重塑人工智能主权：通过战略投资提升竞争力的途径

重塑人工智能主权：通过战略投资提升竞争力的途径 白皮书2026年1月 Adobe Stock 图片： 内容 前言3 执行摘要4 1 人工智能价值链上的投资模式 5 1.1历史上对人工智能价值链的投资61.2关键AI价值链元素的投资趋势9 2 人工智能基础设施作为驱动人工智能竞争力的支柱 11 2.1全球人工智能基础设施投资趋势122.2人工智能基础设施挑战与战略方法14 3走向人工智能竞争力的不同路径16通路1：从选择型玩家到生态系统建造者21途径 2：从采纳加速器到生态系统构建者22路径3:从新兴合作者到生态构建者通过采用加速器22路径 4：从新兴合作者到生态构建者通过选择性玩家24通路5：从新兴合作者到生态构建者24 对政策制定者的四个关键考虑因素25 结论 27 贡献者 28 脚注30 免责声明 这份文件由世界经济论坛发布，作为对某个项目、洞察领域或互动的贡献。此处表达的发现、解读和结论是经世界经济论坛促进和认可的合作过程的结果，但其结果不一定代表世界经济论坛的观点，也不一定代表其全体成员、合作伙伴或其他利益相关者的观点。 2026世界经济论坛。版权所有©版权所有。本出版物之任何部分均不得以任何形式或任何方式复制或传播，包括影印和录音，或由任何信息存储和检索系统。 前言 弗洛里安·米勒欧洲、中东和非洲的资深合伙人兼人工智能、洞察与解决方案主管，贝恩公司 Cathy Li头部，人工智能中心卓越；会员执行委员会世界经济论坛 人工智能（AI）正迅速成为21世纪的核心能力，重塑经济格局，重新划分产业边界，并重新定义全球竞争力和主权的性质。它不再仅仅是一项技术，而是生产力、创新和地缘政治影响力的驱动力。今天建立起坚实基础并做出战略投资的经济体，将决定未来数十年的智能经济发展轨迹。 方法 这份白皮书《重新思考人工智能主权：通过战略投资实现竞争优势的途径》，源自世界经济论坛人工智能全球联盟在人工智能竞争力方面的研究工作，并与贝恩公司合作完成。它基于世界经济论坛2025年1月发布的白皮书智能经济的蓝图：通过区域合作提升人工智能竞争力，并将随后推出有针对性的出版物，详细介绍如何构建主权人工智能生态系统和人工智能竞争力。 为什么现在？ 最初以创新竞赛为起点的竞争，已经演变为AI基础设施的竞赛——各国经济正竞争加强控制、确保AI竞争力，并决定谁制定规则、谁捕获价值、谁维持长期优势。虽然数据中心继续吸引着AI投资的重要份额，但许多经济体正面临一个更根本的问题：如何在加速的竞赛中有意义地参与。与此同时，等待清晰并非选项。不采取行动的风险在于加剧市场间AI和经济差距。在这个关键节点，经济体必须重新思考其对AI主权的策略，并确定如何明智地投资。 我们提供了一种新的人工智能主权方法：该方法优先考虑战略控制力和弹性，而非僵化的自给自足，并探讨了经济体如何通过审慎的投资选择、战略的人工智能基础设施建设以及人工智能部署，以及可信联盟来增强其人工智能竞争力。 本文是一份行动号召，旨在塑造一个人工智能主权作为共同增长引擎的未来，确保战略控制，同时使所有经济体都能从人工智能的进步中获益。我们邀请政策制定者和商业领袖重新思考人工智能主权，并加入我们，共同提升全球人工智能竞争力，使每个经济体都能在智能时代蓬勃发展。 执行摘要 在人工智能竞争力竞争中，经济体必须追求人工智能基础设施、互操作性、政策以及合作伙伴关系，以建立持久的竞争优势。 明智投资——并非处处——且着眼长远 人工智能主权正成为长期竞争力的一个关键要素。人工智能主权是指经济体根据自身价值观塑造、部署和管理人工智能生态系统，同时通过本地化投资和可信赖的国际合作确保战略和运营控制力、灵活性以及最终韧性。在实践中，人工智能主权议程反映了经济体加强人工智能能力的战略优先事项，旨在减少对外国实体的依赖、维护国家利益和提升竞争力。因此，一些经济体已试图通过掌控从原材料到基于人工智能的应用的整个人工智能价值链来进行竞争。 未来几年所做的决策将决定谁在人工智能驱动的经济中保持或获得竞争力。决策者可以通过促进专注和协作，而不是完全控制，来使人工智能具备竞争力。这意味着决策者应与投资者和其他利益相关者协调，以： –和国家优势识别能够转化为人工智能能力的优势。 –，专注于领域战略性地投资比较优势，而不是将资源分散在整个人工智能价值链上。 然而，根据投资模式，“人工智能主权”已被模糊为“人工智能基础设施”和数据中心。虽然人工智能基础设施是那些在人工智能领域下大赌注的政府所面临的一个紧迫问题，但它并非唯一决定性因素。人工智能的竞争力同样取决于经济体在哪里投资、如何构建和部署人工智能能力，以及它们在人工智能价值链上与谁合作。 –到确保可互操作的AI基础设施保证可扩展性、信任和弹性。 –，利用联盟战略性地与合作伙伴合作，填补关键空白，而不是重复昂贵的努力。 本文倡导一种重新定义的人工智能主权方法——该方法优先考虑战略控制和弹性，而非僵化的自给自足。人工智能时代的成功将不是由孤立决定的，而是由战略相互依存决定的——平衡对关键人工智能基础设施的国内投资与国际合作。专注于自身比较优势、确保人工智能系统间的互操作性并培养区域联盟的经济体，将处于最能从人工智能革命中获取长期价值的最佳位置。 不同的竞争优势路径 每个经济体在人工智能竞赛中都从不同的起点出发。虽然基于基础设施的人工智能主权对大多数经济体而言难以企及，但人工智能竞争力的提升存在不同的路径。本文描述了若干条潜在的路径，针对人工智能发展旅程中不同经济体所处的不同起点。 底线 政策制定者必须支持制定以国家人工智能战略为目标的发展，聚焦于其经济的比较优势进行投资。他们应该帮助将人工智能主权重新定义为战略相互依存，其中本地化投资与可信赖的合作伙伴关系和联盟相结合。凭借对本地优势的清晰认识，经济体可以跨越式发展，迈向人工智能的成功。合作而非所有权是前进的关键路径。 人工智能价值链上的投资模式 提升人工智能竞争力需要全面理解人工智能价值链中投资流向、趋势和资本配置。 理解人工智能投资当前的和未来的动态对于构建稳健的人工智能生态系统（见图1）和加强人工智能主权至关重要。世界各地，经济体正在做出重大的财政承诺以提升国内能力，并经常宣布这些为运动 迈向人工智能主权。例如，英国承诺成为“人工智能创造者，而不仅仅是人工智能接受者”1而中国优先发展和采用国产AI芯片，2并且欧盟承诺调动2000亿欧元用于InvestAI计划，该计划旨在建设“人工智能超级工厂”。3 如《智能经济蓝图：通过区域合作提升人工智能竞争力》中所述，人工智能生态系统包括人工智能价值链要素和关键使能因素，这些因素使得人工智能能够被开发、部署和规模化。以人为中心构建此生态系统可释放生产力、创造就业、促进创新和增长。然而，其 能力取决于个体赋能措施的稳健性，也取决于它们之间相互强化的有效性。因此，经济体应意识到赋能措施之间密切协调的必要性，并保持适应性，因为鉴于快速的技术进步，新的赋能措施将不可避免地出现并重塑人工智能生态系统。 人工智能投资年均增长率（2010-2024年）： 大约 33% 1.1 人工智能价值链的历史投资 迄今为止，全球人工智能相关投资中超过一半已投向人工智能基础设施，以及应用和服务（图2）。对人工智能专用基础设施的投资——例如数据中心 具备承载高级人工智能工作负载的能力一直是一个主要关注点，在2010年至2024年期间吸引了超过6000亿美元。 人工智能基础设施，以及应用程序和服务，吸引了人工智能价值链中大部分全球投资 随着经济体在数据中心和处理器等关键输入方面追求本土控制，人工智能基础设施和硬件需求预计将进一步上升。到2030年，全球可能拥有近2000个超大规模数据中心——这比2016年存在的300个有了大幅增长。4和今天存在的1,136。5 美中和中国主导了投资格局，在全球人工智能价值链中的总投资额约占65%（图3）。它们在每个人工智能价值链要素中的巨大存在反映了其全栈式的方法，鉴于所需的投资规模，很少有经济体能够匹敌。 美国和中国是人工智能价值链上最大的投资者 历史投资跨越人工智能价值链按经济体划分，2010-2024年，单位：百亿美元 然而，这并非通往人工智能竞争力的唯一途径。均衡且精准的策略帮助一些经济体将资本转化为深厚的比较优势和韧性。例如，新加坡采取了均衡的方法，有意地在人工智能价值链上（案例研究1）以审慎的方式分配资源。类似地，韩国最初将投资集中在芯片等硬件要素上（图4），并正在扩大其在基础模型上的努力。6和应用。7 因此，经济体可以通过将自己定位于人工智能价值链中能够扩大需求的相关领域，从而获得可衡量的优势。为了评估投资的成败，领导者应该考虑采用情况和结果，包括韧性方面的因素，而不仅仅是投入或回收的资金。 自2010年以来累积的人工智能基础设施投资： 超过6000亿美元 美国和中国在全球人工智能投资总额中的占比：大约65% 经济体追求不同的投资策略 历史人工智能价值链投资基准： 累积投资，2010-2024年，占2024年国内生产总值（GDP）的百分比 1.2 关键人工智能价值链要素的投资趋势 到2030年AI应用的预计年投资： 约1.5万亿美元 基础设施 基础输入 随着组织建设初始能力并扩展以支持基础模型提供者和生成式AI工作负载，人工智能基础设施已经迅速扩展。10预计投资将以每年10-15%的速度增长，到2030年将达到每年4000亿美元以上，而芯片制造商、模型开发者和数据服务提供商的总供应商融资预计会更高。 人工智能的关键基础投入包括能源、原材料（例如硅和稀土元素）和土地。自2010年以来，能源和原材料吸引了超过1000亿美元的投资——其中绝大多数投向了为数据中心提供动力的能源系统，其电力消耗已占全球需求的1-2%。8虽然人工智能可以提高能源效率，但它迄今为止已导致 电力需求上升（参见世界经济论坛的2025年白皮书，人工智能的能源悖论：平衡挑战与机遇这将导致关于重启核能以及净零与全面人工智能潜力目标的争论。一份关于优化人工智能和超大规模数据中心以提高能源效率的报告将于论坛2026年在沙特阿拉伯举行之前发布，为未来的区域能源政策提供信息。 尽管商业模式非常整合，超大规模企业覆盖了人工智能价值链的很大一部分，但人工智能基础设施建设在全球范围内却高度分散。美国占全球已安装数据中心容量的40%以上，11尽管许多新兴经济体仍在建立可靠的连接和数字基础设施。 数据 对基础投入的投资将持续增长，但相对于整个AI价值链仍然有限，到2030年将达到约500亿美元每年。决策者应帮助将这些基础投入与更广泛的AI基础设施投资相结合，以支持可持续AI系统的增长（参见世界经济论坛最近发布的《从悖论到进步：净积极AI能源框架》）。第二章探讨了这些投入在支持AI硬件和基础设施方面所起的作用。 投资者的关注点正转向数据，反映了数据向超大规模提供商迁移的市场趋势。与数据相关解决方案的累计投资估计超过1500亿美元，反映了2018年后的强劲增长。12,13到2030年，投资预计将超过每年900亿美元。这包括用于基础模型的基础训练数据集和支持应用程序和服务（例如集成、治理、迁移、市场）的数据解决方案。 人工智能的性能和竞争力取决于精选数据的规模、多样性、独特性、时效性和整体质量，以及其完整性和可用性。 Meta 在 Scale AI 上的数十亿美元投资突显了数据战略价值。这一趋势超越了发达国家，为新兴经济体提供了建立竞争优势的机会。 硬件输入 自2010年起，硬件投资已超过2000亿美元，主要由半导体晶圆代工厂的资本支出引领，同时有光刻设备制造商和无晶圆厂芯片供应商的贡献。全球约90%的晶圆代工营收集中在四家公司——台积电（TSMC）、联电（UMC）、三星晶圆代工和半导体制造国际公司（SMIC）——这些公司分布在全球三个经济体中。9人工智能主权的辩论的一个关键部分