AI 如何重塑当代地缘政治：基于现实案例的平衡视角

AI 和地缘政治，是我最常钻研的两个主题。

前者因为工作（广告和内容行业正在被 AI 重构），后者因为成长经历（我在越南长大，也在亚洲多国生活过 15 年以上）。所以当这两个话题交叉时，我会特别投入。

这篇文章是一次“把技术进展和地缘变化放在同一张图里看”的尝试。先说明：我不是政治学者，也不是 AI 研究员，我只是长期阅读相关材料并持续跟踪的人。

AI 作为经济竞争武器

谁在 AI 领先，谁就可能获得巨大的经济优势。

中国很早就公开提出要在 2030 年成为 AI 强国。美国这边，ChatGPT 爆发后资本投入几乎在短期内迅速放大。之后美国 CHIPS Act、欧盟 AI Act、中国本土芯片战略，本质都在争夺 AI 产业链控制权。

McKinsey 估算 AI 到 2030 年可能为全球经济贡献 $13 万亿美元。这不是小幅优化，而是结构级重分配。

但这部分增量不会平均分配。先发国家和平台公司会获得更高份额，这会加剧垄断、就业转型压力和收入差距。半导体就是现实例子：先进芯片高度集中在少数产能节点，导致芯片政策同时具有经济与地缘属性。

军事维度

这是最让我焦虑的一块。

AI 已经进入军事体系，例如美军 Project Maven 用 AI 分析无人机影像。自主武器、网络战、情报筛选都在加速采用 AI。

我认为 AI 军备竞赛是真实风险，不只是学术讨论。AI 与传统军事技术不同的地方在于“决策速度”：当系统识别和响应速度超过人的审查能力，“谁有权触发致命决策”会变得更危险。

同时，和核军控相比，围绕 AI 军事应用的国际规则仍明显不足。

劳动力转型问题

世界经济论坛曾估算，AI 和自动化可能在 2025 年前替代 8500 万岗位，并创造 9700 万新岗位。实际发展比“立刻替代”更慢，但更结构化：很多工作不是消失，而是岗位内容被重写。

净增并不意味着没有痛感，因为失去岗位的人和获得新岗位的人并不重合。

我 40 岁转向写代码后，对“再培训”有很深体感：这件事可行，但成本高，不是所有人都有时间、资金和环境完成转型。

这同样是地缘政治问题。能把劳动力重训、教育体系和社会缓冲机制做好的国家，会在下一阶段更稳；做不好的国家，社会摩擦会明显上升。

AI 与新兴经济体

新兴经济体可能用 AI 实现“跨阶段跳跃”。例如印度在医疗、农业和教育里推动 AI；卢旺达用 AI 无人机做医疗配送；印尼在探索 AI 灾害预测。

但机会和依赖并存。若 AI 基础设施高度依赖美国或中国平台，就会形成新的地缘杠杆。过去 5G 争议已经说明，技术基础设施会被快速政治化。

未来，云平台、芯片供应和基础模型可能成为新的“地缘控制点”。

其他战线：外交、环境、软实力

AI 的影响不止经济和军事：

• 外交上，AI 让政策分析更高效，但深伪与信息操纵也让国家间信任更脆弱。
• 环境上，AI 可提升效率。例如 DeepMind 曾帮助 Google 数据中心将冷却能耗降到 最多 40%。
• 软实力上，AI 监控技术出口与 AI 生成内容分发，都在改变国家影响力扩散方式。

我对后续走向的判断

PwC 预测 AI 到 2030 年可能贡献 $15.7 万亿美元全球 GDP 增量。规模极大，因此治理框架会成为国家竞争力核心。

我倾向于认为，能在“创新速度”和“伦理约束”之间建立清晰规则的国家，会跑在前面。

难点在于：全球层面的规则协同非常难。AI 竞争不仅是科技竞赛，也会是制度竞赛、人才竞赛与供应链竞赛的叠加。

从我的视角看，AI 地缘政治是我们这一代最重要的结构议题之一。它影响的不只是科技行业，而是几乎所有行业、就业路径和国家发展空间。

你怎么看 AI 对地缘政治的影响？如果你有跨国生活经验，也欢迎说说不同地区的体感差异。

致敬，

Chandler