人工智能经济作为一种经济力量：对全球转型，预测和地缘政治优先事项的分析

预备差距结束了：为什么AI UNUSED国家可以成为数字化转型的巨大失败者

人工智能（AI）不仅仅是一项新技术。这是一种基本的经济力量，其变革性影响与工业革命相媲美。 AI的全球经济变化已经过去了，新兴的形象表现出了巨大的机遇和巨大挑战的复杂形象，这是通过机器人技术的协同作用加强的，并以地缘政治发展为特征。

人工智能的经济潜力令人印象深刻：分析师预测，到2030年，AI可能会对全球国内生产总值（GDP）贡献15.7万亿美元。这一价值来自两个主要渠道：通过自动化认知工作以及过程的优化以及通过新的，基于AI的产品和基于AI的产品和服务的消费刺激，大量生产率提高了。

同时，揭示了这种巨大潜力和巨大风险之间的中心张力。预测范围从旺盛的乐观到更多的应有估计，这表明实际实施障碍，例如盈利能力门槛，适应成本以及投资和应用领域之间的不匹配。劳动力市场面临着一场深刻的革命，在该革命中，工业化国家中多达60％的工作可能受到AI的影响。这导致对资格的重新评估，工作两极分化以及收入不平等的潜在收紧。

美国与中国之间的AI竞争越来越塑造地缘政治格局，这导致了全球技术生态系统的分散。不同的监管理念 - 美国面向市场的方法，欧盟的基于正确的框架和国家控制的中国模型 - 为跨国公司创造了一个复杂而昂贵的环境。

战略性的命令式化合：对于公司领导者来说，这是“大型新电缆”中增加价值的关键 - 对操作流程，治理和人才战略的基本重新设计。对于政治决策者来说，紧急任务是在促进创新与建立包容性治理结构之间找到平衡。 AI-NIP和AI-UN准备国家之间的“预备鸿沟”的桥接对于防止AI成为全球不平等的新驱动力至关重要。

适合：

• 在AI上投资了数十亿美元 - 但是经济突破在哪里？

AI创建的经济：当前景观的清单

这部分为理解AI的经济影响的基础是通过量化其先前的贡献并设计反事实场景以隔离其独特价值的基础。

AI经济的曙光：量化以前的转型

人工智能融入全球经济结构不再是未来的情况，而是已经可以衡量的现实。但是，对其先前影响的评估揭示了广泛的预测，其范围从变革性，数万亿美元的贡献到适度但仍然显着的增长。这种差异是理解AI采用的复杂动态的关键。

宏观经济效应：两个预测的故事

对AI的经济贡献的定量评估是由两种不同的思想流派塑造的。

由普华永道（PWC）等机构领导的看涨共识绘制了巨大的经济扩张图片。根据一项广泛引用的研究，除了2030年的全球GDP外，KI还可以贡献高达15.7万亿美元，这与增加14％相对应。这个令人印象深刻的数字由两个主要机制提供动力。首先，通过生产率提高了日常任务自动化和复杂过程的优化所致。其次，更重要的是，通过消费和需求效应。普华永道估计，仅消耗量增加了9.1万亿美元，这将受到AI改进和服务（例如个性化优惠和智能援助系统）的刺激。麦肯锡的基础是这种乐观的观点，据估计，仅生成AI就可以创造2.6至4.4万亿美元的年度价值。其他预测甚至进一步发展，到2040年，每年价值高达22.9万亿美元。

与之形成鲜明对比的是，保守的反选拔赛是由联合专员和诺贝尔奖获得者达伦·阿克莫格鲁（Daron Acemoglu）显着代表的。在他的分析中，他预测，在未来十年中，AI的GDP相当小的GDP增加了约1％。该评估不是对AI的变革潜力的拒绝，而是对实际实施障碍的清醒评估。

预测之间的这种差距差距的解释在于基本假设。虽然看涨的场景采用广泛有效的采用，但Acemoglus模型整合了可以在实践中观察到的决定性限制：

• 盈利能力过滤器：Acemoglus的研究表明，美国几乎有20％的工作任务可能会受到AI的影响，但只有大约四分之一的整个经济工作可以在不久的将来自动化。在其他75％的案件中，实施和适应成本超过了直接收益。
• 适应成本和任务复杂性：公司必须支付大量费用，以使其组织，流程和文化适应与AI合作。此外，在“简单任务”中实现了第一个主要的生产率提高，其中动作与结果之间的联系是明确且可衡量的。但是，如果将AI应用于诸如顽固咳嗽的诊断之类的“困难任务”，那么生产率的提高至少有限。
• 投资与应用之间的差异：AI投资的很大一部分集中在某些部门的大型技术公司上。但是，可以在中小型公司（SME）（中小型公司）中找到AI可以添加或更换的许多任务，这些公司通常缺乏有效实施的资本，数据和专业知识。

这种“盈利能力过滤器”不仅仅是学术限制。这是一支基本的市场形成力量。它导致了两部分AI经济的出现。一方面，诸如Google，Microsoft和Amazon之类的“ AI本地”巨头一方面。凭借您的巨额资本，庞大的专有数据集和世界一流的才能，您可以承担最新的AI系统的开发和使用成本，并突破盈利能力阈值。另一方面，大多数经济体的骨干中小企业面临着无法克服的成本，数据访问和专业知识的障碍。这导致了可预见的差异：AI巨人的超生物层和中小型中小型层层，AI不能使用，或仅以简单，较不效率的解决方案的形式使用。结果不仅是生产力差距，而且是市场集中度和平等性的结构收紧 - AI经济整合的决定性副作用。

微观经济转变：新的商业模式和创业现实

在微观层面上，AI已经开始从根本上改变公司创造和竞争价值观的方式。它使全新的，动态的业务模型从根本上与传统的静态方法不同。这包括数据控制的模型，例如Data-As-A-Service（DAAS），在该模型中，公司在其中出售准备的数据和知识作为服务，基于AI的市场，以空前的效率购买买卖双方，预测分析平台和超级人格化模型。这些新的业务模型基于从数据，实时决策发现和巨大的可扩展性中持续学习的基础，这通常缺乏传统公司。

公司接受迅速加速。普华永道调查显示，有79％的公司已经使用了AI代理。麦肯锡指出，超过四分之三的组织在至少一个业务职能中使用了AI。投资突然增长：88％的经理计划在未来12个月内增加其AI预算。

对AI经济影响的比较预测

对AI的经济影响的比较预测 - 图像：xpert.digital

各种著名的机构对人工智能的经济影响产生了广泛的预测，这些预测具有令人印象深刻的增长潜力。到2030年，普华永道预测，整个AI技术的全球价值增加了​​15.7万亿美元，这是基于大量生产率提高和AI产品驱动的大量消费增长。 McKinsey＆Company专门关注生成AI，并估计其年增长率为2.6至4.4万亿美元，因此，此分析包括63个不同的业务领域，并且可以将AI的整体效应提高15％至40％。高盛（Goldman Sachs）认为，在十年内，生成AI的潜力为7万亿美元，这与全球国内生产总值的增加相对应7％，并且基于广泛的采用和生产率的提高。 UN-TAD预测到2033年，整个AI市场的市场规模为4.8万亿美元，相当于增长25倍，而2023年的市场规模相对应25倍。另一方面，MIS对Daron Acemoglu的评估，从MIS中评估Daron Acemoglu的评估只会预期AI的速度超过十多年，因此，它的实际分析率很大。 帐户。

没有AI的世界：矛盾的分析

为了隔离人工智能的真正贡献，有必要构建一个矛盾的情况：如果在过去的10到15年中没有发生深度学习和大型语言模型的革命，那么今天的全球经济会是什么样？该分析基于宏观经济学中使用的方法，可以通过指示没有这种技术催化剂的假设发展来量化“ AI添加价值”。

矛盾的经济

在一个没有现代AI的世界中，经济的几个关键领域将大不相同。

• 降低生产率的增长：发达经济体已经捕获的生产率增长可能甚至会变得更加平坦。财务和IT等部门是AI的早期用户之一，其效率提高将降低。在某些角色中观察到的显着生产率激增 - 尼尔森（Nielsen）在使用生成AI工具的员工中报告了66％的增加，可能会失败。自2019年以来，总体生产力在美国一直在美国的工业增长，尤其是在信息密集型领域中，将失去其最重要的驱动因素之一。
• 有限的超个性化：大型数字平台（例如亚马逊，Netflix和Spotify）的业务模型从根本上有所不同，效率较小。您的建议算法主要负责客户忠诚度和销售，由AI提供支持。没有AI，他们将不得不依靠基于粗糙的基于细分市场的营销方法。这将导致对消费的需求较低 - 普华永道对普华永道的157亿美元预测，其中消费量为狮子的份额为9.1万亿美元。实时个性化客户体验并提高转换率的能力将受到严格限制。
• 焊接科学和进步：诸如药物研究之类的领域将大大落后于目前的立场。正如Google的字母所证明的那样，AI分析庞大的生物学数据记录和预测复杂蛋白质结构的能力已经从根本上加速了。没有这些工具，新的药物，材料和疗法的开发将保持较慢，更昂贵，更容易发生。 I期研究中AI开发的药物的成功率是80-90％，而传统方法中的成功率将是无与伦比的。
• 其他市场结构：基于数据网络效应和AI控制的服务的当今技术巨头的主导地位将不太明显。如果没有AI使用大量数据的能力，数字市场中的进入障碍将降低，但是所提供的服务也将不太复杂。 AI软件和服务的市场将在2024年估计超过2790亿美元，而目前的形式将不存在。经济格局将更加分散，但就数据密集型服务而言，创新性也较小。

总而言之，可以说，没有AI的世界将是一个增长，效率较低的市场，较慢的科学进步和市场力量分布不同的世界。因此，“ AI附加值”不仅是增量的增长，而且是效率，创新和创造全新经济领域的基本催化剂。

详细的行业分析：主要行业中AI的足迹

AI的宏观经济作用是部门层面发生深刻变化的结果。在以数据，复杂性和优化潜力为特征的行业中，AI已经留下了不可磨灭的痕迹，并从头开始重新设计了已建立的业务模型。

金融：算法革命

自然数据密集型的金融部门已发展为AI最肥沃的应用领域之一。 AI已成为现代金融的中枢神经系统，该金融自动化流程，改善风险管理并创造全新的交易范式。

申请案例和效果：

• 过程自动化：效率提高是巨大的。一个主要的例子是JP Morgan的硬币平台（合同情报），该平台（合同情报）在AI的帮助下自动检查复杂的商业信用合同。现在，此前每年大约需要360,000个工作时间的任务现在在几秒钟内完成。在发票处理和创建财务报告中可以找到类似的自动化，从而降低了运营成本并提高了员工的生产率。
• 欺诈认可：AI系统已彻底改变了与欺诈的斗争。 PayPals AI控制的风险引擎实时分析交易模式，并能够将欺诈的损失减少多达20％。万事达卡，决策情报Pro系统，每笔交易评估了1000多个数据点，并将欺诈检测率平均提高20％，在某些情况下，欺诈检测率最高300％，而错误警报的数量大大减少了。
• 算法贸易：文艺复兴技术和城堡等对冲基金使用KI实施复杂的高频贸易策略。这些系统分析了市场数据，新闻情绪和替代数据源（例如卫星图像）的速度和深度，这对于人类经销商来说是无法达到的。这提高了市场效率，但也带来了新的风险，例如无意中的，AI控制的勾结的可能性，算法学会学会协调其交易活动以最大程度地提高利润，这可能会影响市场流动性。
• 贷款和风险评估：AI通过使用替代数据源进行风险评估来扩展访问信贷。除传统信用评分之外，诸如新贵的公司使用AI分析教育和专业经验等因素，这导致信用案例减少了75％，同时又批准了更多的贷款。

医疗保健：从诊断到发现

在医疗保健中，AI充当了变革性的催化剂，该催化剂从反应性转换为主动和个性化的系统。从改善诊断到加速药物开发到优化医院管理的范围。

申请案例和效果：

• 医学成像：AI算法在放射学方面显示超人类技能。在研究中，当识别肺部淋巴结良好的肺部淋巴结率为94％的肺部淋巴结时，她超过了人类放射科医生，而65％则超过了人类放射线医生。实际上，使用AI辅助系统的使用已将对Head-CT扫描的关键发现的识别增加了20％，并且X射线图像上肺炎的鉴定增加了十倍。
• 药物研究：AI急剧加速了一个传统上缓慢且昂贵的过程。部落AI和递归之间的合作伙伴关系使用了超级计算和机器学习，以增加筛查主动成分候选者的吞吐量，以增加十倍，这创造了280万美元的年度价值。在I期研究中使用AI开发的药物的成功率为80-90％，而传统方法中则为40％。
• 医院管理：AI优化了稀缺资源的使用。护理人员的人工智能支持人员部署计划在医院的人员成本下降了10-15％，患者满意度提高了7.5％。在重症监护医学中，AI系统能够比前几分钟提前六个小时看到即将来临的败血症，这可能是挽救生命的。

制造与工业4.0：智能工厂

AI是第四次工业革命（行业4.0）的核心引擎，可以创建智能，适应性和高效的制造过程。 “全自动工厂”的愿景成为AI的现实。

申请案例和效果：

• 预测维护：这是生产中最有效的AI应用之一。通过分析传感器数据（振动，温度等），AI系统可以在机器发生之前预测机器的故障。麦肯锡报告说，这可以将机器停机时间降低30-50％。西门子使用KI提前几周预测潜在的故障。在航空业中，这导致维护成本降低了12-18％，计划外的停机时间下降了15-20％。
• 质量控制：AI控制的计算机视觉系统实时检查装配线上的产品，并以超过人眼的精度识别缺陷。这减少了委员会并提高了产品的一致性。例如，宝马组在其绘画过程中使用量身定制的AI系统来质量控制。
• 生成设计：AI算法彻底改变了产品设计过程。基于预定义的参数，例如材料，重量和成本，您可以自主创建和评估数千种设计变体。这已经在航空航天和汽车行业中使用，以开发更轻，更稳定的组件。

物流与供应链：从预测到优化

全球供应链的复杂性使其成为AI的理想应用领域。 AI通过创造一致的透明度和智力来彻底改变物流，从需求预测到最后一英里的交付。

申请案例和效果：

• 需求预测和库存管理：AI系统分析历史销售数据，市场趋势，天气甚至社交媒体情绪，以便更精确地预测需求。联合利华在他的20个全球供应链控制塔中使用KI来改善可折叠性并减少误解。时尚零售商扎拉（Zara）使用AI来识别社交媒体的时尚趋势并相应地适应生产，从而避免了过度生产。 Gaviota公司能够通过具有相同服务水平的AI解决方案将其库存减少43％。
• 路线优化：UPS的Orion系统（on-Road集成优化和导航）是一个很好的示例。它使用AI来计算其驱动程序最有效的交付路线。该系统每年在该路线上节省1亿英里，从而节省了数百万加仑的燃料并减少了二氧化碳排放。

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下一个经济限制：对AI驱动的未来的预测

这部分改变了对未来的关注，并分析了增长预测，对劳动力市场的深刻变化以及AI和机器人技术之间的强大协同作用。

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• 数据、决策、增长：人工智能在商业和现代经济中促进企业成功的力量

十亿美元效果的投影：未来的增长和生产力

对人工智能未来经济影响的预测是巨大的。普华永道（到2030年到2030年），麦肯锡（麦肯锡（Genai）每年为2.6-4.4万亿美元）和UNCTAD（4.8万亿美元到2033年的市场量）等机构表明，增长阶段将在根本上改变全球经济。这种增长由几个关键因素提供支持。

未来增长的驱动力

• 认知工作的广泛自动化：也许最重要的驱动力是AI自动化以前被认为是人类知识领域的认知任务的能力。麦肯锡估计，由于生成的AI，今天的工作活动中有一半可以在2030年至2060年之间自动化 - 预测比以前十年。这种自动化浪潮不仅记录了常规任务，而且还记录了软件开发，营销，客户服务和F＆E领域的复杂活动，这些活动共同占了生成AI潜在价值的75％。
• 创新的加速：除了效率纯粹提高外，AI还有可能充当基本创新的运动。加速新想法，材料，药物和商业模型的能力至关重要，尽管更难量化增长驱动力。如果AI不仅优化了现有过程，还可以实现新的科学突破，您的角色正在从提高效率的工具转移到基本经济进步的来源。
• 生产率增长：认知工作的自动化直接导致劳动生产力的提高。据估计，仅生成AI可能会将劳动力生产率的年增长率提高到2040年，增加了0.1至0.6个百分点。结合所有其他自动化技术，每年的增长甚至可能达到3.4个百分点。甚至更保守的估计，在未来十年中，生产率增长的可持续增长增加了0.3个百分点。

但是，实现这种巨大潜力并不仅仅取决于技术发展。公司战略起着至关重要的作用。 AI的当前和预测影响的广泛多样化可以通过公司的不同方法来解释。麦肯锡调查数据在此处揭示：唯一通过使用Genai对操作结果（EBIT）的可测量影响最大的功能是工作过程的重新设计。同时，其他数据表明，介绍AI代理的公司中不到一半，其操作模型从根本上重新考虑。

这导致明显的二分法。将AI视为“增量附加组件”的公司 - 一种可以自动化单个任务而不更改周围过程的工具，而只能看到最小的回报，这与Acemoglu的适度预测相对应。相比之下，有些公司执行“大型新电缆” - C级进行的流程，治理和人才模型的战略转变。正是这些公司释放了AI的指数价值。因此，在公司自我转变的意愿和能力背后，数万亿美元的潜在价值被关闭。因此，人工智能的最终经济效应不是一个技术问题，而不是组织变革的问题。

工作的未来：劳动力市场的动荡和重塑

与几乎没有任何技术浪潮相比，AI融入经济中的整合将像深刻和全面地改变全球劳动力市场。影响将是普遍的，并影响所有资格级别和部门，这需要对工作，资格和社会保障的基本重新评估。

暴露程度

国际组织的数量说明了即将进行的转型的程度。国际货币基金组织（IMF）估计，AI的全球雇用近40％受到影响。在发达经济体中，这一比例甚至增加到60％。与以前的自动化浪潮有决定性的区别，主要影响手动和常规活动，是AI直接介入了高度合格的认知工作的领域。布鲁金研究所的一项研究表明，拥有学士学位的训练有素，高薪的工人可能会受到五倍以上的五倍以上，就像拥有一所高中学位的AI一样的AI接触。

工作场所破坏与创造

公众辩论通常是由于对大规模失业的恐惧而塑造的，但数据表明了更为复杂的大规模结构变化形象 - “创造性破坏”的过程。世界经济论坛（WEF）预测，到2030年，KI将在全球创造1.7亿个新就业机会，而9200万个就流离失所。因此，净效应是积极的，但隐藏了一个巨大的逆转过程。

• 新角色：将创建与AI技术直接连接的全新专业，例如：B。及时工程师，算法审计师，AI伦理专家和AI系统的培训师。
• 滚动角色：同时，基于数据输入，处理和简单分析的行政和商业活动将急剧恢复。

资格两极分化和不平等

AI革命的最大社会挑战也许是它倾向于收紧不平等现象。人工智能可能会增加两国和之间的收入和资产。

• 工作两极分化：劳动力市场有望自我两极分化。结果是对补充AI的资格的需求很高，例如战略思维，创造力，情商和复杂的问题解决。同时，可以用AI代替的资格（例如某些编程语言，数据分析或文本创建）将失去价值。
• 工资差：可以有效使用人工智能的员工会增加其生产率和工资的提高。那些不能这样做的人威胁要倒退。这可能会导致收入剪刀的进一步传播。
• 人口统计学维度：适应性不是平均分布的。通过数字技术长大的年轻员工可以更容易利用新机会，而年长的工人可能会很难适应。一些研究还表明，妇女的职业比男性更受自动化的影响，尤其是在收入高的国家。

这一变化需要大量的全球努力来培训和进一步的教育。 WEF估计，到2030年，今天出席的资格中有39％将过时。对此，有85％的雇主计划优先考虑对其劳动力的进一步培训。这也可能会改变教育系统，并可能会增加专业的“ AI技术学校”，该专业的“ AI技术学校”的重点是AI在某些职业中的实际应用，而不是传统的学位。

AI对劳动力市场的影响：全球快照

AI对劳动力市场的影响：全球快照 - 图像：XPERT.Digital

AI对劳动力市场的影响显示了一​​个复杂的全球快照。根据国际货币基金组织的数据，与以前的自动化相反，所有工作场所中约有40％的工作场所在全球范围内暴露于AI曝光，尤其影响了高素质的认知职业。在工业化国家中，曝光率约为60％，这意味着更高的风险，但也有更大的机会从优势中受益。新兴国家的暴露量约为40％，导致立即疾病降低，但国家之间不平等的风险。收入低的国家占26％，显示出最低的接触，但缺乏基础设施和合格的工人来利用AI的优势。

全球经济论坛预测全球就业的净增长，从2030年到2030年，将创造1.7亿个新工作，而9200万个工作岗位流离失所。根据布鲁金斯（Brookings）和ILO工人的说法，大学学位特别受到影响，而工业化国家的妇女职业则更加自动化。资格的变化是一个重大挑战：WEF估计，到2030年，现有资格中有39％将过时，而63％的雇主将资格差距视为进一步发展的主要障碍。

共生革命：AI，机器人和物理经济

尽管关于AI的大多数辩论都集中在数字和认知世界上，但物理世界中同样深刻的革命发展。这是由人工智能（“大脑”）和机器人技术（“身体”）的融合提供的。这种共生不仅创造了渐进的自动化。它产生了一类新的自主代理，能够在现实世界中智能和适应性地执行复杂而动态的任务。

协同作用解释了

传统机器人本质上是预编程的机器，它们在结构强大的环境中执行重复任务。 AI的整合正在从根本上改变这一点。 Ki使机器人能够通过摄像机和LIDAR（计算机视觉）等传感器来感知周围环境，解释收集的数据，实时做出明智的决策，并从经验（机器学习）中学习。这种协同作用将刚性工具的机器人转变为可以在非结构化和不断变化的环境中运行的灵活的自主系统。

物理行业的转变

AI和机器人技术的组合是基于体力和互动来转换整个部门的基石。

• 制造：这是现代机器人技术的出生地点，AI将自动化提升到下一阶段。 “全自动工厂”的愿景 - 完全自主的工厂 - 更近。协作机器人（COBOTS）的设计方式使他们与人一起安全地工作并承担身体上疲惫或高度精确的任务。一个更具未来派的概念是“盒子里的工厂”：模块化，AI控制的制造单元，可以在不同的位置快速使用，以实现灵活的，分散的生产，并使生产更加接近需求。
• 物流：自主移动机器人（AMRS）已经智能地浏览了仓库，可以挑选，包装和运输商品，从而大大提高了商品流的效率。这种开发将扩展到整个供应链，并使用自动驾驶卡车，远距离运输以及向客户桥接“最后一英里”的运输无人机。
• 农业：精确农业通过AI控制的机器人技术进行了革新。诸如Bonirob之类的自主机器人可以精确地识别并在田野上机械删除它们，从而大大减少了对除草剂和手动工作的需求。配备了基于AI的传感器和相机的无人机可以监测巨大区域的农作物的健康，并且只建议在需要的地方进行灌溉或施肥等有针对性的措施。
• 医疗保健：基于AI的外科机器人系统，例如DA Vinci系统，扩大了外科医生的技能。它们提高了精度，实现最少的侵入性干预措施，并可以在操作过程中以图像识别和实时反馈来支持它们。

这种AI和机器人技术的共生不仅仅是“更好的自动化”。它创建可以在物理世界中感知，计划和行动以实现经济目标的系统。自动驾驶出租车，自动杂草机器人或“盒子里的工厂”不再只是传统意义上的资本货物。他们执行以前保留为人类工作的任务。这意味着您有效地代表了新的非人类“经济参与者”类。

这种发展具有深远的后果。它从根本上质疑资本与工作之间的传统经济区别。它为自动服务创造了全新的市场。它提出了有关责任，行动能力和治理能力的新法律和监管问题，现有的法律框架工作不足。社会和立法者必须为一个世界越来越多地由自主，AI控制的代理人进行的经济决策和体育工作做准备。

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全球Ki-Arena的导航：地缘政治和战略命令

最后一部分将经济和技术革命定位在其决定性的地缘政治背景下，并通过对商业和政治管理人员的战略建议结束。

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• 欧洲在全球竞争中的AI野心：全面的分析数字殖民地，还是突破来了？

新的地缘政治国际象棋委员会：美国和中国之间的AI铆钉

人工智能的全球景观在很大程度上是由中央地缘政治动态的：美国和中国之间的激烈竞争。华盛顿的政治决策者称这场比赛是“新冷战”和“我们这一代的曼哈顿计划”。人们认为，AI的主导地位将决定未来的全球力量平衡。

技术战争的武器

两位超级大国都采取不同的策略来赢得这场比赛的优势。

• 美国战略：技术瓶颈和联盟。美国的主要策略旨在通过检查对关键技术组成部分的访问来减缓中国的进步。这表现出了最清楚的表现在高深度的出口控件中，例如来自NVIDIA的A100和H100芯片，以及其生产所需的机器。这些措施旨在否认中国获得计算能力，这对于训练大型，强大的AI模型至关重要。同时，美国正试图在政府内部扩大自己的AI专业知识，并阻止中国AI系统在联邦当局中的使用。
• 中国的战略：独立和扩展。为了应对美国的压力，中国已经大大加快了其获得技术独立性的国家战略。该策略包括大量国家资助的投资，促进国内“冠军”，并将其庞大的内部市场用于新技术的快速分发和扩展。尽管有筹码限制，但DeepSeek和Alibaba等公司的成功表明了中国的出色抵抗力及其在提高效率方面的创新力量。通过巧妙的软件和架构优化，您已经学会了通过强大的硬件来取得令人印象深刻的结果。

美国与中国之间的这种竞争同时充当了“双重创新加速器和分裂驱动力”。一方面，“种族”的叙述是创新的强大催化剂。它证明了大规模的国家研究资金，动员了民族才能，并产生了一种紧迫感，以令人叹为观止的速度推动了技术发展。另一方面，该种族远期控制，制裁，投资禁令和数据本地化法律的主要工具是在“分散”曾经全球化技术生态系统的过程中积极的。

这种分裂具有严重的经济后果。它增加了所有跨国公司的成本，迫使创建冗余和效率低下的供应链，并承担创造不兼容的技术领域的风险 - 如此被称为“ Splinternet”。这种基本的紧张意味着正好加速AI的发展的力量同时使其全球蔓延更加困难，更昂贵和政治风险。这是21世纪全球经济的决定性悖论。

巨大的分歧：竞争的监管理念

与技术和地缘政治竞争并行，世界将分散分为人工智能的三个不同的监管障碍。这些区块中的每一个都追求自己的愿景，该愿景基于不同的价值观和目标，并具有深远的经济后果。

破碎的经济后果

这种监管差异迫使跨国公司适应了每个地区的AI产品和合规策略，从而大大提高了成本和复杂性。它阻碍了跨境数据流量，这是强大的AI模型开发的生活的精神病，并在研究和开发方面进行了全球合作。公司必须在零散的监管环境中采取行动，这使战略计划和全球规模变得困难。

地缘政治AI景观：比较概述

地缘政治AI景观：比较概述图像：xpert.digital

地缘政治AI景观在目标和监管方法上显示出明显的区域差异。美国主要通过市场控制的，特定和创新 - 友好的监管哲学来追求商业创新和技术领导。您的政策基于执行订单，F＆筹集和出口控制，这导致了高创新速度，但具有监管差距和潜在市场集中的风险。

另一方面，欧盟通过基于权利的，基于风险的基于风险的和横向的监管方法的重点是保护基本权利和信托形成。这导致了较高的合规成本和潜在的创新速度，但是通过“布鲁塞尔效应”实现了全球标准设置，但可能会导致竞争性劣势。

中国通过以国家控制，自上而下和以主权为导向的方法来追求国家控制，技术独立性和社会稳定。国家AI战略以及有关数据本地化和算法控制的法律，可以在战略领域快速，指导的扩散和创新促进，但会导致数据分散和有限的市场访问。

基于AI的世界的战略建议

人工智能时代已经崩溃了，并在前所未有的挑战和机遇之前介绍了商业和政治的高管。为了最大程度地提高优势并最大程度地降低风险，需要采取确定的战略措施。

适用于公司领导者

• 接受“大型新电缆”：AI的真实价值不是由孤立使用新技术而是通过公司的根本转型而释放的。管理级别必须改进工作流程，流程和操作模型的重新设计。正如麦肯锡的数据所示，这是对操作结果产生可衡量影响的决定性因素。这需要从AI解决方案的“法兰”偏离与公司DNA的深刻融合。
• 投资人才和进一步的培训：资格差距是成功转型的最大障碍之一。由于到2030年，当今几乎40％的技能将过时，因此公司必须大规模投资于再培训和进一步培训员工队伍。重点应该放在补充AI的技能上：批判性思维，创造力，解决能力和情商。创造终身学习文化至关重要。
• 积极的风险：引入AI在不准确，网络安全，违反知识产权和算法偏见方面具有很大的风险。公司必须在最高管理层建立具有明确责任的强大治理结构。这包括实施用于检查AI生成的内容的流程以及对风险的积极控制，以确保客户和员工的信任并避免昂贵的错误。
• 在零散的世界中导航：越来越多的监管差异需要全球运营公司的灵活性。您必须制定特定区域的策略，以符合不同的法规（例如欧盟AI法案），而不会失去您的全球竞争力。这需要深入了解地缘政治格局以及适应当地法律框架条件的产品和服务的能力。

对于政治决策 - 制定者

• 促进基本准备：IMF的AI准备指数（KIPI）提供了清晰的路线图。政府，尤其是在门槛和发展中国家，必须主要投资于基本知识：数字基础设施（电力，互联网，互联网，计算能力），STEM形成以及数字合格的就业人数的发展。如果没有这些基础，这些国家可能会失去联系，并将其排除在AI革命的优势之外。
• 在创新和监管之间找到平衡：必须创建敏捷的监管框架，以建立公众信任并减少损害而不会窒息创新。恐惧驱动的过度调节可能会导致其他地区的技术领导。重点应该放在基于风险的方法上，这些方法提供了严格的规则，即对个人和社会的最大危险。
• 过渡到劳动力市场的缓冲：由人工智能造成的断层需要积极主动的政治措施。加强社会保障系统和大规模培训和进一步教育计划的融资对于支持受自动化影响的员工至关重要。这是应对社会紧张局势并确保广泛分配AI革命的利润所必需的。
• 促进国际合作：尽管地缘政治竞争，AI的安全，道德和标准的全球对话至关重要。 AI的影响是无限的，缺乏国际协调在治理中是一个很大的全球风险。迫切需要确定共同标准的举措，尤其是在安全性和滥用AI方面。

最后，分析表明，IMF KIPI发现的“预备差距”代表了全球不平等的新前线。具有AI能力的国家（主要是富裕的国家）与AI独立国家（主要是发展中国家）之间存在明显的差距。这不仅是技术差距，而且是未来经济差异的指标。具有AI能力的国家能够使用AI的巨大生产率增长和附加值。另一方面，缺乏基础设施，资格和机构框架条件的非AI独立国家承担着感觉负面影响（工作损失，社会不稳定）的风险，而不会受益。因此，AI威胁要成为全球不平等的强大放大器，并在各国之间造成新的，潜在的永久差距。这种“预备鸿沟”的桥接是21世纪最紧急的全球政治挑战之一。

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