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✪ Rebecca Patterson
美国外交关系委员会
✪ 耳心(编译)
文化纵横新媒体
【导读】近日，美国政坛上罕见出现了规制人工智能发展的共识。据盖洛普调查，约70%的美国人(包括63%的共和党人)反对在本地建设服务于人工智能的超大规模数据中心。美国国内试图为人工智能领域降温，牵出了美民众对AI时代的重重疑虑。
本文基于中美AI竞赛的大背景，指出要想在AI时代成为最大的赢家，仅依靠研发前沿大模型还不够，一个国家的劳动力市场结构、财政能力、金融市场状况、社会的准备程度，以及劳动力流失与消费需求的关系等多种因素，决定了AI能带来多大收益。更为关键的是，人工智能带来的财富将惠及大众，还是被特定的寡头公司所攫取？和中国民众的大力支持相比，美国人对人工智能的落地忧心忡忡：人工智能究竟是通过赋能员工，还是通过替换员工来提升企业效率？人工智能所创造的新就业机会，能缓解人工智能带来的失业问题吗？
文中提到的一个例子耐人寻味：美联储的数据显示，从2022年底(ChatGPT发布后不久)到2025年第三季度，受科创股票驱动，美国人的家庭财富增长了惊人的70%，但民众对人工智能依旧持悲观态度。具体到美国，美国的劳动力市场是世界上最灵活的市场之一：法律法规和文化惯例允许企业迅速调整工资、工时和员工人数。这意味着，随着人工智能的普及，企业更倾向于在人工智能领域投入更多资金并进行成本控制，与人工智能相关的裁员和自动化进程可能会产生较大的负面影响。此外，生活成本攀升、就业岗位流失和环境恶化也令人忧心。
当前，如何回应民意，已成为两党的核心议题。而这一自下而上的制约力量能给美国AI注入多少积极因素，又将如何影响大国AI竞赛的进程，还有待观察。
本文原载于美国外交关系委员会，改编自Hal Brands主编的《人工智能时代的地缘政治：权力、冲突与全球秩序的未来》（The Geopolitics of AI: Power, Conflict and the Future of the Global Order）一书，约翰·霍普金斯大学出版社于2026年7月出版。文章为文化纵横新媒体原创编译，仅代表作者观点，供读者参考。
文化纵横新媒体·国际观察
2026年第42期 总第322期
谁是AI时代的经济赢家？
过去十年，经济和金融市场在推动各国实现国家安全和地缘政治目标方面发挥着日益重要的作用。那些拥有更雄厚的经济和市场资源的国家，无论是在整体上还是凭借一些关键杠杆，都更有能力塑造全球格局。
如今，这一既有趋势与另一项变革产生了交汇。即正以惊人速度向前发展人工智能（AI）。AI对各国经济前景及地缘经济的影响，将有助于重新撼动全球的力量平衡。
那么，谁最有可能从人工智能的发展中获得最大的经济利益呢？鉴于人工智能的未来发展存在诸多未知数，这个问题很难给出确切的答案。不过，有几个变量可以帮助确定哪些国家最有可能以最有利的方式利用人工智能，进而助推经济发展。
虽然开发前沿模型有助于“赢家”的崛起，但这并非是实现更快经济增长的唯一途径。换句话说，在当前人工智能前沿模型竞赛中领先的美国和中国，未必会成为最大的经济受益者。
事实上，同样重要的是一个国家的劳动力市场结构、财政能力、金融市场、社会的准备程度，以及潜在的劳动力流失与消费需求之间的关系。这场竞赛还需要与供应链伙伴保持紧密关系。因此，有些国家虽然在人工智能领域不具备整体竞争优势，但由于掌握了人工智能运行所需的关键投入，仍然能够保持地缘经济上的影响力。
▍影响AI发展的因素：从芯片到冷却水再到公众认知
许多分析都假设，要想从人工智能发展中收益，一个国家应该拥有显著的优势。例如，拥有主导性企业、能够开发前沿模型、汇聚顶尖研究人员且资金充足，有能力建设所需的基础设施，并最终实现创新成果的商业化。
虽然这些构成要素的确重要，但越来越多的科技公司和政策制定者认识到，人工智能的发展还需要许多其他条件的加持。
人才：强大的教育体系有助于产生创新性的研究成果，并培养富有创造力的AI科学家和工程师。这是决定“美国还是中国”谁才是世界AI领导者的关键指标之一。要回答谁在人才方面领先是一个难题，因为依据不同的指标可能会得出不同的结论。然而需要注意的是，人才竞争的格局正在发生变化，美国不应想当然地认为自己会一直保持优势。以下情况应该引起美国的高度重视：
近几十年来，中国在期刊论文发表量方面已经赶上了美国。美国国家经济研究局2026年的一份报告显示，截至2022年，中国在顶级期刊上发表的论文占比超过35%，已超过美国和欧盟。
当前，中国已成为人工智能领域专利申请方面无可争议的领头羊。在2024-2025年，其人工智能专利授权量占全球总量的近70%。虽然数量并不等同于影响力，但这仍然反映出中国的高度重视。
目前，全球顶尖的人工智能研究员约有37%就职于中国机构，而美国机构则雇佣了其中的32%。如果这一趋势持续下去，到2028年，中国顶尖研究人员的数量可能将是美国顶尖研究人员的两倍。
资本：人工智能发展无疑是资本密集型的——而美国目前在这一领域占据主导地位。政府的支持，再加上私营部门的资本流入，使得美国科技公司得以在研发和基础设施（例如数据中心和先进芯片）方面进行大规模投资。斯坦福大学发布的《2025年人工智能指数报告》中估计，到2024年，美国人工智能私人投资额将超过1090亿美元，几乎是中国93亿美元的12倍，是英国45亿美元的24倍。
尽管这些数字令人震惊，但仍需谨慎看待。就中国而言，政府投资在其科技生态系统中扮演着举足轻重的角色。正如美国外交关系委员会在2025年的报告中提到的，过去十年，中国政府在人工智能、量子技术和生物技术领域的投入估计高达9000亿美元。在中国最新的五年规划中，还将增加对人工智能相关领域的投资。
实体和数字基础设施：近年来，供应链压力和地缘政治局势趋紧，对发展人工智能的关注焦点也更多多元。英伟达就是一个典型的例子。这家美国公司主导着全球先进半导体芯片的市场——而这些芯片正是中国人工智能发展所需的关键性元素。因此，英伟达严重依赖中国市场，而中国又主导着全球关键资源，例如关键矿产。为了在半导体芯片上获得战略影响力，中美两国都各自采取不同的管制措施。
人工智能的发展也需要建设强大的数字基础设施，包括数据中心和算力中心。同时，计算机硬件的运作需要足够的冷却水来给庞大的数字系统降温，也离不开充足的能源来保障系统运转。
近年来，数据中心的建设呈爆炸式增长，尤其是在美国，这使得熟练劳动力、水资源和能源的消耗和供应问题日益受到公众关注。国际能源署预测，到2030年，全球数据中心的电力消耗量可能翻一番以上；预计美国和中国的增长将占到其中80%的份额。对比来看，中国在能源方面显然更占优势。中国的发电量已经是美国的两倍，而且其新增电力的一半来自风能和太阳能等清洁能源。
政府和公众的支持：这种支持不仅仅体现在资金方面。例如，中国经常支持各种大型活动，例如博览会和机器人比赛，来激发公众对新技术的兴趣和信任。然而在美国，对生活成本、就业岗位流失和环境问题的担忧，已引发公众对数据中心建设的疑虑。为了应对这一趋势，美国企业越来越多地将新建的数据中心投向海外市场。尽管人工智能技术带来了诸多益处，但一些主政者和民众也存在担忧。包括其可能被用于不法用途、冲击伦理道德等。这些社会关切会影响人工智能的发展速度。事实上，今年4月，美国公司Anthropic发布了其最新的Mythos模型。由于担心这款前沿模型可能被用于网络攻击，该公司提前向一些机构提供了Mythos的预览版，以测试和完善当前网络的防御能力。
益普索去年发布的一项全球调查或许反映了人们对人工智能的一些担忧。当被问及如何看待未来3-5年人工智能的经济影响时，发达经济体均持悲观态度，而持最乐观态度的则是新兴经济体。鉴于人工智能驱动的股票收益为许多家庭带来了财富增长，美国国内的谨慎态度尤其引人注目，人们原本预期这些财富增长会提高对技术创新的支持率。美联储的数据显示，从2022年底（ChatGPT发布后不久）到2025年第三季度，美国家庭财富增长了惊人的70%，这在很大程度上要归功于科技驱动的股票收益。
发达经济体和新兴经济体对人工智能的看法存在差异，部分原因可能在于劳动力结构的差异。发达经济体中，可自动化的、易受人工智能影响的岗位比例相对较高。而新兴经济体则可能将人工智能视为加速经济发展的途径。此外，发达经济体的联网程度更高，他们担忧一旦遭受网络攻击，可能会构成重大威胁。
▍思考对人工智能的部署
一个国家要想从人工智能中受益，技术的部署（通常被称为采用或扩散），同样至关重要。一个模型研发滞后但拥有广泛的互联网连接、充足的电力供应、高质量数据、广泛的公众支持、有竞争力的企业以及支持性政府的国家，仍然有可能实现人工智能的快速部署，并迅速获得生产力驱动的经济增长。
微软今年早些时候发布的《人工智能普及报告》印证了这一点。报告指出，在2025年下半年，全球范围内受调查的国家/地区使用生成式人工智能的人口比例将达到16.3%，高于上半年的15.1%。阿联酋和新加坡的人工智能使用率位居前列，而美国则排名第24位。阿联酋和新加坡对包括高速互联网在内的数字基础设施进行了大量投资，并且都强调了对学生和员工进行数字技能培训的重要性。
报告指出，高收入国家和低收入国家在人工智能使用方面存在差距，虽然较富裕国家的人工智能普及率相对较高，不过，阿联酋和新加坡的例子表明，政府和私营部门在人工智能方面的资源投入和态度，会对人工智能的普及产生重大影响。
人工智能在一个国家的广泛应用固然是实现经济效益的关键一步，但如何运用这项技术同样至关重要。人工智能究竟能在多大程度上提高员工的生产力，又或是在多大程度上通过替换员工的方式来提升企业效率？此外，还有一个核心的争论广受关注：人工智能驱动的创新能够以多快的速度创造新的就业机会，从而缓解人工智能带来的失业问题。
麻省理工学院经济学家Daron Acemoglu认为，对人工智能的部署能产生多大的经济效益不应盲目乐观。他在展望2024年美国经济增长时写道：“根据现有人工智能的普及程度和对生产率提升的估算，十年内全要素生产率最多只能提高0.66%。”的确，当前很难自信地预测这场关于创新和收益的争论终将如何收场。
生产力：乐观人士预计，人工智能将提高很大一部分劳动力的生产力，从而提高每小时的劳动产出。Anthropic公司在研究中预测，在2025年底，现有的人工智能模型有望在未来十年内将美国的年劳动生产率增长率提高1.8%。理论上，生产力提高的公司可以将部分利润分享给员工，从而提高工资，进而刺激消费。简而言之，人工智能的发展有可能与劳动力福祉之间形成良性循环，从而使公司和员工都能从中受益。
这一结果是有可能实现的，尤其在模型变得越来越先进的情况下。但需要注意的是，其不太可能以低成本实现，也不可能快速普及。企业需要对人工智能进行大量投资，不仅包括技术本身，还包括员工培训以及因流程更新而产生的组织调整。此外，这种生产力的提升需要一定的时间积累才能显现。一个现实是，并非所有的员工都能迅速适应人工智能。在某些情况下，企业只会进行小规模、渐进式的人工智能投资，由此带来的生产力提升也不会太显著。鉴于技术的快速发展，一些公司可能更倾向于推迟投资以免马上遭淘汰，小公司的投资也会更加谨慎。
欧洲中央银行(ECB)在2025年底对5000多家地区性企业进行了一项调查，其中，27%的受访者尚未使用人工智能，33%的受访者偶尔使用，31%的受访者使用较多，只有7%的受访者表示经常使用。总体而言，规模较大的公司使用人工智能的比例更高，对人工智能的投资比例也更高。受访者表示，他们使用人工智能是为了优化业务流程，但也有少数受访者表示其目的是为了降低人力成本。阻碍人工智能应用的主要障碍既包括技能门槛，也包括系统兼容性的问题。
尽管欧洲央行和斯坦福大学的一项全球研究都显示人工智能的应用日益广泛，但由此带来的生产力提升仍然无法确定。前美联储主席杰鲍威尔在2026年3月的一次新闻发布会上也表达了类似的观点：
“实际上，我们几年前——四五年前——就开始看到生产力显著提高。这并非是生成式人工智能带来的，我们可能要过很多年才能知道其真正的原因。我们还没有真正开始看到生成式人工智能带来的实际影响。”
效率：生产力的提高对雇主来说很有吸引力，但可能会引发员工的广泛担忧。人工智能无需休假或劳工福利，这会在多大程度上取代工人，而不是增强工人的能力？
颇具讽刺意味的是，一些关于人工智能可能导致失业的担忧恰恰是由人工智能企业的高管发出的。Anthropologie的首席执行官达里奥·阿莫迪去年预测，人工智能可能在未来四五年内导致一半的入门级白领工作岗位消失，失业率可能高达10%或20%。这一预测无疑引发了人们对社会效益与企业效率之间的权衡。不难想象，如果这种情况真的出现，社会上将出现强烈反弹，尤其是在美国这样的民主国家，相应的，一些减缓人工智能研发或部署的措施会被推出。
然而，迄今为止的数据表明，人工智能对就业岗位的影响还相当有限，无论从数量还是行业层面来看都是如此。例如，达拉斯联邦储备银行对美国劳动力市场的研究显示，自ChatGPT于2022年底发布以来，虽然总就业人数增长了约2.5%，但计算机及相关服务行业的就业人数却下降了5%。与此同时，在受人工智能影响最大的10%的行业中，同期就业人数下降了1%。该报告还指出，自2022年底以来，不同职业的工资增长趋势与人工智能的应用程度之间没有显著相关性。
如果按照目前的趋势持续下去，即裁员主要集中在那些更容易被人工智能替代的工作岗位上，那么就需要考察哪些国家从事这类工作的员工比例相对较高。在如此细致的层面上界定劳动力市场，有助于我们理解人工智能对不同国家的经济影响。
值得注意的是，至少在今天，关于某些职业面临的风险程度仍存在争议。例如，耶鲁大学预算实验室的研究表明，尽管学术界普遍认同特定的职业群体更易受影响，但具体职业所面临的风险究竟有多大，却存在较大分歧。这种分歧可能会对一个国家的劳动力市场和经济增长趋势产生重大影响。
除了普及程度之外，一个国家自动化程度能否提高还取决于其劳动力市场的特征。通常来看，美国的劳动力市场是世界上最灵活的市场之一：法律、法规和文化惯例允许企业在面临变化时迅速调整工资、工时和员工人数。这可能意味着，随着人工智能的普及，企业更倾向于在人工智能领域投入更多资金并寻求成本控制，与人工智能相关的裁员和自动化进程可能会产生较大的负面影响。
与此同时，那些更重视就业稳定的国家，虽然在提高生产率方面可能进展较慢，但面临的劳动力市场波动和社会风险也相对较小。例如，欧洲在前沿发展和普及方面可能落后，但在此过程中，其劳动力市场受到的冲击也相对较小。同样的，那些具备有效失业培训政策的国家，更有可能减轻失业带来的经济风险。这就引出了一个问题：谁来主导培训（公共部门还是私营部门）？以及如何为培训筹集资金？因为现实在于，许多发达经济体都面临着巨额且不断增长的预算赤字。
此外，企业通过应用人工智能节省下来的人力成本是否能促进资金的有效使用。它们是将资金再投资于自身的业务领域并创造新的就业机会？还是用于改善公司的资产负债表或通过股票回购来支撑股价？这将决定谁能从人工智能的变革中受益。有可能是企业及其股东受益，从而加剧经济的金融化趋势，也可能创造新的就业机会并促进经济增长。
最后，要想人工智能给人类社会带来更多普惠效应，还需要成功实现商业化。最常被提及的例子之一是医疗保健，特别是药物研发领域。例如，DeepMind开发的AI系统AlphaFold能够预测大多数已知蛋白质的结构，其成功应用使David Baker、Demis Hassabis和John Jumper荣获2024年诺贝尔化学奖。这项技术能够加快药物研发速度，并为癌症和阿尔茨海默症等疾病提供更具针对性的疗法。
▍人工智能时代的地缘经济竞争格局
在当今这个时代，人工智能领域的潜在赢家将是那些能有效管理供应链的国家，它们正变得日益复杂且分散在世界各地。也有一些人工智能领域的赢家，其优势看起来非常有限——仅仅在特定的供应链环节发挥了不可替代的影响力，却也能得到可观的经济收益。
美国和中国是人工智能领域的领军者。两国在人才、资金、基础设施和政府支持方面都有优势。同时，两国也面临重大挑战，这将决定他们最终的经济效益。
美国之所以能受益，是因为它引领着前沿人工智能模型的开发，拥有全球领先的科技公司，设计了许多最先进的半导体，并掌控着全球大部分软件和云基础设施。目前，世界各国都以美国的平台和工具为基础来开发和部署人工智能，这形成了一个良性循环，也使美国受益。
尽管如此，美国也面临诸多挑战，其中最主要的是对中国稀土等关键原材料的依赖。美国政府必须谨慎地权衡美国企业的利益与人工智能相关的国家安全需求。
此外，美国公众的态度越来越暧昧。近期民意调查显示，越来越多的美国民众认为，不应允许人工智能企业在缺乏监管的情况下继续创新。美国的人工智能发展还面临着熟练劳动力（尤其是基础设施建设所需的劳动力）和能源供应方面的制约。
与此同时，中国的人工智能发展受益于充足的技能型人才和数据资源优势，以及快速增长的研究成果。它拥有政府的大力支持和公众支持。此外，中国还拥有多元化且充足的能源储备。中国目前最缺乏的是尖端芯片——至少就目前而言，这在一定程度上制约了中国大规模训练前沿模型的能力。当前中国仍在不断探索弥补这一差距的途径。
就部署而言，美国和中国显然都位列全球领先行列，但两者之间存在一些显著差异。中国政府明确专注于推动人工智能驱动的创新，聚焦通过提高生产力促进经济增长。值得注意的是，中国设定了2020年至2035年间人均GDP翻番的目标，这意味着2026年至2035年间的年均GDP增长率需要接近4.2%。在劳动力缩减的情况下，实现这一目标尤其具有挑战性。不过考虑到中国政策的连续性和稳定性，实现这一目标仍有积极因素助力。
在美国，人工智能的部署更多依赖私营部门，这潜藏着一定风险。因为企业对效率的追求可能会造成短期的失业加剧，这可能进一步削弱公众对人工智能的支持，进而影响政府的倾向。
对中美两国而言，世界其他地区对两国平台和标准的采纳程度也至关重要。新技术的全球推广能为企业带来收入，并为下一代模型提供训练数据。美国通常研发封闭的专有模型，这有利于企业实现盈利和国家安全，而中国则使用开源且往往免费的人工智能模型，这便于全球开发者轻松地对中国模型进行微调并实现本地部署。
兰德公司于2026年1月发布了一项研究报告，探讨了当前AI市场的状况。研究对2024年4月至2025年5月期间，135个国家/地区的网站流量数据进行了跟踪，重点关注美国和中国主要大型语言模型（LLM）平台的访问量。研究评估了市场渗透率、地域分布模式以及中国于2025年1月推出的DeepSeek-R1模型的影响。
研究表明，尽管中国模型的全球部署速度迅速增长，但美国模型仍占据了主导的市场份额。截至去年8月，美国模型占据了LLM访问量的93%，而DeepSeek的模型在短短两个月内将中国的全球市场份额提升了10个百分点，达到13%，之后在2025年8月稳定在6%左右。
兰德公司的研究还表明，对美国和中国模式的采用偏好正呈现出地缘政治和经济发展水平的分野。从数据来看，中国从俄罗斯、中东、非洲和南美洲实现了使用量的大幅度增长。
值得注意的是，兰德公司的这项研究对美国的全球扩散优势并不盲目乐观：“总部位于美国的LLM模型在全球仍然占据主导地位，这很可能是因为其先发优势和卓越的模型能力。但这种主导地位并非理所当然。市场是瞬息万变的。正如DeepSeek-R1所展示的那样，竞争性的替代方案会迅速蚕食美国市场的份额。如果模型切换成本很低，那么当性能、成本等其他因素更好地契合消费者偏好时，人们的选择可能会发生变化。”
另一个可能削弱美国领先地位的因素是地缘政治。尽管反应不尽相同，但一些国家对特朗普政府推行的“美国优先”政策反应强烈，一种呼声便是逐步淘汰美国的技术平台。例如，法国在2026年初宣布，将逐步淘汰政府机构使用的部分微软产品和其他美国数字平台，转而使用本国的替代方案，以加强国家技术主权。
▍位处关键节点的受益者
中国不仅在人工智能研发和推广领域具备优势，其在稀土开采和加工方面的优势也不容小觑。但拥有这种优势的国家并非只有中国。
尽管一些国家并未参与人工智能的研发竞争，但它们在供应链的关键环节仍能发挥主导作用。例如，人们通常认为，台积电在芯片制造上的领先优势，相当于是一道“硅盾”，可以保障自身在地缘政治博弈中的利益。近年来，美国开始提供激励措施加速制造业回流，鼓励台积电在美国国内建设芯片制造厂便是其中的重点事项。
荷兰的ASML是极紫外（EUV）光刻机的唯一制造商。这意味着，荷兰在人工智能供应链中也占据了独特地位，并能转化为强大的地缘经济影响力。
日本是人工智能供应链中的另一个特殊节点，生产了大约90%的氟化聚酰亚胺（高性能聚合物）和光刻胶，这两种材料对于芯片制造都至关重要。
近年来，中东地区在人工智能的全球发展中扮演着日益重要的角色。最初，该地区——特别是沙特阿拉伯、阿联酋，以及卡塔尔和阿曼——成为AI投资和数据中心托管的热门合作伙伴。他们普遍拥有相对廉价的土地和充足的能源，执政者则将AI技术视为实现经济多元化和进一步增长，并巩固其全球地位的途径。
沙特阿拉伯为吸引外资做出了诸多努力。例如，2023年启动了云计算经济特区建设，为相关项目提供税收优惠，还简化了审批流程。沙特还启动了一项由主权财富基金——公共投资基金支持的1000亿美元“超越计划”（Project Transcendence），旨在构建本国的人工智能生态系统。
2026年初，随着美国和以色列与伊朗开战，该地区作为全球能源和航运咽喉要道的重要性进一步凸显出来。伊朗封锁霍尔木兹海峡的举措迅速推高了全球原油、液化天然气和航运成本，并波及全球人工智能供应链的顺利运转。这场战争也凸显了人工智能领域非能源性产品的重要性。他们主要来自中东，并通过霍尔木兹海峡运往全球客户。例如，用于冷却和芯片制造的氦气是卡塔尔在天然气生产中量产的关键副产品。
所有这些有影响力的国家都具有一个共同点：它们的优势也可能成为弱点。它们在全球贸易中的相互依存关系需要经济伙伴之间建立稳定的信任关系。然而一旦面临地缘政治危机，它们也会马上受到冲击。
▍中等强国
除了美国、中国和一些重要的经济受益国之外，还有一些国家虽然在人工智能发展方面没有显著优势，但仍然处于竞争梯队当中。欧洲和印度就是两个很好的例子，这两个国家很可能从人工智能中获益。
例如，欧洲希望将自身定位为人工智能领域的区域“智能后发者”，它深知自己无法引领发展，但希望从人工智能的扩散和创新中获得实质性的经济利益——尤其是在机器人、医疗保健和工业自动化领域。与美国相比，欧洲受劳动法和文化规范的影响，其劳动力市场更有可能实现岗位增强而非自动化的大面积推广。
欧洲还认为，由于中美都希望进入欧洲市场，那么欧洲便可以塑造与人工智能相关的全球治理体系和规则标准。当然，欧洲面临的挑战是，各国的影响力权重存在巨大差异，既有荷兰这样的关键国家，也有连人工智能普及率都很低的罗马尼亚（根据欧盟统计局的数据，其商业人工智能采用率仅为丹麦的八分之一）。
近年来，印度一直是一个机会主义的盟友。在不同时期、不同议题上，印度都曾与美国和中国结盟。如今，凭借高技能人才的储备、不断增长的消费经济，尤其是海量数据等结构性优势，印度迈向了人工智能时代，并从人工智能的扩散浪潮中获得巨大的经济效益。值得一提的是，印度政府创建了所谓的“印度数字堆栈”（India Stack），这是一个由多层开放、可互操作的数字公共基础设施组成的网络。它覆盖了全国，能提供数字身份系统、支付、借贷和数字商务服务。可以说，印度已经构建并部署了一个高效的人工智能基础设施。此外，印度年轻且不断壮大的创业型劳动力队伍也可能推动经济增长。
不过，印度至少还面临三大制约因素。首先，尽管印度拥有全球相当比例的数据量，但其数据中心容量却极其有限。其次，印度需投入巨额投资来升级其电力基础设施，才能确保充足的能源供应。最后，印度还必须妥善处理与美国和中国的关系。
▍全球分歧？
当前，人工智能领域的鸿沟已经十分显著，正如世界银行在2025年的一份报告中所指出的那样：“高收入国家拥有87%的人工智能模型、86%的人工智能初创企业以及91%的风险投资——而它们仅占全球人口的17%。高收入国家也主导着数字经济的物理基础设施，截至2025年6月，它们拥有全球77%的数据中心。相比之下，中高收入国家占18%，中低收入国家仅占5%，而低收入国家则不足0.1%。”
人工智能的发展究竟是帮助缩小这一差距？还是会加剧全球的数字鸿沟和经济差异？尤其考虑到低收入经济体，亟需解决互联网接入、数据中心建设、数字技能培训等问题。不过，小国也可以采取并行策略，部署更经济实惠的“小型人工智能”应用，逐步提升效益。世界银行举例指出，人工智能可以帮助医生分析健康数据，也能帮助小型企业更便捷地触达潜在客户。
人们希望，随着时间的推移，部分经济体能够利用人工智能实现跨越式发展，从而促进经济增长。美国、中国等其他优势国家和多边机构能否支持这些落后国家，并在这一过程中提升自身的经济经济和软实力，值得密切关注。
▍人工智能与地缘经济力量的未来
人工智能时代与以往的技术创新发展历程类似，经济收益上的赢家可能是引领发展的先行者，也可能是迅速跟进并从传播和创新中获益的追随者。同样，与以往的创新时期一样，人工智能的部署方式以及不同经济体的政策倾向，将决定哪些参与者能够从中受益。人工智能带来的财富将惠及大众，还是被特定的公司攫取？
与此同时，人工智能时代与以往截然不同，任何国家都无法单凭一己之力取得成功。全球经济联系过于紧密，供应链过于复杂，即使是美国或中国，若没有其他国家的合作，也难以独占鳌头。一些国家将凭借其在人工智能供应链中的主导地位，在全球舞台上拥有巨大的影响力。换言之，AI时代的结盟仍然至关重要。
当前我们根本无法预测人工智能在未来几年将如何影响全球经济。即便如此，我们仍然可以分析哪些要素是至关重要的。根据这些要素的配置情况，我们就能理解人工智能塑造未来经济和地缘政治格局的趋势。
作者注：感谢Amelia Frank 的贡献。
编辑 | 耳心