要点:
在没有“干预”的情况下，生成式人工智能很可能会进一步使得人工智能AI形成地理集中性垄断现象。事实上，人工智能AI技术往往集中在几个关键中心，其中包括本地集群的创新效益、对专业人才的深厚需求，以及科技巨头公司发挥“赢家通吃”的优势。面对“高度地理集中性”的人工智能发展，国家、州和相关产业需要积极“干预”，以促进人工智能去中心的实现。
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近日，随着生成式人工智能AI的强势发展，企业、投资者正在预测“谁是最后的大赢家”。有些人认为，相比处于沿海地区的大型科技公司，小型且地理多元化的新创公司将占更大的优势。
事实上，在与OpenAI等公司的许可协议和开源软体使用的推动下，由大型语言模型/LLM提供支援的新一代人工智能应用程式正在互联网上迅速传播。例如，Meta长期以来一直领先的演算法，已经供任何开发人员免费使用，包括其最新的生成式AI系统即LLaMa 2。正如专家表示一样，“人工智能领域的免费软体将带给任何人参与竞争的机会。”
然而，尽管“技术包容性”呈现出美好的前景，但科技巨头公司的“赢家通吃”趋势以及人工智能本身的机制会阻碍人工智能AI“去中心化”的发展。更重要的是，据相关资料显示，在过去的一年里，生成式人工智能领域的所有职位发布中，超过一半都集中在10个城市区域，其中许多都是人工智能支持者认为该技术应该扩散出去的大型沿海中心。
因此，在没有“干预”的情况下，生成式人工智能很可能会进一步使得人工智能AI形成地理集中性垄断现象，而不是使技术去中心化以达到人人共享、平等使用的状态。
人工智能的地区差异性
长期以来，城市一直是实现人类经济发展的重要引擎。大量人员、商品、服务在城市中集聚、交换，创造商业繁荣，推动经济和社会进步。历经三次伟大的工业革命，如今，人类正在全面迈入数字化时代，新兴的人工智能AI技术全面渗透城市运行的方方面面，并逐步重塑其产业结构和经济体系。据估计，到2030年，人工智能将为全球经济产出增加约15.7万亿美元。在此背景下，世界各国纷纷开始重视人工智能经济与城市区域发展之间的关联，以期实现相对均衡和可持续的经济发展。
事实上，人工智能AI技术往往集中在几个关键中心，尤其是沿海地区。其中包括本地集群的创新效益、对专业人才的深厚需求，以及科技巨头公司发挥“赢家通吃”的优势<br data-mce-fragment="1">据最新资料显示，人工智能领域发布的新职位在地理集中度方面看起来很像早期的互联网行业和科技行业的“繁荣之路”。作为最新的发展趋势，人工智能似乎正在沿着与早期互联网相同的“高度地理集中性”的路径发展，其驱动力是对现有专业知识和人才的深层需求。
据布鲁金斯学会2021年的研究显示，沿海地区和13个“首批”区域占美国联邦合约、会议论文、专利、职缺、职缺简介和新创公司人工智能活动的一半以上。此外在美国范围内，生成式人工智能工作都集中在六个沿海大都会区：旧金山、圣荷西、加州、纽约、洛杉矶、波士顿、和西雅图。
截至2023年7月的一年中，超过60%的生成式人工智能工作都集中在10个沿海核心地区。其中近四分之一的位于湾区，其他则集中在少数大型“超级明星”城市。
虽然，当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，从而允许更大的产业发展权力下放到其他沿海地区以外的更多地方。但即便如此，政策制定者和技术专家仍需要考虑成本、技术人才和运算障碍，这些障碍往往将基础模型的建置和训练仍然选择在沿海城市。因为，沿海城市具备各种先发优势有助于集中人工智能开发。
随着时间的推移，某个领域中更多中等工资工作开始扩散到新地区，一定程度的就业扩散会发生。但即便如此，经济学者也表明，在过去20年里，大多数颠覆性技术仍然高度集中在其核心位置，为这些“先锋优势”地区带来了更持久的优势。现在，据相关报告显示，人工智能的这一种“区域集中性”正在进一步加强。这就是为什么人工智能尽管它有望推动企业生产力飙升、在新领域带来经济效益，但似乎将继续走向“地理集中性”的垄断之路。
关键投资帮助人工智能“去中心化”
面对“高度地理集中性”的人工智能AI发展，国家、州和相关产业需要积极“干预”，以促进人工智能去中心的实现。
这些行动的核心应该是以地方为导向的措施，以提高人工智能创新关键投入的可用性<br data-mce-fragment="1">为了更广泛地分配人工智能研究和开发，国家应该扩大国家科学基金会的国家人工智能研究所计划，由于大学为技术发展提供了广泛分布的中心网络，因此此类投资至关重要。
此外，联邦政府应该建立和建立拟议的国家人工智能研究资源/NAIRR，这将使对一系列基本数据和计算资源的访问民主、自由化。例如，NAIRR可用于训练供公共使用的基础模型，从而降低进行此类工作的高昂成本。为此，各州和地区迫切需要与联邦机构合作扩大人工智能教育和培训的相关工作。这些应特别关注确保在其他非沿海核心城市区域也能获取人工智能的技能。
值得注意的是，可以利用多个基于地方的产业政策计划，将新兴的本地人工智能活动转变为真正的成长集群。碰巧的是，人工智能被国防部和标志性的“晶片与科学法案”指定为“关键产业”，这意味着人工智能在新领域的发展是美国政府明确的优先事项。因此，国家和各地区应探索新的方式来获取和部署资源，以建立本地人工智能生态系统。
人工智能的成长可能会不同于之前的所有互联网行业技术。也许开源开发的激增和更便宜、更容易访问的云端运算确实会将人工智能活动从先发中心的集中资源、人才和研究机构中解放出来。但正如生成式人工智能职缺的新数据所显示的那样，过去互联网产业，“赢家通吃”的状态也可能是人工智能的序幕。鉴于人工智能技术可能会在接下来十年间引起颠覆式的数字化发展浪潮，美国在联邦、州和城市层面都应为此做好准备。其中，制定适合各区域特点的差异化人工智能发展战略尤为重要。
即使大量统计数据和分析结果都展示了人工智能经济与区域发展之间的相关性，但这也不意味着所有美国城市都需要成为人工智能经济“超级明星”，而是应清晰评估自身能力和资源状况，明确城市定位和今后发展方向，以高度务实的态度寻获合适的发展机遇。与此同时，鉴于目前美国人工智能经济过度集中于东西海岸，地区发展差异较大，联邦政府层面有必要在制定政策和行动计划时更加注重均衡性和包容性，更广泛地布局针对人工智能研发的联邦投资，以支持更多地区参与探索更多样化的人工智能经济发展路径。
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