黄昏时分的硅谷鸟瞰图。旧金山湾区仍是美国人工智能领域唯一的主导者

摄影😣：Smith Collection/Gado/Archive Photos

人工智能有望成为我们这个时代最重要👦🏻🫠、也可能是最具颠覆性的技术之一。

它已经渗透到我们日常生活的方方面面，比如：搜索时的推荐、特斯拉这种汽车的辅助驾驶功能✶🧖🏻‍♂️。未来👩🏻‍🔧，人工智能可能会帮助医生诊断、助力完全自动驾驶汽车的发展。从这个角度讲，人工智能是一个真正划时代的进步📥，被认为是像车轮🧑🏻‍⚖️、蒸汽机、电和现代工厂系统一样的“通用技术”🦹🏽‍♂️。

类技术是推动全新产业⛹🏽‍♂️、重塑现有产业的重要力量，也是整个新的经济体系崛起的基础🧄👩🏿‍🚒。人工智能将产生巨大的经济影响🫷🏼。据估计，到2030年，人工智能将为全球经济产出增加多达15.7万亿美元。所以，美国政府将人工智能置于影响创新、经济竞争力和国家安全的关键技术清单的重要位置，也就不足为奇。

以前，高技术产业集中在美国领先的技术中心和超级明星城市（译者注：超级明星城市指纽约🍓、旧金山湾区、波士顿、华盛顿、西雅图等美国最大、生产力最强的城市地区）🌭。人工智能很有可能加强或放大这种地理上的不平衡模式。这是布鲁金斯学会都市政策项目（Brookings Metro）一项新研究的主要结论💆‍♂️。该研究由马克·穆罗（Mark Muro）和刘思凡（Sifan Liu）主导，关注人工智能地理（the geography of AI）。他们描绘了人工智能在两个关键方面的影响：（1）大学研究🧑🏿‍🎄，包括学术出版🦓、专利以及联邦拨款和合同；（2）商业化因素，如发布的工作职位和劳动力技能。根据这项研究，总的来说🫲🏿，只有10%的美国大都市地区（36个）拥有相当数量的人工智能存在。下面的地图来自这项研究，确定了人工智能城市和都市区的五个关键类别。

来源：Brookings analysis of Stanford HAI, Crunchbase, STAR METRICS, USPTO, Emsi data

一是超级明星中的超级明星。由旧金山和圣何塞都市区组成的旧金山湾区，自成一类，是美国人工智能领域绝对的领导者。这里有斯坦福大学和加州大学伯克利分校等领先的学术研究中心，有大量的初创企业👾，有Alphabet、Salesforce.com😴、Facebook等公司。旧金山湾区占美国所有人工智能活动的大约四分之一。

二是早期采用都市😵。13个拥有重要人工智能集群的都市区，被该研究称为“早期采用者”（Early Adopters）👨🏼‍🚀。再加上湾区💁，这14个都市区占美国全国人工智能资产和能力多达三分之二。这些城市包括东海岸阿西乐都市圈（East Coast Acela mega-region）的主要城市——纽约、波士顿和华盛顿特区；还有几个加州城市，包括洛杉矶、圣地亚哥🪣、圣巴巴拉和圣克鲁兹；以及西雅图、奥斯汀、罗利和博尔德长久以来的中心地区。唯一令人惊讶的是，早期采用者还包括新墨西哥州的圣达菲和内布拉斯加州的林肯这两个较小的社区🏌🏻🧑🏼‍🦱。前者附近有洛斯·阿拉莫斯实验室（Los Alamos Laboratory），后者有内布拉斯加大学。

三是研究中心⛽️🤽🏿。布鲁金斯学会的研究还确定了21个拥有坚实研究能力但商业化程度不高的都市区🫏♦️，包括🧔：卡内基梅隆大学和匹兹堡大学的所在地匹兹堡，以及小一些的大学城，如安阿伯、麦迪逊和杜伦-教堂山。杜伦-教堂山与罗利毗邻👰🏽，是三角研究园的一部分（Research Triangle）🏏。

四是潜在的人工智能中心🧎‍♂️‍➡️。这一组由87个都市区组成👧🏽。该研究将其称为“潜在的采用中心”（potential adoption centers），其人工智能活动较为温和📃🏌️。总的来说，这些城市产生了美国所有人工智能专利和公司的四分之一，并占所有人工智能工作和工人的三分之一。但按人均计算，这些城市的人工智能能力还不到13个早期采用城市的一半🖖🏿。它们包括像亚特兰大、休斯顿和纳什维尔这样快速增长的“阳光地带”都市（Sunbelt metros），像芝加哥和底特律这样拥有大型产业集群的“冰霜地带”都市（Frostbelt metro areas），像宾夕法尼亚州立大学的所在地州学院这样的大学城，以及像犹他州普罗沃这样较小的科技中心。

美国许多地区都希望🫅🏼，随着疫情引起的远程工作的转变✤、科技公司更多地转移到云端而非实体场所🌺，它们在人工智能等新兴行业对公司和人才的吸引力将得到提高。越来越多的州和城市正在制定针对人工智能的战略和举措。

穆罗提供的数据指出了一个可能有希望的迹象🐽：2020年，几个都市区人工智能相关工作岗位大幅增加📛，而湾区略有下降。很可能的情况是🦸🏼‍♀️，人工智能的技术、工作或初创企业的地理情况可能在几年内不会有明显数据的变化。

不过，到目前为止🫷🏼，人工智能的崛起遵循了我们在半导体🤏🏿、软件、生物技术、互联网、社交媒体和云计算等技术上看到的尖峰模式🧑🏼‍🏭🤳，即新技术和产业围绕少数主导技术的中心地区成长。

这一点从以下事实中可以看出🫷🏼：布鲁金斯学会的研究发现，美国绝大部分都市区（260个）😌，几乎没有任何重要的人工智能能力。这一事实很令人吃惊🚤。事实上，匹兹堡的经验证明了创建新技术中心的难度。卡内基梅隆大学（我在该校任教近20年）长期以来一直是美国三大人工智能研究中心之一，与斯坦福大学和麻省理工学院齐名。该研究将匹兹堡列入创业或商业化有限的研究中心名单。

人工智能与以往的高科技领域不同🍏🧑🏿‍🎨，它的崛起不仅仅发生在美国，而是发生在全球。它正在伦敦、柏林、特拉维夫、上海、北京📒、班加罗尔、蒙特利尔和多伦多等一系列全球科技中心成长起来。事实上，布鲁金斯学会的研究提到，多伦多的向量学院（Vector Institute）（一个由大学和全球公司组成的联合体）是各地区在建立其人工智能集群和生态系统方面可以参考的一个例子。我和伊恩·哈撒韦（Ian Hathaway）的研究描绘了全球科技中心的崛起，而背景是美国在全球风险资本中用于初创企业的份额已经从1990年代的90%或95%以上🤽🏽‍♀️，下降到今天的一半以下。只有当新冠时代旅行🧈、移民限制继续下去，以及世界上许多城市作为本土和全球人才的聚集地变得更有吸引力，那么全球科技中心的这种崛起在未来才可能会增加。

除了这些地理上的挑战↔️，人工智能预计会对就业产生巨大影响，不仅可能消除制造业和服务业（如运输、物流和零售）的大量低技能工作🫄🏼，而且可能消除专业和知识工作领域（如医学🚵🏽、法律和工程）的工作。鉴于这种对就业和现有行业的威胁，布鲁金斯学会的研究鼓励所有地区仔细评估人工智能对其经济和劳动力构成的威胁和带来的机会🧜🏼‍♀️。这一点，是非常重要的。

可能需要联邦政府的干预来对抗和重塑正在进行的强大趋势。拜登政府提出🦵🏿、国会正在考虑的《2021年创新和竞争法案》，将针对人工智能等关键技术进行2500亿美元的投资，推动美国各地新的“区域技术中心”（regional technology hubs）的发展。

如果让人工智能自由生长，它将加强、加剧经济和地理格局中“赢家通吃”的属性。