2030年人工智能地缘政治：通过战略AI主权的新权力分布

人工智能已从概念走向实践，深刻影响着经济增长、产业竞争和社会信任。研报核心观点在于，持久的人工智能权力并非源于孤立的技术卓越，而是将研究、经济采用和战略治理整合为一个连贯且自我强化的系统。关键数据显示，美国在人工智能能力上领先，其综合得分高达 75.2，主要得益于企业采用率高、生产力提升显著、资本市场深厚、基础设施可扩展性强以及研究人才库强大。欧洲紧随其后，得分为 48.7，在治理、负责任人工智能和特定研究集群方面具有显著优势，但整体表现受制于结构性碎片化、采用不一致、能源成本高、计算能力受限和商业化动态缓慢等问题。中国以 48.2 的分数紧随欧洲，展现出强大的工业能力、 intense 的专利申请活动和强大的硬件主权，但企业层面的 AI 部署有限，国际合作程度较低。

研报提出了四个未来情景，探讨了不同经济组织、技术控制和政治协调组合下，全球人工智能架构的可能演变路径：

• 联盟未来：人工智能权力分散且多元化，通过共享标准、互操作基础设施和合作治理发展。
• 平台霸权：人工智能权力分散但集中，全球平台控制着人工智能基础设施，而政治权力则碎片化。
• 主权 blocs：人工智能权力集中且集中，区域联盟建立自主的人工智能系统，与安全、信任和文化优先事项相一致。
• 算法趋同：人工智能权力集中且集中，技术架构跨境融合，控制权转向设计和治理优化层和学习系统的人。

研报最后提出了九个政策建议领域，旨在帮助欧洲弥合能力差距，实现人工智能主权：

• 生产力势在必行：将人工智能转化为物理资本形成和工业产出。
• 基础设施和数字主权：确保对计算、半导体和边缘架构的访问，作为规模化的前提条件。
• 产业转型：将自动化和机器人作为人工智能影响的放大器。
• 资金革命：专注于决策速度、规模扩大动态和市场形成，而不是资金规模本身。
• 人类操作系统：审视技能、再培训、大学和人才流动，作为采用速度的制约因素。
• 国防和安全：将国防和安全视为主权的基准领域，确保整个系统生命周期内的生命周期控制和对信任的供应链。
• 绿色人工智能：解决人工智能规模化和能源转型之间的交叉点。
• 向全球竞争对手学习：从中国的系统执行中吸取可转移的教训，同时承认治理模式不可转移。
• 监管和治理：协调标准、执行和实验，以在不确定性下实现学习。

研报结论，欧洲应将重点放在加速执行和提升信任上，通过整合其优势，成为全球人工智能架构的互操作性枢纽，并塑造人工智能的部署、信任和系统集成方式。