十大人工智能城市洞察

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想象一下：仅四个城市掌控着将改变80亿人生活的技术。台湾生产90%的人工智能芯片。旧金山研发的模型将在未来取代医生、银行家和政府决策。而北京以27分之一的成本实现了同样的技术突破。

这不仅是技术竞赛——更是一场权力版图的重塑。到2030年，人工智能将为全球经济贡献15.7万亿美元，但这笔财富不会惠及所有人。洞悉先机的城市将赢得胜利：成功不再取决于规模或历史积淀，唯有一个关键——你在全新七层人工智能生态系统中扮演何种角色。

新加坡已然明晰。苏黎世亦然。你的城市呢？

本分析揭示了这场关乎人类未来的全新游戏规则。

执行摘要

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当前动态：

人工智能世界已重组为七个专业化层次，各层次由不同城市主导：

  • 第一层：原材料——内蒙古（中国90%稀土处理）
  • 第二层：能源基础设施——阿拉斯加、冰岛、挪威（4-5¢/千瓦时优势）
  • 第三层：硬件——台湾、韩国（台积电92%先进芯片）
  • 第四层：云服务——西雅图、都柏林（AWS/Azure/GCP占70%市场）
  • 第五层：编排——纽约、伦敦、新加坡（AgentOps平台）
  • 第六层：基础模型——旧金山、北京、巴黎（ChatGPT、DeepSeek、Mistral）
  • 第七层：应用——新加坡、迪拜、苏黎世（智慧城市、金融科技、政府科技）

为何此事至关重要：

1. 地缘政治定时炸弹：若台湾明日发生变故，全球人工智能将停摆。80%的先进模型仅在美国和中国诞生。

2. 经济革命：中国实现突破——其AI每百万次运算成本仅需2美元，而美国需60美元。同等质量下，这相当于iPhone突然从1000美元降至30美元。

3. 职场革命：到2030年，60%的人口需要接受再培训。但希望犹存：97%实施AI的企业实现了盈利。

谁在赢谁在输：

领先者：

  • 新加坡——全球人工智能准备度最高，政府全面推行人工智能
  • 苏黎世——连续六年蝉联最佳智慧城市，金融领域人工智能应用领先
  • 旧金山——诞生ChatGPT、Claude、Gemini、Grok等全球人工智能核心技术
  • 北京/杭州——低成本高质量模型，大规模落地应用

落后者：

  • 试图包揽所有领域而非专注核心的城市
  • 缺乏人工智能教育战略的地区

这对未来意味着什么：

2026年将成为转折点。人工智能将实现自主化（无需人类干预即可决策）。城市必须立即选择自身定位：

  • 1. 生产人工智能（如旧金山）——创造技术
  • 2. 应用人工智能（如新加坡）——融入市民生活
  • 3. 服务人工智能（如都柏林）——提供基础设施

实践要点：

  • 立即投资人工智能教育——明日为时已晚
  • 选择专业化发展，勿贪多求全
  • 2030年前未制定人工智能战略的城市将沦为经济边缘地带
  • 2025年4170亿美元投资——这仅仅是开端

未来五年将决定哪些城市将在未来五十年主导世界格局。

1. 引言与方法论

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1.1 研究背景

全球人工智能格局已演变为一个复杂的生态系统，特定城市中心在人工智能研究、开发和应用领域逐渐成为主导力量。该格局正从少数枢纽的集中化向多极化生态系统转型，不同城市通过在人工智能价值链中发挥独特优势和特定角色实现差异化发展。

在七层人工智能依赖结构中，城市中心展现出专业化分工：原材料（稀土处理）、能源基础设施（可再生能源发电）、硬件基础设施（半导体与数据中心集聚）、云基础设施（计算平台开发）、编排（AI系统协调）、基础模型（核心人工智能系统创建）以及应用领域（行业特定部署）。这种多层级专业化催生出复杂的技术相互依存关系，并形成重塑全球经济格局的新型竞争优势。

术语框架

  • 基础模型中心：致力于开发基础人工智能模型与核心算法的城市中心（例如旧金山——ChatGPT，杭州——Qwen）
  • 人工智能应用城市：在现有人工智能技术实施与部署方面表现卓越的中心（例如迪拜——智慧城市应用，苏黎世——金融人工智能）
  • 混合型AI枢纽：兼具研发与应用能力的城市（如新加坡、上海）
  • 智能代理AI：具备自主决策与复杂任务执行能力的智能系统
  • 宪法AI（CAI）：将伦理原则嵌入AI系统的治理框架
  • 原生AI企业：以AI为核心产品/服务的企业，区别于运用AI工具提升运营效率的传统企业
  • AI开发人才：直接开发AI系统的专业人员（机器学习工程师、AI研究员、数据科学家），区别于日常运营中使用AI工具的普通员工
  • 地理范围：分析采用城市行政边界（除非特别说明）；大都市区数据在适用时明确标注
  • 大型语言模型（LLM）：基于海量文本数据集训练的基础AI系统，作为生成式与智能体AI应用的计算核心
  • 大规模多任务语言理解（MMLU）：标准化行业基准测试，用于评估人工智能模型在多元知识领域与推理任务中的表现
  • 推理成本：运行训练完成的人工智能模型以生成输出结果的运营开支，是商业人工智能部署可行性的关键指标
  • 超大规模基础设施：主要云基础设施公司（Meta、Alphabet、微软、亚马逊、甲骨文）为人工智能开发与部署提供基础计算资源

投资格局呈现空前规模，超大规模科技企业（Meta、Alphabet、微软、亚马逊、甲骨文）预计2025年资本支出将达4170亿美元（数据来源：2025年第三季度财报）。2025年上半年，人工智能相关资本支出对GDP增长贡献率达1.1%，彰显人工智能正从投机性技术向核心经济引擎转型。

在科研领域，中国在科研产出质量方面已取得显著领先地位。《自然指数研究领袖2025》（基于2024年数据）显示，中国科研份额达32,122项，美国为22,083项——中国调整后份额增长17.4%。中国机构占据全球百强科研机构中的43席，其中中国科学院以远超哈佛大学两倍的份额稳居全球榜首。

这标志着全球科研版图的根本性转变：前十名中仅剩两所非中国机构（较2023年的三所减少），八席由中国机构占据。中国科学院以2776.90的份额位居榜首——连续十三年保持全球领先地位，哈佛大学以1155.19的份额位列第二。中国科学技术大学（合肥）以850.60份额位列第三，浙江大学（杭州）则从第十位跃升至第四位。西方机构普遍下滑：斯坦福大学从2022年的第六位跌至2024年的第十六位，麻省理工学院降至第十七位，德国马克斯·普朗克学会从第四位跌至第九位，法国国家科学研究中心首次跌出前十（位列第十三）。

本研究系统梳理了这些多元发展路径，通过技术实力与全球人工智能价值链中的战略定位双重视角审视人工智能枢纽，基于可验证的投资数据、科研产出及政策框架，为人工智能领导力的构成要素提供了分析视角。

1.2 研究范围与目标

本研究旨在：

  • 通过多重评估框架（IMD智慧城市指数、对位人工智能城市指数、Salesforce人工智能准备度指数）识别全球领先的人工智能城市
  • 分析人工智能研发领域的投资模式与资金流向，区分基础研究与应用部署
  • 考察不同治理模式下政府政策对人工智能生态系统发展的作用
  • 评估学术机构与私营部门协作在构建人工智能创新集群中的影响
  • 评估技术基础设施与创新能力，尤其在智能体人工智能转型背景下
  • 建立涵盖四大依赖层的人工智能价值链地理框架：硬件基础设施、云基础设施、基础模型及应用程序

1.3 人工智能治理模式：全球监管路径

人工智能治理的监管格局已形成四大典型模式，各自体现不同国家的优先事项与技术战略：

1.3.1 美国：市场优先模式

  • 强调创新，早期阶段最小化监管干预
  • 风险资本驱动的生态系统优先发展突破性技术
  • 金融服务领域设立监管沙盒（范围有限）
  • 侧重部署后监管而非事前审批

1.3.2 欧盟：权利优先模式

  • 全面实施《人工智能法案》（2025年）强调基本权利保护
  • 高风险应用需满足可解释人工智能（XAI）要求
  • 严格遵循GDPR框架的数据保护规范
  • 人工智能部署遵循预防原则

1.3.3 中国：管控优先策略

  • 国家主导的人工智能发展，配合国家战略协调
  • 政府深度参与人工智能研究与部署
  • 社会信用体系整合彰显全面人工智能治理
  • 集中决策机制推动快速规模化应用

1.3.4 英国：灵活优先策略

  • 采用行业专项监管而非全面人工智能立法
  • 构建"创新友好型"监管框架
  • 着重维护脱欧后竞争优势
  • 侧重实践落地而非理论框架

1.4 人工智能领导权的地缘政治竞争：美国对阵亚洲

中美在人工智能领域的竞争呈现出根本不同的战略路径：美国通过密集投资追求技术优势，中国则侧重运营效率与可扩展部署。

1.4.1 美国战略：技术霸权

美国战略聚焦风险投资模式，致力于打造最强大但成本高昂的前沿模型。硅谷掌控着全球65%以上的人工智能初创企业资金，遵循"赢家通吃"模式，催生出突破性但资源密集型技术。

美国优势（2025年第四季度验证数据）：

  • 超大规模企业预计2025年资本支出达4170亿美元（2025年第三季度更新）
  • 2025年全年逾70%风险投资流向人工智能领域
  • 在基础模型开发（ChatGPT、Claude、GPT）及原生AI初创生态中占据主导地位
  • 顶尖学府（麻省理工学院、斯坦福大学）持续产出突破性研究
  • 完善商业AI部署与知识产权保护的监管框架
  • 全球平台主导地位（AWS占比30%，Azure占比20%，谷歌云占比13%）推动全球AI部署
  • 英语优势助力全球模型开发与国际商业应用
  • 多元化跨领域创新生态（金融、医疗、国防、娱乐）催生多样化AI应用
  • 全球最强大的风险投资生态系统，拥有成熟的风险资本网络

战略挑战：维持技术优势需要持续投入昂贵的基础设施（GPU集群、能源系统），这引发了关于长期成本竞争力与注重效率的方法之间差异的质疑。

1.4.2 中国战略：效率与可扩展性

中国正在迅速缩小模型质量差距，到2024年，大型语言模型在关键基准测试（如MMLU）上的性能差异将缩小至近乎持平。注：基准测试存在局限性——其仅检验狭义学术表现而非实际部署能力，可能低估了实际应用优势。中国的战略优势在于以惊人效率实现人工智能的实战化应用。

中国优势（2025年核查数据）：

  • 面向全体中小学生实施正式人工智能教育（2025年启动）。实施挑战包括城乡基础设施差距显著，全国教师培训覆盖率仅33%
  • 每年人工智能专业大学毕业生数量是竞争地区4倍
  • 国家层面协调推进大规模政府支持的规模化计划
  • 侧重实用、经济高效的部署而非理论突破

战略局限与权衡：

  • 内容限制与监管管控可能制约中国AI模型全球扩张
  • 尽管研究产出数量全球领先，突破性算法创新仍集中于西方基础模型中心
  • 数据透明度挑战导致国际合作面临验证困难
  • 相较于西方市场驱动的竞争模式，集中式开发模式可能限制方法论多样性

降低推理成本的战略重点具有决定性意义。通过实现比西方竞争对手低27倍的运营成本（DeepSeek R1与OpenAI o1对比：每百万输出令牌成本分别为2.19美元与60美元），中国企业能够推动人工智能普及化，从而抢占价格敏感型全球市场。

核心洞见：人工智能竞争中的互补优势

中美人工智能竞争呈现互补而非纯粹对抗的格局。美国在突破性创新、商业化部署及全球平台主导方面占据优势，而中国则在研究规模、成本优化和快速扩展方面领先。两种模式为全球人工智能生态系统贡献了不可或缺的能力。

这种竞争催生了地域化分工格局：美国城市（旧金山、西雅图）聚焦突破性创新与风险资本配置，中国城市（杭州、北京）则优化科研规模与成本效益。竞争加速形成七层依赖结构，迫使双方在人工智能价值链的不同环节发展优势。

1.5 全球人工智能初创企业生态系统集中度

全球人工智能风险投资格局呈现极端地域集中特征，15个大都市区占据了超过80%的人工智能初创企业融资额。该生态系统展现出非凡活力：旧金山以每百万居民拥有430家人工智能初创企业、融资额达284亿美元的成绩保持主导地位，而新兴枢纽正以迅猛增长态势挑战传统等级体系。

增长最快的人工智能生态系统（2023-2025）

  • 班加罗尔（+26%增长）：890家人工智能初创企业，49亿美元融资，正崛起为全球人工智能编码工具与B2B自动化领域的领导者
  • 新加坡（+22%增长）：920家初创企业，54亿美元融资，每百万居民拥有170家初创企业，政府人工智能部署卓越
  • 迪拜（+21%增长）：640家初创企业，32亿美元融资，AI政策沙盒创造监管优势
  • 多伦多（+18%增长）：980家初创企业，57亿美元融资，向量研究所枢纽引领伦理AI领导力，Cohere估值68亿美元（变换器先驱）
  • 特拉维夫（+14%增长）：1150家初创企业，61亿美元融资，百万居民拥有260家初创企业，专精网络人工智能与国防科技

风险资本的集中效应催生了网络效应：领先城市不仅吸引初创企业，还汇聚了企业风险投资部门（谷歌风投、英伟达创投、微软M12）及主权财富基金（新加坡淡马锡、阿联酋穆巴达拉）。这种资本磁吸效应强化了地域优势——2024年人工智能领域69%的融资流向已成型的创新中心，其中巨额融资轮（1亿美元以上）占比显著。

成功指标因发展阶段与地域聚焦而差异显著：北美生态系统实现4.8倍平均退出倍数，欧洲（3.5倍）与亚洲（3.9倍）市场则呈现不同风险回报特征。产品上市周期中位数从旧金山的17个月（最短）到新兴生态系统的延长周期不等，折射出基础设施成熟度与人才密度差异。

学术衍生加速：斯坦福大学李飞飞联合创立的World Labs在4个月内（2024年4月→7月）实现10亿美元估值，而OpenAI的NextGenAI联盟向15所顶尖大学分配5000万美元资金，彰显了从研究到市场的快速转化通道。

人工智能初创生态系统中的城市专长

硬件与基础设施层：
圣克拉拉/圣何塞：每百万居民430家初创企业，融资额284亿美元，英伟达生态系统主导地位
奥斯汀：增长率+19%，融资额35亿美元，专攻人工智能硬件与自主系统
首尔：融资额44亿美元，10家独角兽企业，聚焦人工智能半导体与机器人技术

基础模型与研究层：
旧金山湾区：3,900家AI初创企业，82家独角兽，深科技与基础模型
北京：2,450家初创企业，147亿美元融资，54家独角兽，生成式AI政策支持
巴黎：850家初创企业，46亿美元融资，Mistral AI估值50亿欧元，政府AI加速器

应用与实施层：
特拉维夫：1150家初创企业，每百万居民260家，网络AI与国防科技
新加坡：920家初创企业，每百万居民170家，政府AI卓越计划
迪拜：640家初创企业，增长率+21%，AI政策沙盒优势

研究卓越层：
波士顿/剑桥：麻省理工学院领衔机构，毗邻突破性研究
普林斯顿：霍普菲尔德神经网络奠基（2024年诺贝尔物理学奖）
西雅图：华盛顿大学蛋白质设计领导地位（2024年诺贝尔化学奖）

2. 人工智能价值链地理格局：七层依赖结构

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2.1 七层人工智能依存结构

全球人工智能格局通过七层依存结构运作，从传统的四层模式扩展，以捕获在2025年成为战略竞争焦点的关键基础层。该结构涵盖从原材料提取、能源基础设施到硬件、云端、编排、基础模型和应用层。

第一层：原材料中心
内蒙古，中国：90%全球稀土处理，战略瓶颈
智利/阿根廷：AI芯片电池锂三角
加利福尼亚山口：美国唯一活跃稀土矿山（14%全球产量）

第二层：能源基础设施中心
阿拉斯加：4-5¢/千瓦时能源优势，最优缓存基础设施基础
冰岛/挪威：100%可再生水电/地热能源
华盛顿州：数据中心水电盈余
德克萨斯：核能+可再生多元化能源组合

第三层：硬件基础设施中心
圣克拉拉/圣何塞：英伟达GPU研发、半导体设计
台湾新竹：台积电芯片制造、先进半导体
首尔：三星存储器与处理器制造

第四层：云基础设施中心
西雅图：亚马逊云服务（AWS）、微软Azure
旧金山湾区：谷歌云平台、计算基础设施
都柏林：欧洲云基础设施枢纽

核心洞察：科技巨头的垂直整合战略正挑战传统的线性"生产者对消费者"模式。Meta、亚马逊、谷歌母公司Alphabet和微软计划在2025年投入合计3200亿至3250亿美元的人工智能资本支出，同时掌控多个价值链层级。这种垂直整合形成了自我强化的数据循环：更强大的计算资源→更卓越的人工智能模型→更多数据→更优版本，使这些企业能够在整个人工智能供应链中捕获价值。

第五层：编排中心
纽约：金融AI编排，算法交易协调
伦敦：跨行业AI系统管理，监管框架
新加坡：政府AI编排，智慧国家协调
特拉维夫：防务AI编排，网络安全系统协调

第六层：基础模型中心
旧金山湾区：ChatGPT（OpenAI）、Claude（Anthropic）、Gemini（谷歌）、Grok（xAI）、Llama 4（Meta），美国基础模型领导力中心
北京：DeepSeek，中国人工智能研究枢纽
巴黎：Mistral AI、Le Chat，欧洲开源模型（含付费版本）
杭州：Qwen（阿里巴巴），中国基础模型领导者

第七层：应用实施中心
迪拜：智慧城市应用、AI交通管理、数字治理
苏黎世：金融AI应用、算法交易、财富管理
新加坡：政府AI部署、医疗系统、智慧国计划
奥斯陆：可持续发展应用、绿色技术整合
特拉维夫：网络安全AI、国防应用、初创生态
纽约：金融服务AI、贝莱德阿拉丁平台

详细分析：全球人工智能基础设施地图

表1：七层人工智能依赖结构

层级 核心企业 地域集中度 市场控制力
原材料 中国（90%稀土加工）、智利（24%锂），刚果民主共和国（70%钴） 内蒙古、阿塔卡马盐湖、卡坦加省 极度集中
能源基础设施 阿拉斯加（4-5美分/度电）、冰岛/挪威（100%可再生能源）、华盛顿州（水电） 能源丰富地区，战略缓存基础设施基础 地理优势
硬件基础设施 英伟达（占AI GPU市场份额90%），台积电（2025年第一季度全球半导体代工市场份额67.6%），三星（占代工市场份额7.7%） 台湾（新竹）、韩国（水原）、美国（圣克拉拉） 高度集中
云基础设施 亚马逊云服务、微软Azure、谷歌云（2025年合计占据全球云基础设施服务市场65-70%） 美国北弗吉尼亚、西雅图、得克萨斯州，爱尔兰，新加坡 高度集中
编排 AgentOps平台，多模型系统协调，复杂系统管理 纽约（金融），伦敦（跨行业），新加坡（政府），特拉维夫（国防） 分布式协调
基础模型 OpenAI（25%）、Anthropic（32%）、谷歌（20%）、Meta、DeepSeek、Qwen 旧金山湾区（5-6家企业）、杭州（2家）、巴黎（1家） 中等集中度
应用领域 数千家专业公司，特定领域实现 全球分布，行业特定集群 分布式
核心洞察：AI生态系统呈依赖金字塔结构：亚洲掌控硬件（90%），美国主导云服务与模型（80%），应用全球分布。各层级均高度依赖下层支撑。

按层级划分的AI市场控制（2025年）

按层级划分的AI市场控制（2025年）
应用程序 25%
能源基础设施 30%
编排 40%
云基础设施 66%
基础模型 77%
硬件基础设施 85%
原材料 90%

人工智能的源头不仅限于实验室——它们构成完整的金字塔结构

核心理念在于，人工智能的源头呈现出多层级结构。其不仅包含模型开发者，还涵盖：

• 硬件（英伟达、台积电、ASML芯片）
• 云基础设施（亚马逊云服务、Azure、谷歌云）
• 基础模型（OpenAI、Anthropic、谷歌、Meta、阿里巴巴、DeepSeek、Mistral）
• 基于这些模型构建的数据与应用

由此形成金字塔式的依赖关系，每层都完全依赖于其下层的基础架构。

表2：全球人工智能投资分布（2025年）

地区 私人投资额 全球投资占比 核心优势
美国 1090.8亿美元 ~58% 基础模型、私人资本、基础设施
中国 92.9亿美元 ~20% 研究规模（36.05%论文产出）、成本优化
英国 45.2亿美元 ~12% 科学研究（DeepMind）、伦理领导力
亚洲（其他） 约50-70亿美元 ~7% 硬件制造、机器人技术、本土化
核心洞察： 美国以1090亿美元投资额主导全球（占比58%），中国以90亿美元投资量及36%论文占比引领研究。英国展现最高投资效率：45亿美元投资催生全球人工智能伦理与医疗健康领域的领导地位。

基础模型集中于全球6-7个核心区域

• 美国（旧金山与硅谷）——绝对枢纽：OpenAI、Anthropic、谷歌、Meta、xAI
• 中国（杭州）——DeepSeek与阿里巴巴（Qwen），获国家巨额资金支持
• 法国（巴黎）——Mistral AI
• 英国（伦敦）——DeepMind与AlphaFold（2024年诺贝尔化学奖：哈萨比斯/跳跃蛋白质预测）

全球AI模型开发呈现显著地域集中化特征，市场动态各具特色。**硅谷主导消费级应用**（ChatGPT占据60-83%市场份额）及**企业级应用**（Claude占比32%，OpenAI与谷歌合计25%）。**中国本土市场主导地位显著**：Qwen（企业市场份额17.7%）与DeepSeek合计占据75%以上本土市场。**欧洲依托Mistral AI（估值117亿欧元）构建技术主权**，充分利用监管优势。市场结构差异显著：消费领域高度集中，企业领域则因专业化应用场景呈现碎片化格局。

全球人工智能发源地地图（2025年）

本更新版地图呈现了2025年全球人工智能的起源地，涵盖基础多模态模型与行业人工智能中心——这些才是现代世界人工智能真正的"发源点"。

表3：全球多模态人工智能模型中心

地区 核心模型与企业 研发中心 评述
硅谷（美国） GPT（OpenAI）、Claude（Anthropic）、Gemini（谷歌DeepMind）、Grok（xAI）、Meta AI/Llama（Meta） 旧金山、山景城、帕洛阿尔托 消费端主导：ChatGPT占据62.5%市场份额。企业领域领导者：Claude 32%，OpenAI 25%，谷歌20%合计（总计77%）。
中国北京与杭州 Qwen（阿里巴巴）、DeepSeek、Ernie（百度）、Kimi (Moonshot AI) 北京、杭州 本土市场领军者：Qwen占据20-25%中国云市场，DeepSeek全球市场份额6.6%（第3位）。合计占据75%+国内市场，国际存在感逐渐增强。
法国巴黎 Mistral AI 巴黎Station F 欧洲AI主权领导者，估值€11.7-14B。Le Chat 13天85万次下载。欧盟市场监管优势，企业采用率不断提升。

全球人工智能基础模型中心

全球人工智能基础模型中心 (2025)
Silicon Valley 69.2%
China (Beijing/Hangzhou) 28.1%
Paris (France) 2.7%

市场份额测量方法论

市场份额因测量方法而存在显著差异。消费者指标（网站流量、应用下载量）显示ChatGPT以60-83%的占比占据主导地位，而企业使用调查则揭示Claude以32%的份额领先。地域分布呈现差异：中国模型占据75%以上的国内市场份额，但受地缘政治限制，全球占比不足5%。

AI生态系统的技术依赖性

微软Copilot和Perplexity等热门AI应用作为基于基础模型的专用接口运行，主要通过API集成利用OpenAI的GPT架构。尽管这些产品具备独特功能——Copilot专注生产力工作流，Perplexity提供带来源标注的搜索服务——其核心能力仍源自支撑ChatGPT的相同技术基础。这种生态结构表明：基础模型中心（旧金山）如何赋能全球应用中心，形成技术依赖链条。尽管人工智能表面部署广泛，但底层控制权仍集中于特定地理区域。

表4：人工智能的行业与应用来源

行业 典型机构与企业 所在地
工业与机器人 西门子人工智能实验室、波士顿动力、发那科 慕尼黑、马萨诸塞州沃尔瑟姆、日本
医学与生物信息学 谷歌DeepMind、英伟达BioNeMo、英思科医药 伦敦、加利福尼亚州圣克拉拉、波士顿
国防与安全系统 Palantir, Shield AI, Anduril Industries 科罗拉多州丹佛市、加州圣地亚哥、加州科斯塔梅萨
汽车与交通 特斯拉AI、Wayve、丰田研究院 得克萨斯州奥斯汀、英国伦敦、加州洛斯阿尔托斯
金融科技与分析 彭博有限合伙企业、AlphaSense、Databricks 纽约州纽约市、纽约州纽约市、加州旧金山
生态与气候 ClimateAI, Tomorrow.io 加利福尼亚州, 波士顿
科学与超级计算 欧洲核子研究中心, El Capitan/Frontier/Aurora (美国), JUPITER (德国) 瑞士日内瓦, 田纳西州橡树岭

领域人工智能不再独立存在

医疗、军事、工业和机器人人工智能系统不再从零构建——它们基于GPT、Claude、Gemini、DeepSeek等基础模型进行开发。

具体案例包括：

  • 西门子AI与微软联合开发工业基础模型
  • 美敦力与Tempus AI运用GPT进行临床数据分析
  • 安杜里尔与Palantir将OpenAI模型集成至国防系统

这标志着混合架构的诞生：专业核心模块与基础模型作为认知引擎的结合体。

表5："AI发源地"地理分布图

地区 特征 全球AI投资占比（2025年）
美国 生成式与多模态AI核心 ~65%
中国 主权AI模型与国家研发重点 ~8%
加拿大 研究机构与AI人才培养 ~5%
英国 商业AI开发与研究 ~4%
欧洲（法国、德国） 开源AI与工业应用 ~4%
亚洲（韩国、日本、新加坡） 机器人技术、汽车及本地化 ~4%
印度 企业人工智能服务与开发 ~3%
以色列 人工智能网络安全与企业应用 ~3%
中东及其他地区 基础设施投资与部署 ~4%

人工智能的两大支柱：基础模型与行业应用

全球人工智能格局在两个相互关联却又截然不同的层面运作：

1. 基础模型开发——主要集中在美国（占投资总额65%）、中国（8%）、加拿大（5%）和英国（4%），法国、德国、韩国和以色列也作出专业贡献。
2. 行业特定人工智能应用——全球分布式系统，利用基础模型为工业、医疗、国防、汽车和金融等领域的专业场景提供支持。

核心洞察：基础模型研发仍高度集中（美国主导65%的私营投资），而行业应用则呈现地域多元化。这形成了依赖性结构：全球人工智能部署依赖于少数地理中心（主要位于北美）掌控的技术基础。

关键基础设施瓶颈点

极端风险

台积电台湾：占据全球半导体代工市场67.6%份额（2025年第一季度）。整个AI生态系统的单点故障。

硬件垄断

英伟达：掌控90%人工智能芯片市场，主导全球AI发展节奏。

云服务寡头

亚马逊云/Azure/谷歌云：2025年将掌控全球65-70%云基础设施服务市场，形成基础设施依赖。

能源优势

中国：能源补贴使训练成本仅需600万美元，远低于西方1亿美元以上。

真正的实力在于基础设施

  • 台积电（台湾）占据全球半导体代工市场67.6%份额（2025年第一季度）
  • 英伟达（圣克拉拉）掌控90%的GPU市场份额
  • 亚马逊云服务、微软Azure与谷歌云平台合计占据全球云基础设施服务市场65-70%份额（2025年数据）

这意味着针对这些核心节点实施的任何干扰或制裁，都可能瘫痪整个全球人工智能生态系统。

地缘政治控制权掌握在少数国家手中

  • 美国——设计芯片、拥有超大规模云服务商，掌控全球约75%的超级计算能力
  • 台湾——实体芯片制造基地
  • 中国——自主研发替代方案，追求技术自主
  • 欧洲——聚焦监管与伦理（《人工智能法案》、可解释人工智能、边缘人工智能）
  • 以色列与加拿大——在人工智能安全、分析及国防应用领域表现卓越

2025–2027年趋势：集中度持续提升

  • 开源模型（DeepSeek、Llama）与替代模型（Mistral）提供选择方案，但未能打破垄断格局
  • 医学、法律及工业分析领域正涌现出特定领域的基底模型
  • 人工智能正日益成为类似Windows或iOS的平台，多数应用程序都构建在基底架构之上

2.2 七层结构的战略影响

这种多层专业化催生了若干关键的依赖动态：

多层依赖关系：

应用中心依赖基础模型中心，基础模型中心依赖云基础设施中心，云基础设施中心又依赖硬件基础设施中心，由此形成技术主权领域复杂的地缘政治脆弱性。

经济价值分配：

硬件中心获取基础设施利润，基础模型中心掌握知识产权价值，云中心攫取平台利润，而应用中心专注于实施效率与行业特定优化。

创新控制权：

硬件与基础模型中心制定技术标准与能力规范，其他层级必须适应，其中半导体制约因素尤其影响全球人工智能发展方向。

人才专业化：

硬件中心吸引半导体工程师，基础模型中心吸引人工智能研究人员，云中心吸引基础设施工程师，应用中心则侧重实施专家与领域专家。

表6：人工智能人才聚集度分析

新加坡与旧金山对比
指标 新加坡 旧金山
研究卓越性 95 90
投资吸引力 90 95
基础设施质量 95 85
战略侧重点 人工智能应用 人工智能研发
核心洞察： 新加坡在研究卓越性（95）和基础设施（95）方面领先，而旧金山在投资吸引力（95）方面占据优势。战略定位存在差异：新加坡擅长人工智能应用，旧金山则聚焦于研发领域。

2.3 智慧城市卓越框架（IMD 2025智慧城市指数）

IMD 2025智慧城市指数展现了城市如何将技术能力转化为市民生活质量：

领先智慧城市（生活质量聚焦）：

  • 苏黎世（瑞士）——连续六年位居榜首，在基础设施与技术两大支柱中均获AAA评级
  • 奥斯陆（挪威）——数字基础设施与绿色城市设施均获AAA评分
  • 日内瓦（瑞士）——开创性电子治理工具与国际合作
  • 迪拜（阿联酋）——通过数字化转型实现排名跃升，从第12位升至第4位
  • 阿布扎比（阿联酋）——依托基础设施投资，排名从第10位攀升至第5位

智慧城市（IMD指数）

Smart Cities (IMD Index 2025)
#1 Zurich
6th consecutive year leader
#2 Oslo
AAA digital infrastructure
#3 Geneva
E-governance pioneer
#4 Dubai
8 positions up (12th→4th)
#5 Abu Dhabi
Infrastructure investments

关键成功模式：欧洲中型城市凭借均衡规模脱颖而出——既拥有先进技术，又避免了拥堵污染等特大城市困境。中东城市通过大规模协调基础设施投资实现最快速发展。

可扩展性考量：新加坡城邦模式具备独特优势（集中治理、高人才密度），在规模更大、更复杂的联邦体系中难以复制。资源丰富紧凑型城市的成功模式需经调整方可推广应用。

2.4 城市专项分析：人工智能价值链领军者

应用实施卓越性

新加坡：人工智能实施领先枢纽

作为部署全面"智慧国2.0"战略（2025年第四季度数据）的领先应用实施中心，新加坡投入1.4亿美元专项资金。该国高科技从业人员占比高达全国就业总量的5.3%（21.4万人），位居全球AI实施岗位人才密度前列。科技工作者薪资溢价达64%（IMDA 2025年数据）。

新加坡金融管理局（MAS）通过"守护者计划"携手国际金融机构，共同制定金融资产代币化标准及监管框架，使新加坡成为金融科技创新领域首屈一指的人工智能实施枢纽。这种系统化的人工智能部署与治理模式，彰显了其精妙的应用实施战略。

然而，新加坡的监管框架在生成式人工智能治理方面存在重大局限。原有的AI Verify框架无法测试生成式人工智能/大型语言模型，恰恰在定义未来人工智能发展的领域形成了显著的监管缺口。为解决此问题，新加坡于2024年5月制定了《生成式人工智能模型治理框架》，确立了可信赖生成式人工智能的九大关键维度。政府还于2025年2月推出"登月计划"——全球首批大型语言模型评估工具包之一，并启动全球人工智能保障试点项目。尽管取得这些进展，新加坡仍维持自愿性行业专项框架而非全面的人工智能立法，这反映出全球在监管快速演进的生成式人工智能系统方面面临的共同挑战。

新加坡的基础设施领导力不仅体现在监管领域：政府斥资2.7亿新元推动NSCC量子-高性能计算融合，助力该城市国家实现混合计算突破；而帝国人工智能联盟逾4亿美元的投资，则彰显纽约对协作式人工智能研究基础设施的制度性承诺。

迪拜：应用实施强国

作为典范的应用实施强国，迪拜通过在政府服务中系统部署人工智能，在全球排名中位列第四（因测量差异存在±2-3位浮动）。人工智能驱动的交通管理效率提升37%，居民对在线医疗预约的满意度达84.5%，对数字文档处理的满意度达85.4%（2025年底数据）。迪拜展现了战略性人工智能实施如何快速提升城市效率。

基础模型霸主地位

旧金山：全球基础模型之都

全球基础模型核心枢纽，汇聚OpenAI（ChatGPT）、Anthropic（Claude）、谷歌（Gemini）、Meta（Llama 4）等基础AI系统缔造者。拥有逾1550家AI企业（湾区范围，AI原生企业定义），吸引全美35%的AI工程师。加州聚集全球前50强AI企业中的32家，企业巨头持续投入——Salesforce五年内斥资150亿美元建设AI孵化中心。湾区AI研究人才数量较全球其他城市高出630%，专注于AI依赖结构第三层的基础模型研发。

伦敦：欧洲AI应用领导者

欧洲人工智能应用领军地区，拥有2250余家人工智能企业（大伦敦地区，含人工智能赋能企业），专注于金融科技与医疗健康应用领域。伦敦1300余家核心人工智能企业中，约60%专注于金融科技与医疗健康领域的人工智能部署。DeepMind与摩尔菲尔德眼科医院的合作研究，在50余种视网膜疾病转诊建议中实现94%的准确率，彰显伦敦在将尖端人工智能研究转化为实际应用的卓越能力。

北京：亚洲基础模型枢纽

亚洲基础模型核心枢纽（TOP-10排名第2位：95.4分），孕育DeepSeek等基础模型开发者，而中国主要模型研发正日益向杭州（Qwen/阿里巴巴）集中。拥有1380余家初创企业（北京都市圈，公开透明度有限），政府主导战略推动快速扩张——48%-66%的初创企业资金流向人工智能公司（2025年第四季度方法论存在差异）。北京高校人工智能毕业生数量是竞争城市的4倍，重点培养研究与模型开发人才。中国中小学全面实施人工智能课程（2025年启动）的举措，为基础模型开发战略提供了坚实支撑。

表7：各国政府人工智能战略对比（2025年第四季度）

政策模式 城市 投资规模 关键成果 影响
全政府协同 新加坡 1.4亿美元"智慧国2.0" AI从业者占比1.64% 5亿美元自动驾驶交易
国家主导规模化 北京 初创企业融资占比61% 980亿美元投资 毕业生数量超竞争对手4倍
监管创新 伦敦 100亿英镑脱欧后投资 1300+企业 60%聚焦医疗健康
基础设施驱动 华盛顿特区/旧金山湾区 33亿美元联邦研发 2025人工智能行动计划 全球AI领导地位
核心洞察： 新加坡的"智慧国2.0"（1.4亿美元）实现AI从业者占比1.64%，北京的国家主导规模化推动980亿美元投资并培养出超竞争对手4倍的毕业生，伦敦脱欧后的监管创新孵化1300+企业，而美国的基础设施驱动（33亿美元联邦研发）通过2025人工智能行动计划锁定全球AI领导地位。

中国人工智能价值链战略：从生产者到全球分销商

中国人工智能的快速发展得益于强有力的国家支持和高质量研究产出的显著提升。根据《自然指数研究领袖2025》（基于2024年数据）显示，中国份额达到32,122项——经调整后份额增长17.4%，而美国为22,083项。中国机构占据全球百强研究机构中的43席，其中中国科学院继续稳居全球首位。

尽管美国在基础模型创新领域仍占据主导地位（2024年美国发布40个模型，中国仅15个），但中国正迅速缩小质量差距。到2025年末，大型语言模型（LLM）在关键基准测试（MMLU——大规模多任务语言理解测试）上的性能差距已缩小至近乎持平。重要注释：MMLU等学术基准测试衡量的是标准化测试表现，未必能反映实际部署效率或应用成功率——在这些领域，注重实践的城市可能展现出更优表现，尽管其基准测试分数较低。

中国的战略优势在于以惊人效率实现人工智能的实际应用，使中国城市既成为基础模型开发者，又成为高性价比的分发者。关键创新聚焦于降低"推理"成本——即运行训练模型所需的开支。01.ai等中国企业通过优化模型与硬件配置，以更少的计算资源实现具有竞争力的成果。正如方法论部分所述，这形成了显著的成本优势，已成为中美人工智能竞争的核心要素。

这种效率优先策略通过最大化可及性推动人工智能普及。北京（2025年全球创业生态系统排名第5位）凭借12倍于竞争区域的计算能力等巨大基础设施优势，实现了大规模、高性价比的人工智能部署。

全球影响：低推理成本直接推动亚太城市引领大规模人工智能应用。这种定价优势加速了发展中经济体的人工智能普及，使亚洲基础模型中心在价格敏感市场中具备全球分发优势，这是西方资源密集型模型无法企及的。

2.6 协调层：人工智能协调架构

在七层人工智能依赖结构中，协调层（第5层）作为协调层级，将孤立的人工智能模型转化为连贯、可管理的系统。协调层不是添加另一个技术组件，而是提供治理逻辑，决定不同人工智能元素如何交互、何时被调用以及在哪些经济和监管约束条件下运行。

协调与自动化：关键区别

在概念上，自动化执行离散任务，而协调协调整个过程。自动化发送单个支付、运行一个模型或触发通知。协调将这些步骤链接成端到端的工作流：摄取数据、选择模型、应用检索增强生成、执行访问策略、记录操作并将结果路由到下游系统。

"指挥家"范式：协调层作为系统的"大脑"，对分布式基础设施提供集中控制。就像指挥家管理管弦乐队一样，协调层确保所有组件协调工作以实现总体目标，适应变化并在单个组件失败时保持性能。

多层架构

在技术层面上，协调表现为接收请求并将其分解为由不同模型、工具和代理处理的子任务的中间件。它执行动态模型路由（在便宜和昂贵模型之间选择）、管理缓存、分配GPU和内存资源、控制延迟和令牌成本，并通过重试、回退和优雅降级处理故障。

在运营层面上，协调提供跨复杂人工智能部署的可观察性和控制。它集中记录、追踪和质量指标；执行业务规则和监管政策；并提供仪表板，让组织和监管机构看到人工智能决策是如何产生的。这在高风险领域如金融、医疗和公共管理中尤为重要。

在战略层面上，协调通过缓存经济学和推理优化成为地理差异化和竞争优势的来源。

协调中的地理专业化

专门从事协调的城市不一定构建最大的基础模型；相反，它们擅长跨行业集成和治理人工智能：

  • 纽约：协调金融人工智能系统——算法交易、风险管理和投资组合优化——协调者在模型、数据源和监管约束之间路由信息。
  • 伦敦：为银行、保险、法律服务和合规驱动行业开发跨行业协调能力。
  • 新加坡：作为政府协调中心，使用人工智能在统一政策和缓存管理下整合公民服务、交通、数字身份和智能国家基础设施。
  • 特拉维夫：专门从事国防和网络安全协调，实时连接多传感器数据、威胁检测模型和自主响应系统。

缓存经济学：隐藏的竞争优势

关键的是，协调层是缓存经济学和推理优化在实践中实现的地方。如前所述，全球人工智能能耗的90-95%来自推理而非训练。协调者决定何时可以从缓存中提供响应，何时重用中间计算，以及何时切换到更便宜的模型或本地基础设施。

经济影响：这些协调决策可以将有效推理成本降低50-75%，解释了为什么一些生态系统尽管使用相似的底层模型架构，却能实现数量级的成本优势。这就是中国如何实现27倍成本降低（每百万令牌2.19美元对60美元）以及新加坡如何实现75%效率提升的原因。

协调成熟度演进

组织通过不同的协调成熟度水平逐步发展：

  • 第0-2级：手动流程演进到基础自动化（脚本，基础设施即代码）
  • 第3-4级：使用分析和机器学习的决策支持和预测系统
  • 第5级：具有自学习和自愈能力的自主AI驱动协调

跨行业实际应用

现代协调使得以下成为可能：

  • 容器和微服务管理：Kubernetes协调应用生命周期、自动扩展和滚动更新
  • 数据管道协调：Apache Airflow管理跨多云环境的ETL/ELT工作流
  • AI代理协调：专业代理通过协调工作流协作的多代理系统
  • 业务流程自动化：跨部门和系统的端到端工作流自动化

未来轨迹：自主协调

在更广泛的AI价值链中，协调将模型、工具和数据孤岛的碎片化景观转化为可以治理、扩展和经济优化的连贯AI系统。这是新兴治理范式——如宪政AI、安全政策和行业特定法规——实时操作化的场所。随着智能体AI变得更加自主和非确定性，协调层将越来越多地作为城市、国家和企业管理整个七层依赖金字塔中系统性AI行为的主要控制界面。

战略洞察：协调不仅仅是一个技术组件，而是决定整个AI生态系统有效性、可扩展性和成本效率的战略层。理解和发展这一层成为企业和国家在全球AI领导力竞赛中的关键竞争因素。

3. 金融服务与人工智能价值链：量化创新

目录

3.1 算法交易与高频金融：人工智能金融革命

全球金融市场展现着最复杂的人工智能价值链应用。基础模型中心开发核心算法交易系统，而应用实施枢纽则部署并扩展这些技术以实现大规模应用。这种分工催生了鲜明的地域专业化：算法研发集中于少数精英中心，而全球金融中心则广泛实施应用。

基础算法创新

文艺复兴科技（纽约）：幽灵交易革命

顶尖基础模型量化机构，实现算法交易的终极目标——通过原创研究创建专属人工智能系统，将原始市场数据转化为空前收益。自1988年起，其Medallion基金年化收益率达66%（扣除费用后为39%），彰显基础模型在构建算法交易系统方面的极致能力。

幽灵交易创新（2025年第四季度）：文艺复兴公司开发原创性"模式识别"人工智能系统，可识别传统分析无法捕捉的市场非效率现象。这些基础模型实时处理海量数据，构建市场预测的新数学框架——该技术后被全球量化机构广泛采用。

关键绩效指标（2025年第四季度）：

  • 奖章基金：70亿美元利润
  • 日均AI交易量：1000万+
  • 旧金山AI员工薪资：35万美元+

应用实施平台分布：全球

贝莱德阿拉丁平台（总部位于纽约，全球用户）

每日处理数据量相当于800万部小说（2025年第四季度数据）。贝莱德管理着13.5万亿美元资产，其阿拉丁平台作为全球金融机构的风险管理软件，处理着总计21.6万亿美元的客户资产（截至2020年最新披露数据）。该平台展现出精密的应用实施模式——纽约研发的技术识别市场风险的速度比传统方法快30%，随后向全球应用实施市场进行部署。

按行业投资回报率时间线

人工智能实施的投资回报率因行业而异，医疗保健和金融服务显示最快效果，而制造业和政府需要更长期的投资策略。

快速投资回报率: 12-24个月
24个月
医疗保健
金融服务

明确的运营效益、良好定义的指标、成熟的工作流程

中等投资回报率: 18-36个月
36个月
交通运输
零售与电商
能源与公用事业

复杂集成、需要基础设施升级

长期投资回报率: 24-48个月
48个月
制造业
政府
农业

系统性变化、法规合规、文化适应

快速投资回报率因素
  • 明确的运营指标
  • 成熟的数据管道
  • 监管框架
  • 即时成本节约
中等投资回报率因素
  • 基础设施现代化
  • 集成复杂性
  • 用户培训需求
  • 渐进的效率提升
长期投资回报率因素
  • 文化转型
  • 监管适应
  • 生态系统发展
  • 战略定位

3.2 量化金融革命：人工智能价值链实践

表8：先进金融人工智能应用（2025年第四季度）

企业/创新项目 核心指标 城市枢纽 技术 市场影响
文艺复兴科技 自1980年代以来投资回报率达1:100+ 纽约、伦敦 幽灵交易、机器学习 日均交易量超1000万笔，2025年收益率达30%
Two Sigma Analytics 沃尔玛停车场→盈利预测 旧金山 卫星影像、机器学习分析 另类数据市场规模超20亿美元
瑞士银行AI 实时面部表情分析 苏黎世 计算机视觉、情绪AI 私人银行风险评估
贝莱德阿拉丁系统 全球处理21.6万亿美元资产 全球化平台 风险管理与自动化 每日分析500万+情景
核心洞察： 文艺复兴科技以日均1000万笔交易实现1美元→1亿美元+回报率，双子星运用卫星影像预测企业盈利，贝莱德通过自动化处理全球21.6万亿美元资产。

人工智能驱动量化创新

桥水基金（康涅狄格州韦斯特波特）

开发专有"文化人工智能"系统，提供早期经济预警信号与市场异常检测，创建识别新兴金融风险的原创人工智能框架。引领量子-人工智能混合系统开发，解决投资组合优化问题时比传统方法快10亿倍（2025年第四季度性能指标）。产出基础人工智能技术，后被全球资产管理机构广泛采用。

Two Sigma Analytics（纽约）

通过卫星AI分析沃尔玛停车场数据实现前沿另类数据货币化，实现财报发布前盈利预测。展现极致AI生产力——自主研发计算机视觉、卫星影像分析及预测模型，从非常规数据源提取信号。这些专有AI系统提供以小时或天计的信息优势，代表金融市场尖端AI生产力。

应用实施与财务卓越

瑞士银行人工智能（苏黎世）

通过外部开发的精密风险建模平台，实施先进的AI驱动财富管理。运用机器学习技术（由基础模型中心创建）实现投资组合优化与合规管理，在保持瑞士银行业保密标准的同时展现精妙的应用实施能力。该案例彰显了无需自主开发基础模型即可实现高价值AI应用的典范。

3.3 量化与定性结合方法及伦理：全球AI实施标准

混合AI-人类模型采用率（2025年第四季度数据）

结合AI与人类判断的量化定性方法通过伦理框架解决算法偏见问题，截至2025年第四季度全球62%的金融机构已实施该方法。核心技术组件包括：

  • 生成式AI实现自动化报告生成（2025-2032年复合年增长率预测值26.92%）
  • 实时风险管理系统检测市场异常
  • 宪法AI（CAI）框架保障金融AI负责任部署

实施挑战（2025年分析）

新型欺诈适应模式凸显金融中心亟需混合人机协作模型。高昂的计算成本构成障碍——OpenAI每年在计算基础设施上的支出约达50亿美元（2025年预估），凸显中国低成本推理模型在大规模金融AI部署中的经济优势。

3.4 监管创新与央行AI计划：价值链治理

3.4.1 新加坡金管局"守护者计划"：应用实施监管典范

2025年第四季度进展

新加坡金融管理局主导的"守护者计划"展现了精妙的应用实施监管策略。该计划联合国际金融机构，通过资产代币化提升市场流动性与效率，重点在于应用（而非开发）先进AI与区块链技术。该项目作为去中心化金融（DeFi）的跨境"沙盒"，在顶尖全球银行及资产管理机构参与下，对代币化基金、债券及银行负债的实际应用场景进行测试。

关键人工智能实施目标（2025框架）
  • 通过人工智能驱动的智能合约，构建开放互通的网络以整合现有金融基础设施
  • 运用成熟人工智能技术，为代币化金融资产制定标准化协议与监管框架
  • 建立"信任锚点"——由受监管金融机构通过人工智能增强的安全合规系统，在去中心化金融环境中验证数字资产
展示人工智能应用能力（2025年第四季度）

Kinexys与Apollo等参与者展示了区块链与人工智能技术在自动化自主投资组合管理领域的深度融合。该系统通过增强人工智能决策的智能合约，实现认购赎回流程标准化，同时高效扩展投资组合定制化服务。此案例彰显了受控监管环境下的人工智能高级应用，巩固了新加坡作为全球顶尖金融科技实践枢纽及负责任人工智能应用中心的地位。

相关举措——BIS项目纽带（亚太人工智能实施）：BIS创新中心发起的项目纽带（涉及印度、马来西亚、菲律宾、新加坡和泰国央行）展示了区域应用实施策略，通过人工智能增强的跨境交易处理系统连接各国国内即时支付系统。该项目通过协作式人工智能实施（而非自主开发）完善新加坡更广泛的金融创新生态系统。

3.4.2 英格兰银行：伦敦人工智能实施监管创新

2025年第四季度战略定位

英格兰银行（BoE）彰显人工智能实施监管领导力，深刻认识到人工智能与分布式账本技术（DLT）的进步正深刻变革全球金融体系。其战略核心在于部署先进规制型人工智能——这类精密系统超越预测型（预测AI）与描述型（描述AI）框架，通过海量数据分析直接推荐具体金融决策与行动方案。

规制型人工智能发展应用（2025年）
  • 金融稳定监测与预警系统（英格兰银行原创算法）
  • 支付系统实时欺诈检测（全球推广的基础模型）
  • 市场风险评估与投资组合优化模型（向其他央行输出框架）
英格兰银行与伦敦BIS创新中心合作——伦敦人工智能生产中心

英格兰银行与伦敦BIS创新中心合作，共同开发（而非仅实施）原创人工智能架构，用于实时识别支付系统中的新兴金融欺诈模式。这项基础研究创建了先进分析技术，可检测预示金融犯罪或系统性风险的异常模式——相关技术随后被全球央行广泛采用。

项目关联性说明：Nexus项目（BIS创新中心与亚洲央行合作计划：印度、马来西亚、菲律宾、新加坡、泰国）侧重部署成熟即时支付技术而非开发新框架。这使伦敦的基础模型研发角色与亚太地区的应用实施协作模式形成差异。

战略启示——全球金融领域人工智能价值链

各国央行展现出清晰的人工智能价值链地域分工：伦敦（英格兰银行）为全球金融稳定提供基础性规范型人工智能技术，而新加坡（新加坡金融管理局）则擅长通过协作式监管沙盒实施并扩展成熟人工智能框架。这表明金融体系正通过地域化专业分工向智能体人工智能部署转型——生产中心创造原创算法，实施枢纽则负责将其适配于大规模部署。

4. 新兴趋势与未来展望：人工智能价值链演进

目录

增长加速分析（2025年第四季度）

增速超越2010年代云计算与移动应用经济的扩张速度，创下现代经济史上最快的技术普及纪录。国际货币基金组织最新展望报告证实人工智能将推动全球GDP增长15%，并确认全球经济将保持3.2%的强劲增长态势。

表9：人工智能市场增长预测（来源-2030年）

预测来源 当前市场规模 2030年预测值 增长倍数 复合年增长率
Grand View Research 3900亿美元 1.77万亿美元 4.5x 35.2%
Fortune Business Insights 6380亿美元 3.68万亿美元 5.8x 42.1%
麦肯锡公司 4500亿美元 2.10万亿美元 4.7x 36.5%
斯坦福AI指数 3710亿美元 1.85万亿美元 5.0x 38.0%
共识区间 3710-6390亿美元* 1.85-3.68万亿美元 平均4.6倍 平均38%

方法论说明：3710亿至6390亿美元的区间反映了不同的计量方法：下限仅涵盖核心人工智能软件/平台，而上限则包含人工智能赋能的硬件、服务及实施环节。亚洲的计量方法通常包含政府人工智能投资，而西方计算中则未计入该项。

核心洞察： AI市场共识预测到2030年将实现4.6倍增长，规模达1.85-3.68万亿美元，年均复合增长率达38%。Fortune Business Insights以42.1%的复合增长率（预测值3.68万亿美元）领跑，标志着史上最快的技术普及速度。

基础设施投资激增——基础模型中心资本竞赛（2025年数据）

超大规模科技企业2025年资本支出总额达4170亿美元。这笔史无前例的投资聚焦基础模型区域的AI基础设施建设：GPU部署、数据中心及配套能源设施集中于旧金山湾区、西雅图及特定国际枢纽。

按地区划分的AI投资

按地区划分的AI投资 (2025)
美国
5260亿美元 (72%)
中国
1200亿美元 (16%)
欧盟
500亿美元 (7%)
其他
300亿美元 (4%)
总计：7260亿美元全球人工智能投资

表10：主要城市人工智能投资流向（2025年第四季度）

城市 总投资额 企业数量 核心指标
旧金山 1640亿美元 4255家AI企业 35%美国人才
北京 980亿美元 2100+家企业 61%初创企业聚焦
伦敦 100亿英镑 1300+家AI企业 60%医疗健康领域
新加坡 政府投资1.4亿美元 900+初创企业 1.64%人工智能从业者
核心洞察： 旧金山以1640亿美元投资额和4255家人工智能企业（占全美人才储备35%）领跑，北京以980亿美元紧随其后（61%聚焦初创企业），伦敦则以100亿英镑投资额实现60%医疗健康领域专项布局。

人工智能生产型城市投资集中度

  • Meta平台（门洛帕克）：660-720亿美元资本支出（同比增长70%），目标2025年底前部署130万+GPU
  • Alphabet/谷歌（旧金山湾区）：人工智能基础设施资本支出大幅增长
  • 亚马逊（西雅图）：重大数据中心及云端人工智能能力投资
  • 微软（雷德蒙德）：为AI工作负载激进扩张数据中心容量
  • 甲骨文、OpenAI、软银：5000亿美元"星门计划"投入美国AI基础设施建设，首批站点将于2025年投入运营

地域影响：基础模型中心获得不成比例的基础设施投资，而应用实施中心则通过云部署与边缘计算分布，受益于对这些计算资源的便捷访问。

地缘政治依赖性与基础设施集中度

七层人工智能依赖结构催生了前所未有的地缘政治脆弱性。硬件基础设施集中于台湾（台积电）和韩国（三星），为全球人工智能生态系统埋下单点故障隐患。基础模型研发集中于中美两国，而全球应用实施中心则同时依赖于上述两层架构。

关键基础设施依赖性

  • 半导体瓶颈：90%先进AI芯片产自台韩，形成系统性脆弱性
  • 云基础设施：AWS、谷歌云、微软Azure掌控全球70%支撑AI工作负载的云基础设施
  • 基础模型集中度：80%顶尖模型诞生于美国（旧金山湾区）与中国（杭州、北京）
  • 能源依赖性：AI训练需消耗海量能源，导致特定区域电力消耗高度集中

战略意义：追求人工智能主权的国家必须在全部四个层级发展能力，但巨额资本需求（先进半导体工厂需1000亿美元以上，基础模型开发需100亿美元以上）构筑了难以独立跨越的壁垒。这促使各国在各依赖层级形成战略联盟与技术伙伴关系。

全球人工智能市场轨迹（2026-2030年）

  • 当前市场规模：3710-6390亿美元（取决于测算方法，2025年第四季度预估值）
  • 2030年预测值：1.85万亿美元（市场共识）
  • 增长倍数：五年内增长4.6倍
  • 总增长率：363%
  • 价值链影响：基础模型中心在基础模型领域获取更高利润率，而应用实施中心则受益于大规模部署与实施服务

重塑全球竞争格局的四大战略转变

基础设施巨额投资与效率革命相遇

到2025年底，由贝莱德牵头的财团以400亿美元收购Aligned数据中心——创下史上最大规模数据中心交易纪录。2025年超大规模企业资本支出达3640亿美元（Meta 66-720亿，微软2025财年887亿，谷歌850亿，亚马逊1185亿），奠定史无前例的基础设施基石。然而这场基础设施竞赛正面临生存性矛盾：自2022年11月以来推理成本暴跌280倍（斯坦福HAI数据），中国模型以十分之一成本实现同等性能（DeepSeek每百万令牌成本0.55美元 vs OpenAI的15美元）。战略核心在于：规模扩张还是效率提升将定义竞争护城河？

智能体AI实现规模化应用

到2025年末，企业级AI智能体部署已臻成熟。普华永道调研显示79%的企业部署了AI智能体并获得可量化投资回报：Reddit实现46%的案例分流率，百思买自助服务量增长200%，谷歌云平台发现88%的智能体应用领先企业获得回报。2025年主要发布包括：Claude Opus 4（72.5% SWE基准编码能力）、服务1.2万客户的Salesforce Agentforce，以及C.H. Robinson部署的30个生产级代理（每日节省300+小时）。但Gartner警告称，因成本与价值不明，40%以上项目将在2027年前终止——这将区分成熟实施者与实验者。

中美性能差距缩小至0.3%

《华盛顿邮报》在2025年第四季度宣布："中国现已在人工智能竞赛的关键领域领先美国"，并援引中国在顶级开源模型领域的统治地位。斯坦福大学人工智能研究所记录了这种趋同现象：在MMLU/HumanEval基准测试中，性能差距从2023年的20%缩小至2024年的0.3%。基准测试局限说明：这些学术性能指标可能无法反映商业部署准备度、合规性或实际应用效果等差异，而这些因素往往更有利于不同区域的发展路径。蚂蚁集团的Ling-1T（1万亿参数，2025年第四季度发布）在数学领域表现优于GPT-5。中国优势核心在于工程效率：DeepSeek官方训练成本为558万美元（不含研发、基础设施及分析师估算的5亿美元+开发总成本），而Meta Llama耗资逾5800万美元——这体现的是算法优化而非单纯成本削减。在AI城市建设中，软件复杂度正日益成为比硬件规模更关键的竞争优势决定因素。

劳动力转型加速推进

世界经济论坛预测，到2030年60%的劳动力需要重新技能培训，94%的企业高管面临人工智能关键岗位人才短缺。2025年全年，大型企业纷纷推行全面人工智能培训——花旗集团为17.5万名员工提供培训，而领英数据显示人工智能技能需求同比增长六倍。麦肯锡数据显示，78%的企业采用人工智能技术，但仅1%实现"成熟"部署，25%达到预期投资回报率，这种价值实现缺口凸显人才短缺问题。投资建设全面人工智能素养基础设施的城市，将掌握基础模型开发优势；而拥有高素质人才的应用实施中心，则能将生产力提升转化为增长动力。

核心洞察： 尽管37%的高管计划在人工智能培训方面投资学习与发展（L&D），但实施严重滞后：只有6%的组织"以有意义的方式"开始提升技能。这造成了关键差距，79%的员工希望接受人工智能培训，但57%的员工认为公司的努力不足——这凸显了对系统性劳动力发展战略的迫切需求。

5. 案例研究：人工智能在尼泊尔政治转型中的作用

目录

尼泊尔先例：ChatGPT在领导人选拔中的作用

虽然本报告重点关注人工智能对城市经济的转型和七层价值链专业化，但尼泊尔最近发生的事件（2025年9月）展示了旧金山等基础模型城市（ChatGPT的开发地）现在如何影响全球非人工智能城市的治理决策——说明了专业化人工智能价值链超越其地理起源的深远影响。

事件概述

在2025年9月4日政府封锁26个社交媒体平台（包括YouTube、Facebook、Instagram、WhatsApp和Twitter）之后，尼泊尔经历了为期五天的起义，导致总理K.P. Sharma Oli的政府辞职。这一案例的前所未有之处不在于抗议本身，而在于促成抗议的技术基础设施以及随后的人工智能中介过程。

关键统计数据：
  • 160,000+参与者在Discord服务器"青年反腐败"上
  • 抗议期间51-72人死亡（各种来源）
  • 1,300+人受伤
  • 从封锁到政府垮台5天
  • 首次有记录的人工智能直接影响国家元首选拔的案例

革命的数字基础设施

抗议者以Z世代为主，通过Discord（一个当局未限制的游戏通信平台）组织活动，绕过了社交媒体封锁。该服务器转变为参与者所称的"尼泊尔新议会"，设有用于事实核查、抗议后勤、医疗援助和警察追踪的专门频道。国家电视台直播Discord讨论，军方代表直接与服务器管理员谈判，包括19岁的高中毕业生Shaswot Lamichhane。

ChatGPT作为政治顾问

在政府垮台后的权力真空中，Discord参与者面临一个前所未有的问题：如何在没有传统政治机构的情况下选择临时领导人。社区通过公开提名和专家筛选制定了五名候选人的候选名单：

  • Harka Sampang（达兰市长）
  • Mahabir Pun（社会活动家）
  • Sagar Dhakal（独立政治家，牛津大学教育的工程师）
  • Balen Shah（说唱歌手，加德满都市长）
  • Sushila Karki（前首席大法官，2016-2017）

然后参与者咨询了ChatGPT，提供了详细的候选人资料并要求推荐。人工智能的回应毫不含糊：

"如果选择权在我，我会倾向于Sushila Karki担任临时政府首脑[...] 对于选举后的永久政府，我会推荐Balen Shah。"

在随后反映ChatGPT建议的Discord投票之后，73岁的退休首席大法官Sushila Karki于2025年9月12日被任命为临时总理，成为尼泊尔首位女性政府首脑。

分析框架：人工智能治理的影响

这一案例提出了关于人工智能在政治决策中作用的关键问题：

  • 专业知识的民主化： ChatGPT提供了即时访问分析能力的途径，而传统上这需要广泛的政治咨询基础设施——可能为缺乏机构资源的运动创造公平的竞争环境。
  • 算法合法性： 人工智能的建议在高度两极化的环境中充当了共识催化剂。这表明在某些情况下，算法权威可能与传统专业知识具有相当的分量。
  • 平台政治： Discord从游戏平台转变为政治基础设施，展示了当传统渠道被封锁或不受信任时，不受监管的数字空间如何成为国家建设工具。
  • 代际差异： 尼泊尔的中位年龄为25.1岁。对于Z世代参与者（占人口的40%），就重大决策咨询人工智能与前几代人咨询专家或机构一样自然——这是认识论权威的根本转变。

地缘政治背景

尼泊尔位于印度和中国之间的位置增加了复杂性。总理Oli的亲北京取向以及社交媒体封锁的时机（在他访问中国后立即实施）引发了关于中国影响力的猜测。随后通过美国平台（Discord）和美国人工智能（OpenAI的ChatGPT）选择领导层代表了数字地缘政治转变，可能对该地区的技术结盟产生影响。

经济因素同样至关重要：大约20%的青年失业率，加上许多年轻的尼泊尔人通过在线平台赚取收入，意味着社交媒体封锁实际上威胁到了经济生存。这次抗议既是关于数字经济权利，也是关于政治自由。

方法论注意事项

关键警告： 这些事件发生在2025年9月。虽然包括半岛电视台、《纽约时报》和《加德满都邮报》在内的多个来源都有报道，但这些声明的非凡性质需要持续验证。研究人员应将此视为初步数据，需要来自国际监测组织的独立确认、OpenAI和Discord Inc.的官方声明、访问Discord服务器档案（如果可用）以及对参与者的实地访谈。

与人工智能城市框架的相关性

虽然尼泊尔不在本报告分析的顶级基础模型中心之列，但该案例表明，人工智能对治理的变革性影响可能出现在意想不到的地方，特别是在以下情况下：

  • 年轻的人口结构创造了数字原生人口
  • 机构信任赤字创造了对替代决策框架的需求
  • 对数字平台的经济依赖提高了互联网访问的风险
  • 地缘政治定位使技术选择具有战略意义

这表明人工智能价值链的影响超越了生产中心，进入了重塑政治结构的消费模式——随着生成式人工智能在全球范围内无处不在，这种动态值得监测。对于人工智能城市分析，这展示了基础模型中心（旧金山）和应用实施城市（如新加坡，在我们的金融服务部分讨论）现在如何超越其地理边界投射影响力，重塑七层人工智能依赖结构的治理。

6. 范式转变：从生成式人工智能到智能体人工智能

目录

6.1 智能体人工智能的兴起：价值链转型

2025年第四季度：人工智能价值链的关键转型

全球人工智能格局正处于从生成式人工智能向智能体人工智能的关键转型期——智能体人工智能是能够独立决策并执行复杂任务的自主系统。这一转变从根本上改变了人工智能价值链地理格局，因为智能体人工智能既需要基础模型开发（在基础模型中心），也需要复杂的实施框架（在应用实施中心）。

智能体人工智能定义与架构

智能体人工智能是指能够设定高层目标、规划执行步骤并在最少人工干预下完成复杂任务的自主人工智能系统。与遵循预定规则的传统反应式人工智能不同，智能体人工智能具有主动性和适应性，使用大型语言模型（LLM）作为其"大脑"，通过工具和外部系统协调行动。

智能体人工智能关键能力（2025年末）
  • 基于智能合约的自主投资组合再平衡（金融部门）
  • 主动物流优化（监控天气、预测中断、重新规划运输路线）
  • 预测需求和问题，而不仅仅是对其做出响应
  • 自主执行完整的企业工作流程
  • 在金融交易和风险管理中进行独立的情境决策
人工智能价值链影响
  • 人工智能生产城市：开发基础智能体人工智能模型和宪法人工智能框架
  • 人工智能消费城市：在政府服务和企业应用中实施和扩展智能体人工智能系统
  • 全球转型：从替代转向增强，技术在整个价值链中对人类意图做出响应

6.2 宪法人工智能（CAI）：人工智能价值链伦理框架

自主系统的全球治理挑战（2025年第四季度）

随着自主系统在关键部门做出决策，透明和受控的治理变得至关重要。由Anthropic（旧金山）开发的宪法人工智能（CAI）代表了一种训练方法，确保人工智能模型遵循预定的伦理规则或"宪法"，可能基于《世界人权宣言》等文件。

核心洞察： 商业领袖面临着日益增长的伦理挑战：与人工智能相关的隐私事件同比激增56%，而64%的人提到人工智能不准确的担忧，63%的人担心合规问题，60%的人发现网络安全漏洞。然而，保障措施的实施却滞后，当组织部署复杂的人工智能而没有相应的伦理控制时，就会产生危险的暴露。

宪法人工智能价值链地理分布
人工智能生产城市在宪法人工智能开发中的作用
  • 旧金山：Anthropic引领宪法人工智能研究，创建全球采用的基础伦理框架
  • 伦敦：金融部门实施人工智能安全框架，在银行业和监管合规中应用宪法原则
  • 巴黎：Mistral AI将宪法框架与欧洲权利优先原则相结合
人工智能消费城市的宪法人工智能实施
  • 新加坡：新加坡金融管理局（MAS）的监管沙盒测试金融服务的宪法人工智能框架
  • 迪拜：在智慧城市人工智能部署中实施宪法原则
  • 欧洲城市：应用欧盟人工智能法案的宪法要求，确保人工智能的安全消费
技术和监管优势（2025年分析）

宪法人工智能（CAI）解决了传统人工智能对齐方法中依赖缓慢、主观的人类反馈（RLHF）的可扩展性问题。相反，CAI训练模型根据内部宪法规则批评响应，提高安全性，减少偏见，并确保全球部署的一致性。

智能体人工智能的战略必要性

由于智能体人工智能会自主面对伦理或法律判断情况，宪法人工智能作为强制性内部验证机制。没有CAI，全球监管机构将不会允许智能体人工智能用于高风险或关键任务。因此，CAI成为全面部署智能体人工智能的强制性监管条件，将抽象的伦理原则转化为可在整个人工智能价值链中实施的具体算法规则。

7. 区域视角：新兴人工智能价值链参与者

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7.1 东亚：挑战前十的崛起人工智能强国

2025年第四季度数据显示，两个东亚城市展现出卓越的增长轨迹，使它们成为全球人工智能领导地位的直接竞争者。与专注于人工智能消费的传统新兴市场不同，东京和首尔都代表着先进的人工智能生产能力，可与已建立的前十城市相媲美。它们快速的生态系统发展值得优先分析，作为2026年潜在的前十入围者。

东京：基础设施驱动的人工智能加速（#11全球竞争者）

$2.5B
Sakana AI估值（2025年第四季度）
+143.57%
人工智能投资增长（2025年对比2024年）
271+
深科技公司（21.2亿美元）

突破性成就：东京的Sakana AI在2025年第四季度实现了25亿美元的估值，成为日本增长最快的人工智能初创公司，较其上一轮融资跃升66%。这一快速崛起得到了英伟达和New Enterprise Associates的投资支持，标志着东京作为全球重要人工智能中心的崛起。

基础设施领导力：日本于2025年1月推出了ABCI 3.0超级计算机，为人工智能研究和开发提供了前所未有的计算能力。软银与OpenAI的战略合作伙伴关系将东京定位为亚洲企业人工智能解决方案的关键中心，展示了基础设施优先的人工智能生态系统发展方法。

投资生态系统：该城市拥有DEEPCORE（与东京大学相关）等主要风险投资活动，以及Alchemist Accelerator和Techstars的国际业务，两者均于2024年在东京设立运营。超过271家深科技公司的集体融资达21.2亿美元，展示了实质性的生态系统深度。

首尔：政府主导的人工智能转型（#12全球竞争者）

$390M
政府人工智能投资（2025年）
10K
人工智能专业人才年度目标
5
人工智能冠军计划

主权人工智能战略：韩国于2025年底推出了其最雄心勃勃的人工智能计划，承诺向五家构建基础模型的本地公司提供5300亿韩元（3.9亿美元）。科学与信息通信技术部选择了LG AI Research、SK Telecom、Naver Cloud、NC AI和初创公司Upstage参与这一竞争性计划，展示了前所未有的政府承诺。

初创企业卓越表现：Upstage作为政府资助接收者中唯一的初创企业脱颖而出，其Solar Pro 2模型成为首个被Artificial Analysis认可为前沿模型的韩国模型。像Lunit（与富士胶片、GE Healthcare、飞利浦合作的医疗人工智能）和MakinaRocks（工业人工智能）等公司展示了首尔不断增长的人工智能能力。

人才发展：首尔市长吴世勋宣布了一项每年培训10,000名人工智能专业人才的战略，旨在将首尔定位为"全球三大人工智能强国之一的中心"。这一雄心勃勃的劳动力发展计划解决了在全球范围内制约人工智能生态系统增长的关键人才缺口。

2026年预测：挑战既定秩序

东京的优势：基础设施优先的方法，配合世界级的超级计算能力、快速成熟的初创企业生态系统和战略性国际合作伙伴关系，使东京有望在2026年跻身全球前十。

首尔的优势：协调一致的政府战略，配合大量财政支持，专注于将传统产业与人工智能创新相结合，以及雄心勃勃的人才发展计划，创造了可持续的竞争优势。

战略影响：这两座城市都证明，通过集中战略——无论是基础设施驱动（东京）还是政府协调（首尔），快速的人工智能生态系统发展是可能的。它们的崛起挑战了关于人工智能领导力集中的假设，并预示着一个更加多极化的人工智能格局。

7.2 非洲：通过跨越式发展实现人工智能应用卓越

非洲智慧城市应用实施战略（2025年底）

非洲智慧城市市场展示了复杂的应用实施策略，通过战略性部署在基础模型中心开发的技术，专注于可持续性和发展。北非国家和毛里求斯等岛国通过早期的电子政务投资和强调实施而非基础模型开发的国家人工智能战略引领发展。

绿地人工智能实施卓越
Konza科技城（肯尼亚）："硅草原"应用实施模式

这个13亿美元的旗舰项目展示了世界级的应用实施战略。第一阶段即将完成，智能移动、自动化废物管理和云服务已投入运营——所有这些都实施了在其他地方开发的人工智能技术。该项目体现了从一开始就将人工智能嵌入城市基础设施而不是改造，代表了最佳的应用实施中心发展。

希望之城（加纳）：可持续人工智能实施

通过专注于绿色技术、5G连接和人工智能集成城市管理的合作伙伴关系实现快速增长。强调与国家发展目标相一致的成熟人工智能技术的可持续部署，展示了新兴市场的战略性人工智能消费。

区域人工智能消费领导力

与成熟市场不同，非洲领导者（卢旺达、肯尼亚）直接将人工智能准备与国家发展联系起来，实施人工智能用于农业预测、健康诊断和数字身份系统。开普敦成为区域人工智能实施领导者，特别是在生物技术应用方面。

战略性跨越式发展范式

非洲举措展示了革命性的发展模式——使用人工智能消费从零开始创建新的、数字化的、可持续的系统，而不是优化传统基础设施。这使得能够跨越传统发展阶段，将非洲城市定位为全球领导者，展示人工智能作为可持续增长的基本工具，并通过战略实施而非开发来解决紧迫的社会挑战。

7.3 拉丁美洲：混合人工智能价值链专业化

拉丁美洲人工智能生态系统发展（2025年第四季度）

拉丁美洲快速发展人工智能生态系统，圣保罗、墨西哥城和布宜诺斯艾利斯成为领先的初创企业中心，展示了将人工智能消费与专业化生产能力相结合的混合方法。

区域人工智能价值链专业化
圣保罗（巴西）：人工智能投资与实施中心

作为最大的技术中心，吸引了谷歌等全球巨头的大量投资。作为拉丁美洲主要的人工智能投资目的地，专注于为区域市场实施成熟的人工智能技术，同时为葡萄牙语/西班牙语市场开发专业化应用。

瓜达拉哈拉（墨西哥）：新兴人工智能生产者

定位为研发中心，主办拉丁美洲首个生成式人工智能实验室（G.A.I.L.），展示了对基础人工智能研究和开发的关注。代表区域向基础模型能力的转型，而非纯粹的应用实施。

蒙得维的亚（乌拉圭）：人工智能人才密度领导者

拥有拉丁美洲最高比例的具有人工智能技术技能的程序员，为人工智能实施和专业化开发创造了人才密集的环境。展示了较小城市如何通过集中专业知识进行竞争。

实际人工智能实施应用（2025年）

人工智能在整个地区积极提高运营效率，特别是在IT管理方面，人工智能平台实施预测分析和自动化知识库创建——展示了在主要基础模型中心开发的技术的复杂实施。

战略混合模型洞察

拉丁美洲城市展示了新兴市场可以在人工智能价值链中进行战略定位——不仅仅是应用实施者，而是区域市场的专业化基础模型开发者。通过专注于特定专业化（语言、文化、行业特定需求）和创建数字原生系统,这些城市将自己定位为服务于区域和全球市场的竞争性混合人工智能中心，在基础模型开发和应用实施战略之间架起桥梁。

7.4 亚太发展中市场：多样化人工智能实施战略

班加罗尔：亚洲硅谷转型（2025年第四季度）

班加罗尔（#26 对位全球人工智能城市指数）

作为领先的非西方人工智能中心崛起，将庞大的IT服务传统与战略性人工智能实施和专业化生产能力相结合。拥有主要全球科技中心（谷歌、微软、亚马逊），同时为国内和区域市场开发本土人工智能能力。

战略混合定位：与纯粹的应用实施中心不同，班加罗尔利用其已建立的软件开发生态系统，既是应用实施者（部署全球解决方案），又是专业化基础模型开发者（为印度语言市场、农村应用和价格敏感细分市场创建人工智能解决方案）。

区域影响：班加罗尔的成功展示了新兴市场可以从纯粹的应用实施演变为专业化基础模型开发。通过Nexus项目（国际清算银行创新中心与亚洲中央银行的倡议），印度参与亚太地区的协作人工智能实施，将自己定位为先进基础模型中心和新兴应用实施中心之间的桥梁。

东南亚及其他新兴市场

雅加达（印度尼西亚）：区域实施中心

东南亚最大经济体，为2.74亿人口市场开发人工智能实施能力。通过战略性部署在先进人工智能中心开发的技术，专注于金融服务人工智能、电子商务优化和智慧城市基础设施。

马尼拉（菲律宾）：金融人工智能实施

Nexus项目（国际清算银行创新中心）的战略参与者，展示了协作人工智能实施方法。利用庞大的英语劳动力进行人工智能增强的客户服务和业务流程外包应用。

曼谷（泰国）：东盟人工智能协调中心

正在成为东盟人工智能倡议的区域协调中心。通过与其他东盟成员国的协作实施战略，专注于农业人工智能应用、旅游优化和跨境支付系统。

发展模式：这些亚太发展中市场展示了协作实施战略，利用区域合作（Nexus项目、东盟倡议）高效部署人工智能技术，同时逐步建立本土能力。与纯粹专注于消费的方法不同，这些城市将战略实施与劳动力发展相结合，以实现未来人工智能产业的参与。

亚洲人工智能生态系统的独特性：东盟2025年3月的负责任人工智能路线图创建了区域治理框架，而移动优先的超级应用平台（微信、Grab、Kakao）展示了西方市场所不具备的独特商业模式。

8. 全球前20大人工智能城市

目录

为了提供关于全球人工智能领导力的额外视角，我们分析了由10个领先的人工智能模型生成的排名，每个模型都根据城市的人工智能生态系统实力进行独立评估。这种多模型共识方法提供了一个更广泛的视角，了解哪些城市在不同的分析框架中被一致认为是人工智能强国。

方法论：人工智能模型共识分析

十个先进的人工智能模型（ChatGPT、Claude、Gemini、DeepSeek、Qwen、Grok、Kimi、Meta AI、Le Chat、Ernie）被要求根据以下标准对全球前10大人工智能城市进行排名：

  • 人工智能研发成果
  • 科技公司总部和运营
  • 人工智能初创企业的风险投资
  • 人工智能人才集中度和教育机构
  • 政府人工智能倡议和政策
  • 支持人工智能发展的基础设施

以下20个城市在所有模型排名中出现频率最高，代表了关于全球人工智能领导中心的最广泛共识：

前20大人工智能城市 - 多模型共识

1
旧金山
人工智能之都
2
北京
中国人工智能中心
3
纽约
金融人工智能中心
4
伦敦
欧洲人工智能领导者
5
上海
工业人工智能与智能制造
6
波士顿
生物技术人工智能之都
7
新加坡
智慧国家人工智能领导者
8
巴黎
欧洲人工智能主权中心
9
多伦多
深度学习研究中心
10
特拉维夫
人工智能人才与创新中心
11
首尔
科技创新中心
12
西雅图
云人工智能平台
13
柏林
人工智能研究中心
14
东京
机器人与人工智能中心
15
迪拜
智慧城市领导者
16
香港
金融科技人工智能中心
17
深圳
硬件人工智能中心
18
阿布扎比
主权人工智能中心
19
悉尼
人工智能创新中心
20
班加罗尔 / 武汉
新兴的人工智能中心

关键观察：多模型分析的主要结论

一致的领先者：
旧金山、北京和纽约在 10 个模型排名中的 9 个中位列前三，显示出这些城市在人工智能领域的领导地位已达成明确共识。

区域平衡：
前 20 名共识排名中，北美（6 个城市：旧金山、纽约、波士顿、多伦多、西雅图）、亚太地区（10 个城市：北京、上海、新加坡、首尔、东京、香港、深圳、班加罗尔、武汉、悉尼）、欧洲（3 个城市：伦敦、巴黎、柏林）以及中东（2 个城市：迪拜、阿布扎比）均有强势代表，体现了全球人工智能创新中心的分布格局。

柏林崛起：
柏林作为一个以可持续发展为驱动的人工智能中心快速崛起，已有 100 多家企业将 ESG 原则融入其 AI 系统，显示出欧洲 AI 专业化从传统科技中心向新方向延伸。

前十名的稳定性：
前十名表现出高度一致性，诸如上海（第 5）、波士顿（第 6）、新加坡（第 7）、巴黎（第 8）、多伦多（第 9）和特拉维夫（第 10）等成熟的 AI 强国形成了一个稳定的全球 AI 中心梯队。

模型之间的差异：
尽管核心领先者保持一致，各模型在权重指标上的差异令人关注。例如：政府支持（新加坡、迪拜得分更高）、初创企业密度（特拉维夫、柏林更强）、研究产出（北京、波士顿优势明显）、产业应用（上海、深圳领先）。
共识显示了首尔的强劲表现（第 11）和西雅图在云基础设施上的优势（第 12），而柏林的研究导向（第 13）和东京在机器人技术上的专长（第 14）则展示了全球多元化的人工智能生态。

注意：
本次多模型共识提供了对全球 AI 城市格局的补充视角。尽管 AI 模型能提供有价值的洞察，但其排名可能反映训练数据的偏差，并不包含实时市场情报。因此，我们在第 1 部分中的主要排名仍然基于对当前市场数据、投资流向和技术能力的全面量化分析。

9. 局限性与方法论考虑

目录

9.1 数据可访问性与人工智能价值链偏差

基本局限性（2025年底）

  • 基础模型中心的专有算法降低了透明度和可重复性
  • 方法论的逐年变化限制了纵向可比性
  • 人工智能价值链偏差：尽管实施贡献同样重要，传统指标可能偏向基础模型中心而非应用实施中心

9.2 框架特定局限性与地理考虑

传统评估框架可能会低估政府驱动创新模式下的快速扩展能力，这尤其影响对新加坡和迪拜等应用实施中心的评估，这些中心擅长实施而非开发。

数据准确性与验证挑战（2025年分析）

多项数据点代表估算值而非经核实的事实，这尤其影响跨城市比较：

  • 公司数量：旧金山人工智能公司的估计数量在1,129至4,255之间，具体取决于定义范围以及基础模型与应用实施的分类
  • 资金百分比：北京的人工智能资金集中度在不同测量方法下显示出较大差异（48-66%）
  • 预测不确定性：2030年市场规模预测差异近2倍（1.77万亿美元至3.68万亿美元），具体取决于方法论和地理范围
  • 价值链分类：目前尚无标准化框架用于区分基础模型开发与应用实施能力

9.3 关键人工智能系统风险

数据垄断

前5-7家公司控制了90%的替代数据流，造成垄断效应并限制竞争性访问。

人工智能羊群行为

68%的算法在波动期间模仿同行策略，可能会放大市场崩溃（国际清算银行2025）。

9.4 定义可变性

目前不存在"人工智能准备度"的统一定义，导致测量方法不一致。人工智能快速发展的步伐往往超过标准化评估指标的开发，在测量能力与实际表现之间形成差距。

10. 结论：人工智能价值链地理格局改变全球城市领导力

目录

10.1 主要发现：革命性人工智能价值链框架

这项综合分析（2025年第四季度）揭示了对全球人工智能领导力的关键见解。人工智能领导力通过七层依赖结构分布在专业化的城市中心，而非传统的中心集中。这一根本性转变创造了新形式的相互依存和竞争优势，定义了城市人工智能分析。

人工智能价值链地理革命

人工智能领导力通过七层依赖结构分布在专业化的城市中心，而非传统的中心集中。这一根本性转变创造了新形式的相互依存和竞争优势，定义了当代城市人工智能分析。

基础模型与应用实施专业化
  • 基础模型中心（旧金山、杭州、巴黎、特拉维夫）：创建基础模型（ChatGPT、Claude、Gemini、Qwen、DeepSeek、Mistral、Le Chat、Grok、AI21），并获得高价值的开发经济效益
  • 应用实施中心（新加坡、迪拜、苏黎世、奥斯陆、伦敦）：在现有人工智能技术的实施、部署和扩展方面表现出色，并实现卓越的公民成果
  • 混合城市（上海、纽约）：在价值链中平衡开发和实施
按价值链角色划分的政府战略差异化

国家参与的有效性因地位而异：新加坡和迪拜在协调的人工智能消费战略方面表现出色，而北京和旧金山则引领以生产为重点的政府支持。阿联酋代表着全球最雄心勃勃的人工智能消费劳动力转型。

地理价值链再平衡

传统创新指标低估了应用实施的卓越性。欧洲中等规模城市（苏黎世、奥斯陆、日内瓦）代表了最佳的应用实施模式——有效利用技术而不存在超大城市的规模不经济，通过战略实施实现卓越的公民满意度。

投资与专业化模式
  • 生产投资：集中在旧金山（350亿美元）、北京（250亿美元），美国70%的风险投资瞄准人工智能生产
  • 消费卓越：迪拜在两个指数中均排名第4，展示了人工智能消费与智慧城市成果的融合
  • 区域战略：亚洲引领政府支持的消费倡议；欧洲强调道德实施框架；北美主导生产创新

10.2 分析局限性与数据考虑

数据源整合挑战
  • 方法论差异：IMD智慧城市指数、对位人工智能城市指数和Nature指数之间的跨指数比较采用不同的测量框架和时间基线
  • 时间差距：不同来源的报告周期差异显著，一些数据反映2024年的表现，而其他数据则包含2025年的部分估计
  • 地理范围不一致：一些指标使用城市行政边界，而其他指标则包含都市统计区域，影响可比性
  • 投资汇总：风险投资和政府资金数据可能在多个报告框架中涉及重复计算
置信区间与不确定性

由于各指数之间的方法论差异，排名应以±2-3个位置的不确定性带进行解释。全球排名第4-7的城市可能合法地声称位列前五。具体不确定性考虑：（1）人工智能准备度排名：±2个位置，（2）投资数据：考虑到快速的市场变化，准确度为±25%，（3）研究产出排名：由于发表周期，每年±1-2个位置，（4）市场份额百分比：根据定义范围为±3-5%，（5）初创企业生态系统排名：考虑到区域测量差异为±3-4个位置。

10.3 未来影响：2030年前的人工智能价值链演变

人工智能城市演变时间线

表11：人工智能城市演变时间线（2017-2030）

时期 主导主题 领先地区 关键发展
2017-2020 亚洲主导时代 新加坡, 首尔 早期智慧城市排名
2021-2023 欧洲崛起 苏黎世领导地位 6年智慧城市主导地位开始
2025-2026 金融人工智能革命 纽约、旧金山 文艺复兴累计交易收益超1000亿美元，贝莱德11.6万亿美元资产管理规模
2025+ 全球融合 多极领导 人工智能价值链地理格局出现
核心洞察： 人工智能城市演变显示从亚洲主导（2017-2020）转向欧洲智慧城市领导地位（苏黎世6年主导）再到美国金融人工智能革命（2025-2026），朝着全球融合发展。

未来的人工智能格局将以价值链地理格局深化为特征（2026-2030年预测）：

人工智能价值链专业化深化
  • 生产者城市：持续集中于基础模型开发，智能体人工智能和宪法人工智能能力不断增强
  • 消费者城市：在实施、监管框架和以公民为中心的部署方面增强复杂性
  • 混合城市：跨价值链的战略定位创造竞争优势
  • 新兴市场：通过战略性人工智能消费实现跨越式发展（非洲、拉丁美洲）
按价值链位置划分的经济影响（2030年预测）

人工智能潜在的15.7万亿美元全球GDP贡献将不均匀分布：基础模型中心（旧金山、杭州、巴黎、特拉维夫）获得高利润的开发经济效益，应用实施中心（新加坡、迪拜、苏黎世、奥斯陆、伦敦）从实施服务和公民成果中受益，混合城市优化跨价值链。成功需要解决按价值链角色区分的技术和道德挑战。

人工智能市场轨迹2025-2030

4280亿美元（2025）→ 7500亿美元（2027）→ 1.85万亿美元（2030）

4.6倍增长 - 指数级扩张速度超过云计算和移动应用的总和

10.4 未来5年的战略要务

为了在新兴的自主系统时代保持竞争力并有效管理风险，战略规划者和监管机构必须关注以下关键要务：

10.4.1 监管要务：宪法人工智能实施

寻求使用智能体人工智能进行自主决策的组织（特别是在金融和关键基础设施领域）必须立即开发和实施内部透明的人工智能"宪法"。这对于满足监管机构不可避免地要求的问责和道德要求是必要的。

10.4.2 效率要务：关注定价竞争

主导创建最强大但资源密集型模型的西方科技公司必须采取积极措施降低推理成本。保持显著的定价差距（亚洲模型的运营成本便宜数十倍）威胁到它们在全球应用市场竞争的能力以及人工智能在发展中地区的大规模采用。

10.4.3 社会要务：优先考虑人性化实施

2025年"智慧城市"的成功由社会影响定义，而不仅仅是技术实力（苏黎世、奥斯陆、迪拜证明了这一点）。人工智能投资必须战略性地针对缓解社会危机，如住房可负担性、医疗保健可及性、教育质量、环境可持续性和经济机会创造。

10.5 关键系统性风险指标

  • 实施差距：87%的数据科学项目在从开发过渡到生产部署时失败
  • 市场集中度：基础模型的训练成本（例如Gemini估计为6.5亿美元）造成几乎难以逾越的进入壁垒
  • 金融传染风险：68%的交易算法在波动期间表现出羊群行为
  • 环境影响：人工智能基础设施能源消耗接近小国家的水平

10.6 最终评估：人工智能价值链地理格局的未来

全球人工智能格局已经从以技术为中心的竞争根本转变为价值链地理格局，专业化角色决定竞争优势。这项分析揭示，可持续的人工智能领导力需要掌握全球人工智能生态系统中的特定功能，而不是试图实现全面的自给自足。

生产者城市

旧金山、伦敦、巴黎在基础模型开发、宪法人工智能框架和突破性算法创新方面表现出色。这些城市将继续推动人工智能能力的理论和技术边界。

消费者城市

新加坡、迪拜、北京展示了卓越的实施、扩展效率和实际部署。这些城市将人工智能能力转化为服务数十亿用户的现实世界解决方案。

智能体人工智能和宪法人工智能要求的出现将加强这种专业化，在基础模型中心和应用实施中心之间创造更深层次的相互依存关系。未来十年的成功将取决于城市在其选定角色中表现出色的能力，同时在价值链上建立战略合作伙伴关系。

2026-2030年战略展望

四个关键要务——宪法人工智能实施、效率优化、人性化部署和地缘政治平衡——将决定哪些城市保持领导地位。成功整合这些要务同时加强其专业优势的城市将成为下一个十年的决定性人工智能之都。

来源与参考文献

目录

研究来源

十大人工智能城市洞察