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发布：2025年06月27日浏览：23次
胡君园
摘要：本文以ChatGPT至DeepSeek R1的技术迭代周期为观察窗口，探讨AI生产要素从“算力-算法-数据”向“算法-数据-场景”的权重重构逻辑。研究发现，全球算力垄断格局倒逼中国科技企业通过异构计算、算法轻量化及场景深挖实现技术突围。结合《数字经济时代的算力垄断隐忧与应对方略研究》的核心观点，提出“技术-政策-生态”三维破局框架，为中国参与全球AI治理提供理论参考。
关键词：算力垄断；AI生产要素重构；算力反垄断制度；数据权利保护
目次：
一、引言：AI三要素的范式迁移
二、算力垄断的形成机理与产业风险
三、要素权重重构：场景驱动的技术革命
四、科技霸权之下中国的突破路径：从技术攻坚到生态重构
五、治理应对：构建算力反垄断制度体系
六、结论与展望
算力是一种新型生产力，集信息计算能力、网络承载能力、数据存储能力于一体。从运用场景上看，一般可以分为通用算力、智能算力、超算算力等。随着计算机人工智能技术的发展，当前我们正处于工业文明迈入数字文明的重要转折点上，在这一转变规程中，算力成为数字经济、人工智能的重要基础，是人类生产生活改变和社会治理方式变革的重要推动力。
算力已经成为构筑国家竞争优势的重要领域，是全球科技竞争的战略制高点。全球各个国家和各个高新科技企业在算力基础上的投入竞相加码，纷纷在算力基础设施的建设上加大投入，力争在今后的科技竞争中掌握充分的生产力资源。美国作为全球科技创新的中心，在算力科技储备、算力基础设施建设、算力应用场景挖掘领域均处于优势地位。
2025年，DeepSeek引爆全球AI技术的成本竞争，进一步推动了全球科技企业在算力方面的投入。在国内，阿里、字节两家公司今年将投入超过2000亿用于算力的建设，微软已经在算力投资方面持续多年，按照微软的预测，2027年、2028年将会迎来算力租赁的高峰。由此可见，算力作为数字经济、人工智能的基础层资源的战略地位已然显而易见。
（二）触发变量：ChatGPT引发的全球AI军备竞赛
2018年OpenAI发布了为“ChatGPT“的第一个版本，标志着ChatGPT的诞生与。对话大语言模型的初步探索。2022年，经过多轮次的技术迭代，OpenAI终于向世人推出了ChatGPT-3.5，该模型专门优化了交互式对话，使的大语言模型具备了与人类对话的能力，通过人工智能技术的加持，使得在于人类进行自然语言对话时能更流畅、准确。ChatGPT的推出是人类历史上在人工智能领域进步上迈出的重要一步。
在ChatGPT引发的全球人工智能军备竞赛之前，人们对于大模型训练所需要的成本仅仅停留在一个字：贵，但具体有多贵，是否具有成本优化的空间，全球科技企业的巨头对此均没有概念。诸如OpenAI的ChatGPT、Google的Gemini Ultra、X的Grok3这样的高级AI模型，训练他们的成本通常以千万美元计，而且依照Deepseek发布之前的趋势，这个成本会迅速上升。
下图展示了自2017年以来，通过分析大模型的训练时长、硬件的利用率、训练硬件的价值后得出的经通胀调整后的主要AI模型的训练成本：
鉴于大模型训练的成本上涨趋势高企不下，科技企业巨头正在寻找新的解决方案来训练语言模型，以应对不断上涨的成本。
在AI时代，大模型训练对算力的需求量极大，ChatGPT-3.5是175B（1750亿）参数，需要500张英伟达的A100或H100卡，到GPT-5的10万亿参数，则需要50万张英伟达的卡，在如此巨大的算力规模下，如何解决算力不足将是AI时代生产要素缺乏的难题。云计算是破解这个难题的现实路径，通过云原生屏蔽了底层算力的差异，实现了大模型的跨中心、跨域计算，全方位地降低了AI算力的硬件成本，并有效提升计算大模型的训练效率。
在数字经济时代，部分企业利用算法进行“大数据杀熟”视乎已经成了科技企业的原罪。在AI+数字经济的时代，需要从法律的角度去厘清算法、代码、以及法律之间的关系。首先，平台算法应用时需要精准区分哪些数据可以用于算法模型的训练，哪些涉及需要保护的个人信息必须经过匿名化处理后才能使用。其次，通过代码的方式把法律展现出来，让算法代码既具备计算能力，同时也符合法律规范。再次，算法的应用需要透明化，平台可以为每个人展现“我”的算法。当算法、代码和法律有序融合之后，在数字经济时代，人工智能的应用会对消费者有更好的伦理保障，从而避免科技霸凌。
数据作为AI时代大模型训练的原始生产资料，需要AI厂商对数据进行相关的分析、特征挖掘、建模、计算等处理。然而在各行业和各企业中，因为行业竞争、隐私安全、数据交易市场的缺乏，数据是以孤岛的形式存在的，即使在同一企业内部，受制于内部数据安全规范，实现企业所有数据的整合也面临重重阻力。随着大数据的进一步发展以及国家法律法规对隐私和数据安全水位的逐年上升，构建一个各行业互联互通的数据共享平台对人工智能领域的发展日益迫切。
英伟达作为一家高性能GPU的供应商，在2007年推出了CUDA并行计算平台和编程模型，让开发者直接在GPU上编写代码来提升计算速度。经过十多年的发展，CUDA已经发展成为不仅仅是一个并行计算平台和模型，而是英伟达在当前人工智能时代的护城河。
CUDA不仅仅是一种编程语言或框架，是一个完整的并行计算生态系统，更是一个设计精美的“黄金笼子”。CUDA通过一个完整的开发工具、库和代码调优手段，让开发者无缝地在GPU上实现高效的并行计算。不仅如此，英伟达还投入橘子建立了开发者社区和培训体系，为全球开发者提供全方位支持，使得CUDA成为了开发者的第一选择。
开发者一旦投入到CUDA生态中，因为CUDA的锁定效应使得开发者今后很难脱离CUDA投入到其他的GPU框架。转向其他GPU或框架用于人工智能和机器学习的开发，不仅意味着代码重构、编程环境更换，更有甚者需要重新优化整个计算流程，高昂的转换成本成为了许多选择英伟达CUDA的开发者过度依赖CUDA，进而使英伟达在并行计算领域成为了一个金城汤池。
美国作为科技领域的霸主，在人工智能芯片出口方面屡颁禁令，妄图开展一场针对中国算力基础设施的外科手术式打击，确保美国在这一领域的领先地位。当前已经从早起的设备封锁转向于针对并行计算架构的全方位压制。美国通过禁令设置的技术围城，从硬件断供转向生态断链，试图在开发框架、芯片互联标准和人工智能框架等多个层面构建技术壁垒。
在数字经济时代，数字权力的崛起对现代社会中政治、经济的基础也造成了各种挑战，主要表现在对主权、治权、人权的挑战。数字系统可以影响人如何做出决定，容易让人误解为数字系统拥有很大的权利，以至于数字权力被视为类似国家的权力。因而有了在数字经济时代谁掌握了算力既谁掌握了权力的说法。
在数字经济时代，以数据存储、加工、处理的本地化来反制数字权力对主权的挑战；以加强对数字平台自治辅导、自动决策和算法黑箱的监管来制衡数字权力对治权的挑战；以加强隐私权、平等权、生存权的保障来平衡数字权力对人权的挑战。
面对技术科技霸权针对芯片、技术架构、模型等多重打压，通过技术手段构建的护城河与壁垒，有什么有效手段可以从数据要素方面寻求突破呢。本章将从算法、数据、场景的角度上寻找相应的解决方案。
采用稀疏化训练与模型压缩技术，并且在MoE架构上有独到创新的DeepSeek R1版本的人工智能大模型在2025年1月20日正式发布，并且同步开源权重。由于DeepSeek的V3和R1两款大模型，成本价格低廉，性能与OpenAI相当，让众多科技巨头感到震惊，甚至引发了Meta的内部恐慌。
在DeepSeek向AI市场抛出R1大模型这一现象级、重量级的炸弹之前，各个跨国科技巨头在大模型领域都处于闭门造车的自我封闭时代，对于消费者来说虽然有众多选择，但是在某一国家和地区足以形成垄断地位。DeepSeek发布并开源之后，众多的工程师们开始连夜复制DeepSeek的成果，使得科技巨头的技术霸权荡然无存，不得不采取更为卑劣的竞争手段来应对这场技术的竞争。
数据作为数字经济时代重要的生产要素，各国的科技巨头企业以数据驱动企业决策，以数据驱动流程优化，以数据驱动产品设计，不断的通过大数据手段深挖数据价值。在人工智能领域，数据作为生产要素投喂给了大模型，增强大模型的的推理能力，给科技企业带来与传统经济不可比拟的经济价值。
在电子商务领域，亚马逊通过监测用户在网站上的行为，不仅从每个用户的购买行为中获得信息，还将用户所有的行为都作了记录。谷歌通过用户行为数据的大数据分析，能在用户意识到自己要找什么之前预测出用户的意图。X通过过滤用户属地、发送分享的位置和相关关键词，建立了一系列的定制化的客户数据流。上述跨国科技巨头都在数据收集领域和分析领域投入大量的成本和技术力量进行研究和分析，意图在人工智能商业化领域能将企业的利益最大化。
对于数据权利的保护应当作在各个垂直领域的数据收集和挖掘之前，从普通消费者保护的角度上看，企业要牢牢守住最小及必要的原则收集用户数据。从数据流动和数据资产交易的角度上看，企业要在流动和交易时遵守《数据安全法》、《生成式人工智能服务安全基本要求》等法律法规，切忌不可侵犯数据主体的权益。从数据跨境和数据主权的角度上看，要加强对数据出境的审核，跨国科技企业在中国境内开展业务，收集、存储的数据要出境必须严格按照《数据出境安全评估办法》严格审查需要出境的数据，确保数据主权和国家安全不受侵犯。
智能客服作为人工智能技术在日常生活中的落地，实现了从技术能力到商业闭环的关键跃迁。人工智能大模型在客服场景的落地，降低了企业在该业务场景的人工成本，提升客服效率。随着人工智能技术知识库的积累，必将会更加广泛地应用到其他场景中去，那随之而来的会带来人工智能技术的伦理问题。
在人工智能的应用场景升维，多个行业利用复合型的人工智能技术实现的产品更新迭代，出现了智能机器人、自动驾驶等新技术。技术的发展离不开法律法规在指引正确的方向，在已经投入人工智能研究的国家和地区当中，都从国家法律和政策的高度，尝试对人工智能的未来发展划出一条“伦理”界限。人工智能的发展硬蛋遵从“以人为本”、“合法合规”，寻求人工智能的公平、透明和安全的成长环境，引导人工智能向健康、可信赖的方向发展。另一方面帮助公众深化对人工智能的认知，消除技术的未知带来的社会焦虑和群体恐慌。在一方面，国家和政府要在人工智能的应用方面掌握伦理界限，谨防科技霸权主义利用人工智能领域的成果践踏公众的伦理常识，违背公序良俗。
数字经济时代人工智能的科技霸权如何突破，中国又应该从哪几个角度上探索自己的路径，在找到合适的路径的过程中，又应该如何通过法律手段反霸权、反垄断、反制裁呢？本章从技术攻坚到生态重构、共享经济模式探索、开源社区等三个方面寻求中国的突破路径，探索在此过程中的法律保护手段。
异构计算体系由来已久，不过在人工智能和5G对计算性能超高要求的催化下，异构计算逐渐成为主流的计算架构。在技术层面，对异构计算来说不仅需要芯片架构的创新，同时也需要对编程模型上的创新，用于解决极为复杂的计算模型架构问题。
在芯片设计的商业模式中，芯片的定制设计和IP授权均需要芯片企业在创新后加强自身的知识产权保护，由其是在IP授权模式下，许可IP给客户自行设计芯片时，对芯片已经发布的指令集架构和基于此架构的CPU、DSP及人工智能专用处理器的IP均需纳入企业知识产权保护的范围。
对异构计算体系的编程架构来说，同样也需要同等的知识产权保护。利用软件著作权、发明专利、软件开源协议等不同方式既造福国内开发者突破科技霸权的垄断，又通过合法的方式保护自身的知识产权。
在有了芯片和编程架构的基础之后，算力的建设才能有一个稳固的地基。作为开发者来说，不可能在人工智能应用的开发中自己建设算力中心。数字经济时代与工业经济时代的显著区别就是通过云计算实现了算力的共享经济模式。
云计算依托大数据的分析，在面向人工智能开发者的过程中实施的弹性资源调度策略，极大提升了数据处理和分析的效率和灵活性。通过自动化的资源管理和动态调整机制，云平台可实现根据实际需求优化资源的利用，提升系统的响应速度和处理能力。云平台在对计算资源进行弹性调度时，需要充分做好对云计算用户的个人信息保护。开发者因为不控制算力基础设施，而由云计算平台向开发者提供，则开发者在云计算平台上存储的任何信息均存在个人信息泄露的风险，需要开发者自身加强个人信息保护，同时也需要云计算平台做好防护。
同时，当开发者的人工智能应用或其他应用涉及国家安全和数据出境安全的数据时，云计算平台还应当协助监管机关做好数据出境安全的审查，避免科技霸权国家或掌握科技巨头通过攫取敏感数据形成更深层次的算力垄断。
在数字经济时代，开源社区的兴起成为推动信息技术发展的重要力量。在开源社区，软件以开放源代码、允许自由修改和分发的特性，吸引全球众多的开发者参与。随着开源软件在商业领域的深度嵌入，相关的知识产权风险和知识产权保护的重要性日益凸显。
开源并不意味着开发者放弃了知识产权的保护，而是通过开源的方式促进技术发展的同时，对软件的贡献者进行整体的知识产权保护。从著作权角度上看，开源软件发布到开源社区之后即可视为开发者的智力创造成果，自创作完成时，已经享有著作权法的版权保护。从专利权维度上看，开发者在开源进程中取得的技术突破申请专利，促使开源社区与企业在采用开源组件时要注意对专利技术的合理使用，具备防范风险的生态自觉。从商标权层面看，开源项目打造的专属商标，用以标识项目身份，凝聚开源社区的共识，从而避免使用者在分发、推广项目式侵犯商标权，稀释品牌价值，扰乱开源项目市场认知秩序。
开源模式深刻影响知识产权保护理念的个性，传统知识产权侧重于保护权利人的排他性利益，开源则倡导知识共享、协同创新，在自由使用、修改、分发规则下，让全球开发者跨越组织、地域的藩篱，凝聚智慧，加快技术迭代，促进科技霸权下的知识产权与激励创新之间寻找更加平衡点，冲破科技霸权，适应数字经济时代知识开放潮流，为知识产权多元保护路径拓展注入活力。
有了明确的突破路径和保护手段之后，如何才能从单兵作战升级为群体作战或兵团作战，此时制度体系的建设显得尤为重要。本章通过解读《反垄断法》、国内政策创新和国际合作的角度上谈谈如何构建反垄断制度体系。
在数字经济时代，包括中国在内的各个国家都在积极出台法律法规用以规范人工智能的发展。对企业来说，从反垄断政策处罚，厘清人工智能反垄断规则与制度与其他规则与制度之间的关系，处理好与反垄断执法机构和从业者来说至关重要。
当前我国对人工智能的监管处于探索阶段，在算法应用、大数据领域对人工智能技术的应用的监管挑战，需要发挥《反垄断法》的基础地位，强化对科技巨头企业的竞争监管，落实强化竞争政策基础地位的法治保障，创造更有活力的市场环境。
人工智能领域的反垄断规则与制度需要做好反垄断规则与制度和知识产权保护之间的平衡，在知识产权领域加强知识产权保护、尊重企业的创新的同事，注重通过反垄断规则与制度防止知识产权的滥用，目前我国已经形成了包括《反垄断法》、《禁止滥用知识产权排除、限制竞争行为规定》《关于知识产权领域的反垄断指南》《标准必要专利反垄断指引》等法律框架，有助于确保人工智能技术的发展不会因为专利等知识产权的滥用而受到阻碍，促进人工智能技术的创新和应用。
杭州市余杭区在开年之初召开的“双迁移、新征程”高质量发展大会上，正式发布了创新余杭“黄金68条”产业政策。
杭州市余杭区通过全面构建现代产业体系，做深数字经济产业，对数字经济领域研发、流片、IP采购等方面进一步加大支持力度，对单个企业的支持最高可达1亿元，支持力度全国领先。通过对顶尖项目人才的资金支持，积极发挥政府产业基金引导作用，鼓励各类创新载体建设，积极营造创新创业生态。鼓励企业加大研发投入，加强知识产权保护和应用，持续增强科技创新能力。对独角兽企业补助，积极培育“专精特新”中小企业，落实凤凰行动计划，精心培育壮大市场主体。营造浓厚的商业氛围、针对外貌发展新形势，通过物流补助政策，促进内贸外贸协同发展。营造爱财惜才得浓厚氛围，进一步激发人才创新创业的活力，着力大招国际人才高地。相信通过这一系列的组合拳，杭州市能在科技霸权制裁下，有更多的杭州六小龙突破垄断，砸碎科技霸权，向更高更强的领域腾飞。
算力是数字经济时代的新型生产力，是社会数字化、智能化转型的重要基础。加快算力建设，能有效激发数据要素创新活力，为数字经济和实体经济深度融合、建设现代化产业体系注入动力。
目前我国的算力建设由于受到芯片出口管制政策的影响，更需要从国家层面统筹规划，一体化建设算力体系。在国内，要防止“重建设轻需求、重设施轻应用”，做好供需匹配和设施应用精准对接，在算力体系一体化建设的布局下，争取”走出去“，在金砖国家尝试建设算力资源池，可以在金砖国家组织中的其他国家建设算力中心，突破对我国的芯片管制影响。最后合作共建的算力资源池根据参与国家的份额以及投入的资源占比统筹协调，构建智能调度的算力网络体系，实现按不同用户需求实现算力资源调度。
随着2025年1月20日，具备推理能力的DeepSeek R1大模型的发布，人工智能时代ChatGPT刚发布时的算力、算法、数据三要素转变为算法、数据、场景。随着DeepSeek的出现，采用了国产昇腾910芯片和Altas架构，让全行业对算力的迷信崩盘了。加之以DeepSeek在发布了R1大模型的同时也开源了算法，剩下的就是比拼数据和场景了。放眼全球，数据最多、场景需求最全、应用门槛低、落地速度最快的地方在哪里呢，无疑是中国走出了一条突破算力霸权的中国路径。
人工智能时代的生产要素重构，反映了人工智能技术的发展从单纯的技术驱动开始转向于社会价值的创造。算力可以通过低成本或其他异构计算的芯片予以替代解决，算法模型可以通过稀疏化训练和模型压缩技术快速迭代和突破，三大生产要素已经被突破了两个，而中国基于人口和场景的优势，更具有数据的优势，因此生产要素的权重重构反映了人工智能技术发展从技术驱动开始专项社会价值的创造。
数字经济时代的到来使得国家安全面临更严峻的挑战，加强数据主权立法，切实维护数据主权时维护国家安全的必然要求。在全球数据互联互通的同时，如何有效监管跨境数据、抵御恶意管辖是维护数据主权和国家安全的关键。主权国家通过技术民主化机制，建设全球算力资源池，由新兴经济体的国家提供算力支持，换取其他国家的资源权益，新型技术交易的思路需要突破传统援助思维，将数据主权、算力配额纳入同意框架。
参考文献
[1] 如何认识发展算力的重要意义 郭冠男 经济日报
[2] 深度剖析ChatGPT发展史，从概念到领导者的崛起 网易新闻
[3] 个大AI模型训练成本大比拼：谷歌Gemini Ultra高达1.9亿美元 新浪财经
[4] 数字经济时代的算力垄断隐忧与应对方略研究
[5] 禁止滥用知识产权排除、限制竞争行为规定 市场监管总局
[6] 标准必要专利反垄断指引 市场监管总局
[7] 知识产权领域的反垄断指南 国务院反垄断委员会
胡君园，浙江九段律师事务所实习律师，联系方式：13989885525
简介：2006年毕业于浙江科技学院，工学学士。2009至2024年供职于阿里巴巴，担任高级技术专家职务。在阿里巴巴工作期间，主持阿里巴巴向俄罗斯软件技术出口项目。在跨境电商网站稳定性建设、商品合规、数据合规、风控合规、资金合规、知识产权保护领域有丰富的项目经验。2024年通过国家统一法律职业资格考试，2025年加入浙江九段律师事务所。
项目经历：
2014年，负责阿里巴巴集团IPO项目中负责速卖通AliExpress跨境电商平台的萨班斯·奥克斯利（SOX）法案的合规内审；
2017年至2019年，参与阿里巴巴集团在俄罗斯合资公司成立的技术谈判；
2020年至2024年，全程负责阿里巴巴集团向俄罗斯的软件技术出口项目，涉及整体跨境交易平台、商品、数据、风控、资金、知识产权等领域的技术合规事项的实施。该项目的软件技术服务费用3000万美元。
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