在人工智能技术迅猛发展的今天，芯片的地理分布显得尤为重要。美国与中国在高端人工智能芯片的角逐中表现突出，但全球多个地区面临芯片匮乏的问题，影响了人工智能的监管与发展。

参考消息网9月2日报道 美国《时代》周刊网站8月28日刊登比利·佩里戈题为《新研究发现全球在强大人工智能芯片的所有权方面存在巨大鸿沟》的文章。全文摘编如下：随着人工智能可以做的事情越来越多，高端芯片以及它们所在地点的地缘政治重要性也日益增强。美国和中国正在竞相积累库存，华盛顿出台了旨在阻止北京购买最先进类别芯片的制裁措施。然而，尽管事关重大，但令人惊讶的是，关于人工智能芯片在全球的确切位置却缺乏公开数据。一篇新的同行评议论文旨在填补这一空白。研究发现：GPU(即图形处理器)高度集中在世界上仅30个国家，美国和中国又在其中遥遥领先。世界上许多地区处于作者所说的“计算沙漠”，也就是根本没有GPU可以动用的地区。这一发现不仅对下一代地缘政治竞争具有重要意义，还对人工智能治理(或者说哪些政府有权力监管人工智能的构建和部署)具有重要意义。论文的第一作者、牛津大学互联网研究院教授维利·莱赫登维尔塔说：“如果运行或训练人工智能的实际基础设施位于你的领土上，那么你就可以强制实施规范。”他认为，对人工智能基础设施没有管辖权的国家在立法方面的选择更少，从而受制于一个由他人塑造的世界。论文的作者之一吴伯喜(音)说：“这会影响到由哪些国家来塑造人工智能的发展以及制定有关什么是好的、安全的和有益的人工智能的规范。”论文称，到目前为止，美国和中国拥有世界上最多的公共GPU集群。在拥有GPU能力的地区数量上，中国领先于美国，但最先进的GPU高度集中在美国。美国有8个“区域”可以租用H100 GPU，这种GPU是美国政府对中国制裁的对象。中国则没有这样的区域。这并不意味着中国没有这类GPU，只不过意味着云企业说它们没有任何H100 GPU的地点位于中国。《纽约时报》今年8月援引情报官员和供应商的话说，尽管实施了制裁，但价值数百万美元的芯片仍被走私到中国。作者认为，世界可以分为三类：“计算北方”，那里有最先进的芯片；“计算南方”，那里拥有一些适合运行、但不适合训练人工智能系统的老式芯片；还有“计算沙漠”，那里根本没有芯片可用。莱赫登维尔塔说，这些术语——在一定程度上与一些发展经济学家使用的模糊的“全球北方”和“全球南方”的概念相重叠——只是一种比拟，旨在引起人们对人工智能计算领域的“全球划分”的关注。吴伯喜(音)说，芯片如此集中在富裕经济体的风险是，全球南方国家可能会依赖全球北方开发的人工智能，而对它们的运作方式毫无发言权。这“反映了所谓的全球北方和南方的现有全球不平等模式”，并有可能“令‘计算北方’国家的经济、政治和技术力量固化，并对‘计算南方’国家在塑造人工智能研发方面的作用产生影响”。

总的来看，人工智能芯片的分布问题不仅影响全球技术发展的格局，也可能导致世界各国在未来人工智能治理中的发言权不均。各国需重视这一问题，以确保技术发展的公平性与可持续性。