全球政府AI投入对比，谁更胜一筹？

各国政府都在努力抢占人工智能浪潮的先机。与任何其他有用的技术一样，人工智能为世界各国政府提供了巨大的经济机遇。事实上，普华永道 (PwC) 估计，到 2030 年，人工智能可以为全球经济贡献高达 15.7 万亿美元。普华永道还提供了这些资金可能来自何处的细分。该组织表示，约 6.6 万亿美元将来自生产力的提高，而另外 9.1 万亿美元可能来自“消费副作用”。

为了进一步了解政府如何在人工智能方面投入资金，以及未来几年政府在人工智能方面的支出预期，让我们深入了解一些具体的数字。

在这里，本文将简要概述世界各地政府在人工智能方面的支出情况。

中国

2017 年 7 月，中国国务院公布了《新一代人工智能发展规划》。此后，中国国家和地方政府为实施该计划所投入的总资金尚未公开披露。

欧洲联盟

与中国一样，欧盟也宣布了一项名为“人工智能创新战略”的国家人工智能投资计划。该计划包括一项到 2027 年约 40 亿欧元的公共和私人投资计划，专门用于生成式人工智能。

人工智能创新战略要求采取多种措施，首先是要在欧盟范围内建立“人工智能工厂”，汇集超级计算基础设施和人力资源，进一步开发人工智能应用。

此外，欧盟还打算通过开发“欧洲通用数据空间”来提供数据。其目标是提高初创企业和其他创新组织获取高质量数据的能力，以便训练人工智能系统、模型和应用程序。

除了人工智能创新战略，欧盟还制定了《人工智能法案》，为人工智能建立全面的法律框架。尽管《人工智能法案》并非专门针对创新和增长，但它旨在培育尊重基本权利和道德原则的值得信赖的人工智能。

美国

与欧盟和中国一样，美国也制定了有关人工智能的计划，即《美国国家人工智能研发战略计划》。该计划于 2023 年更新，概述了美国联邦政府在人工智能研发方面的路线图。美国还有《国家人工智能倡议法案》。

2022财年，联邦政府在人工智能方面的支出达到33亿美元，比2017年的13亿美元增长2.5倍。2025 年美国联邦 IT 总体预算预计为751.3 亿美元，重点关注网络安全和人工智能。

美国国防部一直是人工智能支出的主要推动力，与人工智能相关的联邦合同金额从 2022 年 8 月的 3.55 亿美元增长了近 1,200% 至 2023 年 8 月的 46 亿美元。美国还将成为以人工智能为中心的系统的最大市场，占全球人工智能支出的 50% 以上。

日本

在经济产业省的牵头下，日本正与 Nvidia 以及其他日本公司合作，释放该国人工智能的经济潜力。日本已拨款约 1146 亿日元（7.4 亿美元）用于补贴该国的人工智能计算行业。

日本政府计划从2024年度起开发用于研究的生成AI的基础模型。

作为新制度的费用，将在2024年度预算案的概算要求中计入25亿日元。每年2000万日元的发放对象是取得博士学位不到10年的50名年轻人。设想面向在大学及民营企业等持续开展最尖端研究或今后在这些机构就业的年轻研究人员。

日本政府提出目标称，到2025年每年培育2000名可在世界舞台活跃的AI专家人才。其中，不分领域的顶尖人才每年培养目标是100人。日本的当务之急是发掘人才。

印度

印度政府已批准国家级“IndiaAI使命”项目，旨在推动人工智能在印度的发展。预算高达1037.192亿卢比，约合90亿元人民币。印度政府计划通过公私合作伙伴关系建立超过1万个GPU的可扩展AI计算基础设施；同时致力于开发和部署本土大型多模态模型。此外，印度还将在相关本科、硕士和博士课程中增加人工智能内容，以降低进入AI行业的门槛。

韩国

韩国政府计划到 2027 年在人工智能领域投资 9.4万亿韩元（69.4 亿美元）。这笔资金旨在帮助该国保持半导体行业的优势并开发人工智能芯片，例如人工神经处理单元和下一代高带宽内存芯片。

韩国科学技术信息通信部6月底宣布，2025年国家研发项目预算分配和调整案在第九次国家科学技术咨询会议上获得通过，预算总额为24.8万亿韩元，比2024年的21.9万亿韩元增加了13.2%。如果加上韩国企划财政部编制的一般研发预算等项目，韩国2025年研发预算总规模将接近30万亿韩元。

预算分配上，韩国政府将重点放在包括人工智能半导体、尖端生物、量子技术在内的三大领域，共投入3.4万亿韩元。人工智能半导体领域将投入1.2万亿韩元，主要对新一代通用人工智能、人工智能安全技术等进行集中投资，以期克服目前全球大型科技公司主导人工智能生态系统给韩国相关产业发展带来的困难。

挑战与障碍

这也许并不代表全球对人工智能的所有投资总额，但主要参与者对人工智能开发的投入资金数额肯定值得关注。

虽然各国政府看到了投资人工智能的好处，但在国家和国际层面上仍存在一些挑战需要克服。首先，一些社会问题需要随着时间的推移而得到解决。

大多数国家都存在明显的人工智能技能短缺问题，许多现有劳动力可能不愿意采用新的人工智能技术。虽然政府资助的教育工作可以帮助解决这两个问题，但各国还有更具体的问题需要解决。

一个需要大量资金才能解决的更大问题是，政府机构使用的许多遗留系统并非为与 AI/ML 实现兼容而设计的。解决这个问题将涉及大规模的数据、网络、云和网络安全功能的现代化。

最后，人工智能基础设施的总体成本将阻碍政府快速实施这些工具的能力。最近的一项民意调查发现，55% 的受访者表示，采用人工智能工具的最大障碍是成本。人工智能工作所需的各种硬件价格最近暴涨，而且这些成本不会很快下降。政府对人工智能的任何投资都需要巨额的前期成本，而一些国家根本无法独自承担这些成本。