矽谷的全球 AI 願景有缺陷：各國都需要自己的藍圖
- Pelonomi Moiloa
Pelonomi Moiloa 是 Lelapa AI 的共同創辦人兼執行長。該公司總部設於美國德拉瓦州，主要營運據點位於南非約翰尼斯堡。
今年 4 月，南非撤回人工智慧國家政策草案，原因是有人發現，文件引用了多筆捏造的學術文獻。這些資料來源後來證實是 AI 的「幻覺」產物，而該政策部分內容正是利用 AI 起草。這種諷刺實在令人難以忽視：一套為了治理 AI 而設計的框架，竟遭到它試圖規範的技術破壞。
然而，除了虛構的引文之外，還有一個更深層的問題。這份文件反映出一種日益常見於全球 AI 政策的假設：全球 AI 系統的建設方式，就是複製並擴大矽谷為富裕經濟體開創的運算與基礎設施模式。現代 AI 系統是在資源異常充裕的條件下發展出來的，包括低廉的資金、充足的能源、龐大的運算基礎設施，以及可供冷卻設施使用的土地和水資源。這些條件形成了一種假設，認為持續打造更大型的模型並擴大規模，才是未來的發展方向。但這條路已開始碰到實體資源的限制。
資料中心向來以大量消耗水電聞名。南非是一個水資源匱乏的國家；直到一年前，當地仍得實施計畫性停電，也就是所謂的「限電」（load shedding），以因應頻繁的電力短缺。身為一名以南非為據點的科學家，我在約翰尼斯堡的 Lelapa AI 為新興經濟體開發不同規模的語言模型。Lelapa AI 是一家講求資源效率的語言 AI 公司，而我認為，這種現實條件與政策想像之間的落差，是根本性的策略缺陷。
高耗能是其中一道障礙。總部位於巴黎、負責協調能源政策的政府間組織國際能源總署（International Energy Agency）預測，2024 年至 2030 年間，全球資料中心的用電量將增加一倍以上，達到 945 太瓦時，接近日本 2025 年全年的用電總量。即使是在美國和愛爾蘭等基礎設施完善的地區，電網也難以跟上 AI 的快速成長，促使當地社區開始反對興建資料中心。
此外，經濟條件也有限制。即使在最富裕的市場，硬體與營運成本仍然高昂，而且大多數 AI 公司尚未能靠銷售 AI 產品獲利。為了讓基礎設施迅速擴張至「超大規模」，部分企業開始依賴私人信貸，也因此令人質疑：目前資本支出的成長速度，能否單靠實際營收成長長期支撐。
各國日益將「AI 主權」——也就是對關鍵 AI 基礎設施與系統的控制權——置於國家安全及成長議程的核心。印度、沙烏地阿拉伯和歐盟各國政府，都在投資國內運算基礎設施、雲端容量與 AI 基礎模型，以實現 AI 主權，並降低對外國科技供應商的依賴。
doi: https://doi.org/10.1038/d41586-026-01951-5
利益衝突
P.M. 是 Lelapa AI 的共同創辦人兼執行長。該公司致力於為非洲語言開發低資源需求的語言 AI 系統。若政策環境優先重視 AI 效率與在地語言的可行性，Lelapa AI 可能因此獲得商業利益。