摘要：
这种观点的依据是，传统上，后发国家往往可以通过学习经验、减少试错成本、以较低成本引入先进技术等方式实现后发赶超。但在AI领域，这种“后发效应”不灵了。
随着人工智能（AI）技术与产业的快速发展，国际学界开始越来越深入地讨论这个新兴前沿科技领域对国际政治经济领域的潜在影响。近期一种观点认为，AI可能会终结后发国家的赶超优势，固化“强者恒强”的国际政治经济格局。这种观点的依据是，传统上，后发国家往往可以通过学习经验、减少试错成本、以较低成本引入先进技术等方式实现后发赶超。但在AI领域，这种“后发效应”不灵了。
究其原因，主要在于以下方面。一是人工智能引入成本高。开发先进AI系统所需的固定成本高，获取海量数据的难度大，高性能的计算能力昂贵，只有具备充足资源的国家和企业才能在此领域立足。
二是人工智能生态有利于规模效应。先发国家或企业能够利用其数据和技术积累形成规模经济，增加新进入者的进入壁垒。同时，用户和企业的网络效应使AI系统得以不断优化，进一步巩固先发者的市场优势。
三是人工智能应用需要有效的政策环境。大多数AI技术都具有风险与机遇并存的两面性特征，放任人工智能野蛮生长将给社会带来巨大冲击。因此，有效的治理和政策环境是AI得以大规模应用的前提条件。在这方面，先行先试、拥有更多技术精英的领先国家往往具有优势。
四是人工智能安全属性和国家战略利益属性更强，技术扩散和流通受到更强制约。人工智能越来越被视为国家安全的重要组成部分。美国等一些国家已将AI技术应用于军事防御、网络安全和情报收集等方面，并将AI技术领先视为维护国家安全的关键环节。个别先发国家为了保障国家安全，倾向于对AI技术和研发资源采取严格出口管制，后发国家难以通过较低成本获得技术。
以上因素对人工智能领域的国际竞争模式带来诸多影响。一方面，以美国为代表的先发国家对AI技术的保护主义色彩增强，愈发不愿看到这一技术快速扩散和惠及他国。另一方面，后发国家对于在AI时代被边缘化以及科技鸿沟扩大有着更大危机感。
不过，至少三个方面的因素也在限制人工智能造成“强者恒强”的马太效应，并可能推动更多国家在AI领域走向一个相对均衡的状态。
其一，人工智能技术生态的开放网络特征导致技术扩散。虽然个别先发国家试图保护其AI技术领先和核心算力算法，但该领域的技术生态目前仍与其他数字技术类似，即以开源技术为主。另外，领先企业普遍希望保持研发平台的开放性，以吸引更多创新人才和资源，这也让技术得到跨国传播和扩散。后发国家同样有机会利用技术生态的开放性迅速缩小差距。
其二，先发国家面临更大政策不确定性。虽然先发国家能率先掌握AI治理的经验和路径，但其治理模式容易因政治因素或政党轮替发生巨大摇摆。比如外界普遍预期，美国政府换届可能带来算法治理、AI应用等方面政策的方向性改变，这将让不少创新企业面临全新的市场竞争环境和政策风险。
其三，人工智能与社会发展的一些根本矛盾短期内难以调和解决。人工智能不仅是一项赋能技术，也可能成为一种威胁人类就业、生计和认知的颠覆性技术。当前，针对人工智能的治理技术、监管方式远远落后于技术发展，这意味着AI技术发展与社会需要之间的落差可能越来越大，矛盾愈发难以调和。这给AI技术发展设定了一个潜在的“天花板”。相对而言，后发国家可能更晚面临这种“天花板”或反冲效应。
