“计算南方”依赖结构深化与韩国的双重应对战略
总括摘要
随着人工智能价值链向以数据中心、半导体和电力为中心的美国重新配置，尼泊尔、帕劳等小型发展中国家正固化为人工智能能力的消费国。服务费用外流与自动化导致的就业减少成本同时加重的结构在财政基础狭窄的发展中国家尤为尖锐，这直接关系到新技术领域国家间不平衡扩散的核心问题。韩国与台湾一起被归类为人工智能投资热潮的受益国，但近期投资情绪降温信号显现，同时也面临重新融入美国主导的技术标准和基础设施体系的风险，因此处于非“计算南方”受害国的中间国地位，需思考在美中之间对冲的策略。因此，政策应对需将对发展中国家的支持设计为ODA（官方发展援助）和数字鸿沟解决合作，并通过半导体和云计算采购多元化来提高国内基础设施的自立性，分别设计为独立轨道。在参与多边数字合作渠道时，也需事先检查其是否最终可能导致美国技术标准的纳入。
I. 议题情况分析
“计算南方”依赖结构深化的担忧：议题情况分析
1. 议题背景及经过
○ 尼泊尔《加德满都邮报》将其定义为“不是生产人工智能能力的国家，而是消费的国家”[1]。
○ 提出了“人工智能服务费用流向海外，而自动化导致的劳动需求减少则由国内承担”的结构性问题[1]。
○ 尼泊尔本身是财政基础狭窄的小型发展中国家。
- 依赖公共部门就业和服务业劳动收入的税收。- 自动化导致就业减少时，国家财政基础本身会受到动摇的担忧是当地专栏的核心问题意识[1]。
○ 同一媒体在另一篇文章中也提到了教育现场的混乱。
- 指出了教师的困惑和学生对人工智能的依赖（抄袭）扩散的问题[10]。- 报道了传统考试评估体系无法跟上人工智能扩散速度的情况[10]。
○ 太平洋岛国也确认了类似的问题意识。
- 帕劳媒体报道了当地活动家的发言：“太平洋不应成为外部创造的人工智能系统的简单消费者”[15]。- 提出了符合太平洋地区语言和文化的自主人工智能工具开发的必要性[15]。
○ 这一趋势与发展中国家普遍的数字鸿沟讨论相吻合。
- 存在一种观点认为这是过去互联网和智能手机普及时期提出的南北差距争论的延续[3]。- 新冠疫情后，自动化和智能工厂的扩散对发展中国家的影响被评估为正负交织的复杂情况[3]。
2. 当前情况
○ 基础设施差距直接导致人工智能能力差距的结构正在固化。
- 美国拥有5427个数据中心，累计民间人工智能投资3352亿美元，形成压倒性优势[9]。- 人工智能竞争的重心已从模型性能转向数据中心、半导体和电力的获取[9]。
○ 在非洲也尝试了逆向思维的接近。
- 正在推进将人工智能数据中心的巨大电力需求作为农村电气化的“锚需求”的构想[14]。- 这是将计算基础设施的边缘化转变为电力基础设施扩展机会的当地尝试[14]。
○ 在亚洲新兴国家中，投资集中现象也十分明显。
- 台湾和韩国是人工智能投资热潮的最大受益国，但近期投资情绪降温的信号显现[17]。- 印度的投资流入相对受到限制[17]。
○ 印度将“扩散与副作用管理”视为面临的任务，而非人工智能前沿竞争。
- 在全球范围内，人工智能发展速度调控的论调正在扩散，而印度则有着不同的考量[4]。- 对于不领先于前沿的印度而言，广泛应用的副作用管理是更为紧迫的任务[4]。
○ 在中国，自动化导致的贫富差距扩大问题也受到关注。
- 人形机器人企业的估值过热以及对普通劳动者的影响在经济学界引发争论[7]。
3. 主要行为者及立场
○ 尼泊尔、帕劳等当地媒体和知识分子：依赖结构的当事者和警示者。
- 同时担忧国家财政基础的侵蚀和文化、语言主权的丧失[1][15]。- 要求建立自主的人工智能能力和数据控制权[15]。
○ 美国：计算基础设施的最大拥有国和事实上的标准制定者。
- 基于数据中心和民间投资的压倒性优势，诱导盟友和友国纳入技术标准[9]。- 国内围绕数据中心电力需求的反对在政治上成为争议焦点[14]。
○ 中国：通过独立生态系统构建寻求替代路径。
- 推动国内人工智能主导的经济转型，但面临人形机器人估值过热和不平等扩大等担忧[7]。
○ 中坚国（德国、印度、日本、英国等）：寻求“既非竞争也非依赖”的第三条路径。
- 虽然没有单独构建前沿人工智能的能力，但也警惕对美中依赖的加深[8]。- 卡内基国际和平基金会提出了通过“突破能力”获取中坚国战略的建议[8]。
○ 国际经济组织（PIIE、IMF等）：将不均等分配风险正式议程化。
- PIIE评估认为，人工智能成果的获取与各国的计算基础设施、技术和投资可及性密切相关[2]。- IMF曾警告称，欧盟内部的人工智能利益和成本将不均等地分配给各国和阶层[6]。
4. 核心争议点
○ 成本外流与就业损失的非对称性。
- 服务使用费流向海外平台，而自动化导致的就业减少成本则完全由当地承担的结构[1]。
○ 财政主权侵蚀的担忧。
- 在依赖劳动收入基础税收的发展中国家，自动化的扩散可能威胁到国家财政基础本身[1]。
○ 基础设施差距的固化可能性。
- 在数据中心、电力和半导体获取竞争中落后的国家，短期内难以缩小人工智能能力差距[9]。
○ “作为消费者的固化”的结构性担忧。
- 尼泊尔和帕劳的案例均警告其国家可能固化为非人工智能生产国的永久消费国[1][15]。
○ 中坚国应对战略的局限。
- 像计算联盟这样的多边替代方案最终也面临被特定强国技术标准重新编排的结构性风险[9][13]。
II. 议题深入分析
“计算南方”依赖结构深化的担忧：议题深入分析
1. 根本原因分析
○ 人工智能价值链的物理结构本身是赢家通吃型的。
- 人工智能竞争的重心已从模型性能转向数据中心、半导体和电力的获取[9]。- 最快启动芯片集群的地区在数据中心经济学中占据决定性优势[13]。- 美国拥有5427个数据中心，累计民间人工智能投资3352亿美元，拉开了差距[9]。
○ 这种非对称性从设计阶段就以消费国为前提。
- 尼泊尔被定位为“不是生产人工智能能力的国家，而是消费的国家”[1]。- 人工智能服务费用流向海外，而自动化导致的就业减少成本则留在国内[1]。- 价值创造与成本负担的地理分离是结构的核心[1]。
○ 财政基础狭窄的小型发展中国家受到的冲击更为直接。
- 依赖公共部门和服务业劳动收入的税收的尼泊尔经济，自动化导致的就业减少直接导致国家财政基础的削弱，这是当地专栏的核心问题意识[1]。- 这并非发展中国家普遍存在的问题，而是在税基狭窄的特定类型经济中更为尖锐的问题。
○ 教育和人力培养体系的应对滞后也是根本原因之一。
- 尼泊尔的学校现场同时经历教师的困惑和学生对人工智能的依赖（抄袭）扩散[10]。- 传统考试评估体系无法跟上人工智能扩散速度，能力积累的通道本身受到动摇[10]。
2. 结构性背景
2-1. 经济结构：资本、电力、基础设施的集中
○ 国际机构层面也共享了人工智能投资和成果分配在各国之间不均等的预期[2]。
- 经济多快引入技术、是否具备计算基础设施、技术、投资和国际可及性等条件决定了是否受益[2]。- 缺乏这些条件的国家最终汇聚为计算南方的结构。
○ 亚洲内部也存在投资集中现象的明暗交替。
- 台湾和韩国是人工智能投资热潮的最大受益国，但近期投资情绪降温的信号显现[17]。- 印度的投资流入相对受到限制[17]。- 无法参与前沿竞争的国家在投资繁荣期也可能停留在受益之外的风险。
○ 电力基础设施成为新的变量。
- 在非洲，出现了将人工智能数据中心的巨大电力需求作为农村电气化的“锚需求”的尝试[14]。- 这是将计算边缘化转变为电力基础设施扩展机会的当地应对，但数据中心的引入本身仍然依赖于发达国家的资本。
2-2. 政治结构：中坚国的对冲与发展中国家的排斥
○ 在美中两强体制下，中坚国甚至难以确保自主性。
- 美国基于数据中心、半导体和电力的优势，推动盟国实际上选择阵营的“硅谷和平”构想[9]。- 中国则以WAICO为前导，推进独立生态系统的构建和G20舞台的合作论述[9]。- 卡内基国际和平基金会提出的计算联盟构想在执行阶段最终也面临被美国技术标准重新编排的结构性风险[9][13]。
○ 德国、印度、日本、英国等中坚国的立场也不容乐观。
- 这些国家无法单独构建前沿人工智能，同时依赖美国或中国则面临被切断的风险[8]。- 中坚国的应对仅停留在“竞赛与依赖之间的中间路径”的探索[8]。- 在中坚国都面临如此限制的情况下，尼泊尔、太平洋岛国等小型发展中国家的谈判能力几乎为零。
○ 欧盟的案例显示，区域一体化也无法消除依赖风险。
- IMF警告称，人工智能在未来五年内可能将欧洲的生产力提高约1%，但利益和成本将不均等地分配[6]。- 在数据中心和电力网络竞争中，欧洲在结构上落后于美国和中国的局面正在固化[6]。- 拉加德欧洲央行行长指出的“技术外面时失去增长，接受时则依赖于美中”的二分法是连发达经济体也难以逃脱的困境[6]。- 27个成员国层面的整合完成这一解决方案也面临财政主权分散的结构性制约[6]。
2-3. 社会结构：自动化导致的就业冲击的非对称分配
○ 在发达经济体中也提出了“无就业增长”的担忧。
- 经济持续增长的同时，新就业需求却没有增加的结构性问题在新加坡媒体上被提出[12]。- 在澳大利亚，AI带来的生存风险被认为不如“裁员陷阱”更为现实的威胁，这一观点在财政部报告中被提及[16]。
○ 在中国，机器人和自动化带来的贫富差距扩大问题也成为经济学界的争论焦点。
- 人形机器人企业的估值过热以及对普通劳动者的影响也被提及[7]。- 在发达国家和中等收入国家中，甚至在这种程度的担忧出现的情况下，社会安全网脆弱的小型发展中国家的冲击吸收能力无疑是有限的。
3. 历史先例及类似案例比较
○ 被评估为信息化时代南北差距争论的重演。
- 21世纪初互联网和智能手机普及对南北差距的影响的争论已积累了很长时间[3]。- 新冠疫情后，自动化、智能工厂和在线交易的扩散对发展中国家的影响被评估为正负交织的复杂现象[3]。- 数字鸿沟讨论在每次技术转型期都重复出现的结构性模式。
○ 与全球化第一轮（制造业外包）的类比也被提出。
- 领先企业（如Anthropic首席执行官）的速度调控要求与各国政治领导人和共产党立即反应的模式与过去全球化阶段的赢家和输家重组争论相似[5]。- 不过，过去的制造业外包是将生产基地和就业转移到发展中国家的路径，而人工智能自动化则是将生产留在发达国家，仅将成本（就业减少）转嫁给发展中国家的逆向结构。
○ 太平洋岛国对“外部设计系统消费者”的警告是过去通信和媒体基础设施依赖争论的延续。
- 帕劳当地活动家警告称：“太平洋不应成为外部设计的人工智能系统的简单消费者”，并呼吁建立区域主导的人工智能工具和语言、文化安全装置，获取数据控制权[15]。- 这与太平洋岛国在过去通信卫星和广播内容领域经历的外部依赖经验相同，延续了相同的问题意识[15]。
4. 议题发展的核心变量
○ 数据中心和电力基础设施投资的地理再配置情况。
- 非洲式“锚需求”模型是否能实际转化为电气化成果，将决定计算边缘地区的替代路径是否成立[14]。
○ 计算联盟类多边构想的实质性自主性保障情况。
- 中坚国多边联盟是否最终被纳入美国技术标准，或是否能获得独立的谈判能力将是分水岭[9][13]。
○ 美中人工智能安全对话等强国间风险管理协商的水平。
- 预计于9月举行的美中人工智能安全对话即使成功，也很可能仅限于安全相关品项的选择性脱钩[9]。- 在这种情况下，计算南方国家将作为大国协商的附属品纳入规范框架，难以拥有发言权。
○ 发展中国家税收结构的改革速度。
- 依赖劳动收入征税的财政模型是否能根据自动化时代进行重新设计，将决定尼泊尔等小型发展中国家的国家财政可持续性[1]。
○ 教育和人力培养体系的重组速度。
- 被抄袭和依赖扩散所阻碍的现有教育评估体系能否转变为人工智能应用能力，将决定长期生产国转型的可能性[10]。
III. 最终推荐应对方案
“计算南方”依赖结构深化的担忧：综合判断与应对方案
1. 综合判断
○ “计算南方”现象不是暂时的差距，而是人工智能价值链的结构性结果。
- 拥有数据中心、半导体和电力三者的少数国家在经济学上占据决定性优势[13]。- 美国的5427个数据中心和3352亿美元的累计民间投资差距在短期内难以缩小[9]。- 尼泊尔、帕劳等的警告是这一结构底层发出的信号[1][15]。
○ 这一议题直接与新技术（人工智能）领域的核心问题，即国家间不平衡扩散问题密切相关。
- 新技术发展现状和国际监管制度变化是核心监测点，仍然适用。- 同时，在人工智能国家间竞争议题领域，应被视为强国与发展中国家之间的结构性差距问题。
○ 韩国在这一结构中处于双重位置，这一点是含义的出发点。
- 与台湾一起被归类为人工智能投资热潮的最大受益国，但近期投资情绪降温的信号显现[17]。- 同时也面临重新融入美国中心基础设施和技术标准的中坚国型依赖风险[9]。- 属于非“计算南方”的受害国，而是思考在美中之间对冲的中坚国范畴。
○ 因此，韩国的应对需将“计算南方支持”和“国家对冲战略”两个轨道分开设计。
- 对发展中国家的支持应通过公共开发援助（ODA）和数字鸿沟解决合作框架进行接触。- 国家定位管理应在人工智能技术和国家竞争议题领域，通过提高基础设施自立性进行接触。
2. 短期执行计划（6个月内）
○ 科学技术信息通信部与外交部联合对“计算差距”现状进行正式检查。
- 检查国内人工智能投资减缓信号的实质，并分析与台湾等的比较案例[17]。- 量化半导体和云计算采购对美国的依赖程度。
○ 加强韩国在G20、联合国下数字合作讨论中“中坚国数字差距”议题的参与。
- 预先审查卡内基国际和平基金会提出的“计算联盟”构想的条件和局限性[9][13]。- 事先评估参与多边渠道最终可能导致美国技术标准重新编排的风险[9]。
○ 优先检查针对发展中国家的ODA项目中的人工智能素养和教育领域。
- 注意到尼泊尔案例中，教育现场的评估体系混乱妨碍了能力积累的现象[10]。- 检查是否将人工智能应用教育课程重新设计的项目纳入现有科学技术ODA项目中。
3. 中期执行计划（1~2年）
○ 通过半导体和云计算采购多元化，推动基础设施自立性提高。
- 设计选择性参与美国“硅谷和平”构想的战略，而非全面纳入[9]。- 持续比较国内数据中心和电力基础设施扩展投资的速度和规模与美国和中国的差距。
○ 考虑针对亚洲和太平洋发展中国家的“数字差距缓解”合作平台。
- 注意到帕劳等太平洋岛国提出的“自主人工智能工具和数据主权”要求[15]。- 考虑将基础设施边缘化转变为区域开发机会的案例，如非洲的数据中心与农村电气化联动模型[14]。- 这可以作为与东盟及区域发展中国家的合作外交资产。
○ 预先评估国内自动化导致的就业减少和税收基础的影响。
- 重新审视尼泊尔案例中“自动化导致就业减少，国家财政基础本身会受到动摇”的逻辑，以适应韩国的情况[1]。- 韩国的税收基础较广，直接打击有限，但特定行业集中就业减少的情景需要单独分析。
4. 长期执行计划（3年以上）
○ 在国际人工智能规范形成过程中，将“计算差距解决”议题常态化。
- 寻求在美中人工智能安全对话等强国中心讨论中反映中坚国和发展中国家的视角的渠道[9]。- 确保发展中国家的“消费国固化”担忧不被排除在国际规范讨论之外。
○ 向国际社会提议自主计算能力的区域分担模型。
- 考虑补充中坚国间计算联盟类构想最终被纳入美国标准的局限性的替代模型[9][13]。- 但这需要相当的资本和技术投资，因此执行可能性被评估为有限。
5. 监测指标及触发点
○ 投资指标：韩国和台湾人工智能投资流入趋势的反转情况[17]。
- 如果投资降温成为趋势，可能转变为国内基础设施投资空白风险。
○ 规范指标：美中人工智能安全对话及G20人工智能合作讨论的进展情况[9]。
- 如果强国中心的协议固化为排斥发展中国家和中坚国的格局，韩国的多边渠道战略需要调整。
○ 基础设施指标：美国数据中心和民间投资差距的进一步扩大情况[9]。
- 如果差距进一步扩大，韩国的半导体和云计算多元化的紧迫性将增加。
○ 社会指标：国内特定行业的自动化导致的就业减少速度。
- 定期重新评估尼泊尔式财政冲击情景在国内的适用可能性[1]。
○ 区域指标：太平洋和亚洲发展中国家的“数据主权”要求扩散情况[15]。
- 如果扩散，需将其纳入韩国的ODA和数字合作战略。
6. 摘要结论
○ “计算南方”问题源于尼泊尔、帕劳等小型发展中国家的财政和就业冲击警告，但其结构性根源在于美国中心的人工智能基础设施集中[1][15][9]。
○ 韩国并非这一结构的受害国，而是同时承受投资受益和技术标准依赖风险的中坚国位置[17][9]。
○ 因此，应对措施应将发展中国家支持（数字合作、ODA）与国家对冲（基础设施自立、采购多元化）分为独立轨道并行进行。
○ 短期内进行现状检查和多边渠道参与，中期内推动基础设施多元化和区域合作平台，长期内参与国际规范形成。
○ 需要持续观察投资、规范、基础设施、社会和区域五个维度的指标，并在触发事件发生时立即调整战略，采取灵活的应对方式。
参考文献
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[4] [亚洲新闻频道] 全球呼吁放慢人工智能进展的声音越来越多。印度面临不同的计算
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[6] [EAI 东亚研究院] 人工智能发展与欧盟引发的新不平等警告：单一市场整合的局限与中坚国的含义
[7] [南华早报] 中国的人工智能主导转型正在形成。为什么一些经济学家呼吁谨慎？
[8] [卡内基基金会] 人工智能突破能力：在竞争与依赖之间的中坚国路径
[9] [EAI 东亚研究院] 美中人工智能霸权竞争与中坚国的基础设施依赖风险：对冲战略的条件与局限
[10] [加德满都邮报] 尼泊尔学校准备好迎接人工智能接管了吗？
[11] [卡内基基金会] 人工智能劳动辩论：关于未来工作的三种观点
[12] [亚洲新闻频道] 大阅读：人工智能正在创造一个无需更多工人的经济。我们应该担心吗？
[13] [卡内基基金会] 计算联盟：如何在自由世界中构建人工智能的未来
[14] [非洲报告] 锚需求：全球对人工智能的能源需求能否帮助电气化农村非洲？一项新倡议正在测试人工智能处理能力的需求是否能作为整个大陆电气化的引擎
[15] [岛屿时报（PW）] 太平洋不应成为人工智能的消费者：Wahuzue
[16] [澳大利亚金融评论] 忘记流氓机器人；人工智能最大的威胁是“裁员陷阱”
[17] [Mint] 人工智能贸易在台湾和韩国降温。为什么印度没有看到资金流入
[18] [德意志之声（DW）] 数据中心的反弹考验欧洲的人工智能雄心
[19] [Mint] Kaushik Basu：人工智能末日是不可避免的吗？如果我们遏制大科技的财富集中
[20] [加德满都邮报] 人工智能可以模仿我们的歌曲。它能保护它们吗？
[21] [Ámbito Financiero] 人工智能的兴起可能加剧富裕国家的财政危机 - https://www.ambito.com/como-el-aumento-la-inteligencia-artificial-podria-agravar-la-crisis-fiscal-del-mundo-rico-n6328120
[22] [国际新闻] 人工智能热潮可能引发严重市场冲击，英格兰银行警告
[23] [DigiTimes Asia] 韩国人工智能计算压力影响研究人员和初创企业
*本文为使用 AI 从韩语原文翻译而来，部分译文或语感可能存在偏差。
本报告由 EAI 研究员策划，基于 AI 辅助的精细研究，并由 EAI 研究员最终撰写的深度分析报告。
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