據報道，OpenAI 首席執行官 Sam Altman 正在尋求高達 7 萬億美元的資金，以重塑全球半導體行業，為人工智慧提供動力。 一家公司能夠提出比日本GDP更大的融資目標，而不會被嘲笑出市場，這是生物技術市場高度集中的另乙個跡象。
從醫學突破的承諾到選舉干預的危險，從有益的氣候研究的希望到破解基礎物理學的挑戰，人工智慧太重要了，不能被壟斷。
然而，市場正在朝著這個方向發展，因為開發最先進的人工智慧的資源和人才牢牢掌握在極少數公司手中。 對於資源密集型資料和計算能力（稱為“計算”）尤其如此，這是為各種 AI 應用程式訓練大型語言模型所必需的。 研究人員和中小企業將面臨再次致命地依賴大型科技公司的風險，否則他們將錯過最新的創新浪潮。
大西洋兩岸都掀起了一股公共投資的狂潮，試圖在計算領域創造公平的競爭環境。 為了確保科學家能夠獲得與矽谷巨頭相當的能力，美國上個月建立了乙個國家人工智慧研究資源。 該試點專案由美國國家科學院領導。 它將與其他 10 個聯邦機構和 25 個民間社會團體合作，促進資料和計算的授予，以幫助研究和教育界構建和理解人工智慧。
早在 2018 年，在最近的生成式人工智慧浪潮帶來新的緊迫感之前，歐盟就建立了乙個具有類似目標的去中心化超級計算機網路。 Eurohpc一直相對不為人知，該計畫似乎沒有得到充分利用。 正如歐盟委員會主席烏爾蘇拉·馮德萊恩（Ursula von der Leyen）在去年年底所說：我們需要利用這種力量。 歐盟現在認為，對超級計算機的民主化訪問也有助於建立“人工智慧工廠”，使小企業能夠將資源集中在開發新的尖端模型上。
長期以來，網際網絡接入一直被討論為一種公用事業，因為它對教育、就業和資訊獲取具有重要意義。 但是，這方面的規則從未被採納。 但是，隨著計算作為一種共同利益的釋放，美國和歐盟已經表現出了投資公共數字基礎設施的真正意願。
即使最新的措施被視為新外衣的產業政策，它們也是塑造數字市場並抵消大型科技公司在社會各個角落的巨大影響力的長期努力的一部分。
這些**通過擴大對底層計算資源的訪問來做出正確的決策，但此類投資只是第一階段，必須與立法和監管干預措施密切協調。 反壟斷機構必須確保最大的人工智慧公司不會變得異常龐大。 安全機構必須防止惡意行為者訪問關鍵計算資源。
非歧視監管機構正忙於處理人工智慧應用表現出偏見和歧視的各種方式。 同樣，公共人工智慧投資是對旨在防止市場壟斷變成知識壟斷的政策的補充。 雖然歐盟在《數字服務法》中明智地對學術界的資料訪問進行了編碼，對平台公司施加了責任，但它並未在《人工智慧法》中明確納入此類條款。 例如，公司必須報告能源使用和資料輸入，但商業秘密將得到尊重，從而允許關鍵細節的顯著不透明性。
展望未來，必須增加對公共數字基礎設施的投資——國家資金必須從大型科技公司轉移，即使它們用於具有公共功能的專案。 2022年，美國**在人工智慧上投入了33億美元，這是一筆可觀的數額，但與工業界每年投入的數百億美元或阿爾特曼尋求的數萬億美元相比，這算不了什麼。
防止人工智慧壟斷是健康創新氛圍的一部分，對於公眾更好地了解這項技術越來越重要。 在這種情況下，目標重疊。 從歷史上看，學術研究一直是許多有價值的創新的根源。 這個生態系統絕不能被扼殺。
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