生成式AI集中在关键大都市地区，引发不平等担忧

新数据显示，生成式AI的增长集中在少数几个关键大都市地区，引发了关于需要干预以促进更包容的AI格局的讨论。

生成式AI领域正在经历快速增长，众多企业家、投资者和技术思想家都在预测其赢家。然而，最近的数据表明，尽管有民主化技术的承诺，生成式AI的扩张可能进一步集中在少数大都市地区，挑战了去中心化的观念。

虽然开源倡议和许可协议为生成式AI技术的广泛获取铺平了道路，但特定大都市地区招聘广告集中表明了一个不同的现实。根据布鲁金斯学会的研究，截至2023年7月的一年中，超过60%的生成式AI招聘广告集中在十个大都市地区，其中很大一部分在湾区。这一趋势反映了数字技术在科技中心的历史集中。

历史上，颠覆性技术一直集中在核心地区，为这些先驱地区创造了持久的优势。生成式AI似乎遵循类似的模式，由对专门人才、网络效应和本地集群创新利益的需求驱动。虽然计算能力的提高和可负担性可能允许未来更多的去中心化，但几个因素继续使AI开发集中化。

AI集中的关键因素

几个因素导致AI活动在特定地区的集中。核心管理和设计枢纽中高度熟练的专业人员和专业知识的存在吸引了 AI开发。

AI的早期进入者享有竞争优势，使新兴地区难以赶上。技术挑战：构建和训练基础模型的复杂性往往将AI开发锚定在资源丰富的地区。

为了解决生成式AI的集中问题并促进AI格局的包容性，政策制定者和行业参与者必须考虑一系列干预措施：扩大研发：扩大像国家人工智能研究所计划这样的倡议，该计划支持大学 across 多样化的研究议程，可以帮助更广泛地分配AI研发。

创建国家AI研究资源（NAIRR）可以民主化获取基本数据和计算资源，降低非超级明星枢纽的AI开发成本。各州和地区应投资数字教育和培训计划，重点关注代表性不足的群体，以确保更广泛地获得AI技能途径。政府机构将AI指定为“关键行业”，为各州和地区获取资源并培育本地AI生态系统提供了机会。

充满不确定性的未来之路

虽然人们希望开源开发和基于云的计算将使AI摆脱集中枢纽，但关于生成式AI招聘广告的最新数据表明，数字部门的赢家通吃动态可能会持续。AI的增长路径是复制以前的数字技术还是采取不同的道路，还有待观察。无论如何，需要在国家、州和地方层面采取主动措施，以确保AI的利益惠及不同地区的更广泛受众。