了一場看不見但極具深遠影響力的算力競賽。這場競賽不僅關系到技朮創新的前沿，更牽動着國家安全、經濟實力與國際話語權的博弈。算力資源的分布不均正在加劇世界格局的分化，成為新一輪全球力量重組的重要因素。
全球AI算力鴻溝加劇
當今，人工智能正迅速拉開全球的新數位鴻溝。擁有強大運算能力的國家，正與缺乏此關鍵資源的地區形成鮮明對比，這種能力的不均等分配正在重塑地緣政治與經濟格局。掌握先進AI運算基礎設施的國家，正加速引領下一輪科技革命，其他國家則面臨被邊緣化的風險，這也加劇了全球技術依賴與競爭態勢。
目前，美國、中國與歐盟是人工智能時代的最大受益者。這三大經濟體擁有全球超過一半的高效能資料中心，這些中心是開發尖端AI系統的核心資源。全球僅約32個國家擁有這類具備超高運算力的設施，這也成為它們在科技與經濟競爭中的一項戰略優勢。
其中，美中兩國在該領域的主導地位尤其突出。據統計，全球90%以上用於AI運算的資料中心由這兩國的企業運營，涵蓋了絕大多數AI工作負載。相比之下，非洲與南美洲的AI設施極為稀少，而印度和日本雖各自擁有幾個資料中心，但在全球總體分布中依然顯得微弱。
如今的AI資料中心不再是處理郵件與串流影片的傳統設施，它們包含數千顆專業晶片、耗電驚人，建設成本往往高達數十億美元。並非所有國家都能提供這類基礎設施所需的電力、冷卻與土地等條件。加上這些中心多由少數科技巨頭掌控，資源集中已導致企業與國家之間的能力差距持續擴大。
AI的語言模型，如ChatGPT等聊天機器人，也因運算集中於英語與中文語境中而展現明顯偏向。頂級科技公司利用這些資源進行資料分析、自動化任務與創新應用的開發，從藥物研發到基因編輯，AI正驅動前所未有的科學進展，甚至推動AI武器化，進入軍事領域。
然而，那些缺乏AI運算能力的國家則在研發、創業和人才留用方面受限。一些決策者對本國依賴他國運算資源的現況感到擔憂，尤其是當這些資源掌握在外國政府或大型科技公司手中時，將對國家主權構成威脅。
控制運算能力的國家未來可能具有類似於石油生產國的國際影響力。隨著計算資源成為AI發展的關鍵資產，各國政府紛紛開始投入公帑，嘗試打造本國的AI基礎設施，以免在新一輪科技主權競爭中失去話語權。
在針對全球AI資料中心的研究中，研究人員從全球九大雲端供應商中選取代表性樣本，包括美國的亞馬遜、Google與微軟，中國的騰訊、阿里巴巴與華為，以及歐洲的Exoscale、Hetzner和OVHcloud。研究顯示，美國企業掌控87座AI中心，佔全球近三分之二，中國則掌控39座，歐洲僅有6座。而這當中，絕大多數運算晶片仍由美國晶片大廠英偉達提供。
長期以來，發達國家與發展中國家之間始終存在技朮差距。過去十年，智能手機價格下降、網絡基礎設施改善，以及App經濟的迅速發展，一度令外界認為這道鴻溝正逐漸彌合。根據聯合國下屬的國際電信聯盟數據，2023年全球網路普及率已達68%，遠高於2012年的33%。計算機技朮的普及和編程入門門檻的降低，推動了全球范圍內的科技創業潮，從非洲的移動支付到東南亞的共享出行，創新不斷涌現。
然而，今年4月聯合國發出警告：若不對人工智能發展進行干預，這道數字裂痕將被AI重新撕裂。據統計，全球約40%的AI投資來自100家公司，而其中多數位於美國與中國。聯合國指出，全球最大科技企業正在掌控AI的未來。
這種不平等，很大程度上源於一種核心資源：圖形處理器/GPU微芯片。開發尖端AI模型所需的強大運算力，几乎全依賴這些安裝於大型資料中心、造價高昂且能耗巨大的芯片。
目前，全球GPU供應主要由美國的英偉達主導，產能有限、價格飆漲，使得獲取這些芯片變得異常困難。而發展中國家雖可遠程租用運算能力，但面臨諸多現實障礙：高昂的租用費用、連接速度緩慢、數據主權與隱私法規復雜，以及對美中企業的高度依賴。
肯尼亞新創Qhala即是例證。該公司正開發支持非洲本地語言的AI大型語言模型，卻因缺乏本地數據中心，只能依賴海外資源。為了避開高峰流量，他們的工程師不得不將訓練時間設在北美夜間。“距離非常關鍵，”Qhala創辦人Shikoh Gitau表示。另一位AI新創Amini創辦人、前英偉達高管t則直言，“沒有足夠的算力，你連AI研發的門檻都邁不進去。”
與此同時，美國的科技巨頭正在大舉押注AI基礎設施。亞馬遜、微軟、Google、Meta和OpenAI今年承諾投資超3000億美元，規模接近加拿大年度國家預算。根據一項針對全球超級計算機的調查，哈佛大學的AI研究所擁有的算力甚至超過整個非洲大陸的總和。
微軟坦言，全球許多國家都希望擁有屬於自己的AI基礎設施，視其為科技主權的象徵。但在非洲，這一願望面臨電力不足等嚴峻現實。他透露，微軟目前正與阿聯酋的G42合作，在肯尼亞建設一座數據中心，選址標准包括電力供應、市場需求及技朮勞動力。“AI時代可能會讓非洲進一步落后，”微軟警告道。英偉達高層i也承認，全球算力不均衡是一個“實實在在的挑戰”。OpenAI全球事務副總裁則表示，公司正在推動產品本地化，以回應語言多樣性和文化適配問題。他警告，若AI益處無法廣泛分配，AI發展將失去“民主化”意義。
面對資源匱乏與基礎設施落差，一些國家的AI人才正在流失。阿根廷計算機科學教授無奈表示，因缺乏GPU，許多優秀學生被迫遠走他國。“有時候我真的想哭。”他說，“但我不會放棄。我不斷告訴大家，我需要更多GPU。我需要更多GPU。”
美中主導的數字主權與新興陣營的追趕之路
當今，全球人工智能AI基礎設施正加速重塑地緣政治版圖。算力資源的分布高度不均，將世界划分為兩個陣營：一邊依賴美國，另一邊依賴中國。這兩大強權不僅控制全球最多的AI數據中心，也正在通過技朮優勢和政策杠杆，塑造各自的國際影響力網絡。
美中兩國在AI領域的手段各不相同，卻目標一致。美國通過出口管制、貿易壁壘和技朮限制，決定哪些國家可取得尖端AI芯片，借此挑選“合作對象”。拜登與特朗普政府均祭出相關手段，強化美國在全球AI產業鏈中的主導地位。與此同時，中國則憑借國家資助貸款和“一帶一路”倡議，積極推動本土企業向海外輸出網絡設備與AI基礎設施。
這一競爭格局在中東和東南亞尤為明顯。早在2010年代，中國企業便借助高層訪問和大規模融資，在沙特與阿聯酋等美方盟友中布局AI基礎設施。而美國則借助技朮壟斷展開反擊。今年5月，特朗普政府進一步簽署協議，允許這兩個海灣國家獲取更多美制芯片，前提是限制中國技朮的滲透。
此外，東南亞也成為另一場角力中心。亞馬遜、英偉達、谷歌等美國科技巨頭，與阿里巴巴、字節跳動等中企齊聚新加坡和馬來西亞，競相興建數據中心，以主導亞洲算力市場。根據相關數據顯示，美國企業在海外已設立63座AI運算中心，而中國則有19座，且多數仍依賴英偉達芯片運作。
即便是與美國關系良好的國家，也因技朮限制被排除在外。去年，肯尼亞總統魯托雖受邀出席白宮國宴，但不久便被移出半導體自由貿易名單。這一封鎖反而為中國帶來突破口。非洲多國政策制定者已與華為接洽，希望將現有數據中心轉型為中國芯片驅動的“自主AI”系統。
全球對算力集中於少數國家的擔憂不斷升高。為了彌合差距，各國紛紛展開布局：提供土地與廉價能源、簡化建設審批流程，甚至投入公共資金釆購芯片與建設本地AI基礎設施。目標是讓本土機搆與企業擺脫對外部算力的依賴，建立“主權AI”。
印度政府正斥資補貼算力以開發本國語言AI模型、非洲國家則醞釀設立跨國區域計算中心、巴西已宣布對本國AI發展投入逾40億美元。巴西總統盧拉公開質問，“為何要等待中國、美國、韓國、日本提供AI？我們應擁有自己的人工智能。”
在歐洲，數據主權意識也逐漸覺醒。歐盟已規划投資2000億歐元推動AI發展，其中包括在27個成員國建設新一代數據中心。有專家對此坦言，許多歐洲企業希望減少對美國科技巨頭的依賴，但實現這一目標“需要時間，不可能一蹴而就”。
盡管各國奮力追趕，現實是許多發展中地區仍難以在短期內獨立發展AI基礎設施。在非洲，津巴布韋企業家馬西伊瓦旗下的Cassava集團，正籌建非洲最先進的數據中心。這個三年計划項目的關鍵在於釆購GPU，Cassava高層去年10月與英偉達CEO黃仁勛會面后，敲定了購買數百枚芯片的協議。谷歌也參與投資。
該項目是非洲5億美元計划的一部分，旨在建設五座類似設施，滿足當地AI需求。然而即便如此，Cassava估計單座數據中心也只能覆蓋10%至20%的區域算力缺口。目前已有3000多家初創企業表達合作意願。Cassava直言，“非洲無法承擔將AI主權外包的后果。我們必須集中資源，確保自己不會落后。”
在全球AI算力競爭日益激烈的今天，如何實現技朮共享與合作，避免因資源壟斷而導致的數字鴻溝進一步擴大，成為各國亟需面對的共同課題。唯有通過國際間的協同創新、政策協調與公平資源分配，才能確保人工智能真正成為推動全球可持續發展與普惠進步的動力，而非加劇不平等和割裂世界的新壁壘。未來的數字主權，不僅是算力的較量，更是合作與共贏的考驗。
