“这不仅仅是一个硬件问题。这是我们数字未来的主权。”

由于人工智能竞赛没有显示出放缓的迹象，很明显哪些国家处于领先地位 - 并准备保持领先地位。

《纽约时报》在最新报道中警告称：“人工智能已经造成了新的数字鸿沟，将世界分裂为拥有构建尖端人工智能系统计算能力的国家和不拥有该能力的国家。”

这一警告基于牛津大学研究人员的最新数据，这些数据展示了全球最强大的数据中心的分布情况。这实属罕见：从历史上看，企业和国家一直试图对这些设施的信息严加保密。

据《纽约时报》报道，在这场竞赛中，欧盟（28个中心）、美国（26个中心）和中国（22个）遥遥领先。这些国家加起来，占据了该研究中绘制的全球一半以上的人工智能数据中心。总共只有32个国家（绝大多数位于北半球）拥有运行生成式人工智能系统所需的计算能力。

非洲大陆数字政策组织“智慧非洲”（Smart Africa）总干事拉西娜·科内（Lacina Koné）向《纽约时报》表示：“人工智能革命的核心在于计算鸿沟。这不仅仅是一个硬件问题，而是关乎我们数字未来的主权。”

生成式人工智能模型的训练和运行成本高得离谱。特朗普政府斥资5000亿美元打造的人工智能基础设施项目，名为“星际之门”，既证明了其高昂的成本，也体现了人们对这项技术的无节制炒作。

最大的前期成本是训练AI模型所需的昂贵图形处理单元，每个单元高达数万美元。单个数据中心可能拥有数万个这样的AI芯片。最大的数据中心，例如埃隆·马斯克位于田纳西州的“ Colossus ”数据中心，就拥有超过20万个这样的芯片。

很少有人能负担得起这种投资。如果你不住在少数几个拥有这些设施的国家之一，那么你就不得不远程租用计算能力，这远非理想。肯尼亚的初创公司Qhala正面临着这种困境，他们正在构建一个专注于非洲语言的大型语言模型。据《纽约时报》报道，该公司的工程师需要在清晨——大多数美国程序员都在睡觉的时候——加班加点地工作，这样才能体验到更快的速度。

Qhala 创始人 Shikoh Gitau 向纽约时报表示：“接近至关重要。”

“如果你没有足够的计算资源来处理数据和构建你的人工智能模型，那么你就无法取得任何进展，”前Nvidia高管 Kate Kallot 表示。肯尼亚一家竞争性人工智能初创公司 Amini 的高管和创始人。

总而言之，《纽约时报》写道：“人工智能计算能力的不均衡分布将世界分裂成两大阵营：依赖中国的国家和依赖美国的国家。”这两个国家都将建设比其他国家多得多的数据中心。

当然，有充分的理由认为，不涉足不成熟的人工智能或许并非坏事，因为未来人工智能泡沫的讨论正在兴起。除了成本高昂之外，生成式人工智能模型仍然极易产生幻觉，构成重大的公共安全风险，随着公司训练数据的耗尽，它们可能正接近“崩溃”的边缘，而且目前还没有明确的盈利途径。

但事实是，整个经济体都正被这股淘金热席卷。除非所有人都认定这项技术毫无价值，否则人工智能仍将是富人压制穷人的主要力量。

参与数据中心研究的牛津大学教授维利·莱顿维尔塔 (Vili Lehdonvirta) 向《纽约时报》表示：“石油生产国对国际事务有着巨大的影响力；在不久的将来，在人工智能的驱动下，计算生产商也可能拥有类似的影响力，因为他们控制着关键资源的访问权。 ”