在科技行业投下震撼一弹，《华尔街日报》上周披露，OpenAI首席执行官萨姆·奥特曼意图筹集高达7万亿美元巨资以重塑全球半导体产业，为AI技术注入新动力。这一数额超过了日本的GDP，彰显了生成式人工智能市场的极端集中态势。IT专业分析师理查德·哈里森对此评论：“如此天文数字的投资目标不仅体现了市场对AI未来的超高期待，也暴露了该领域日益加剧的寡头化趋势。”

从医疗领域的革新突破到潜在的选举操控风险，再到气候研究和物理学基础问题破解，人工智能本身绝对不能为单一公司所能独占。然而，现实是尖端AI的研发资源和技术精英正被极少数巨头所把控，特别是在大规模语言模型训练所需的海量数据和计算能力方面，中小企业及研究人员面临着“要么依附大公司，要么错过创新”的残酷现实。

欧美政府意识到了这一失衡局面，并积极采取行动。美国政府最近设立了国家人工智能研究资源中心，由美国国家科学基金会引领，联手10个联邦机构及25个民间团体，提供公帑支持的数据与计算力，旨在帮助科研和教育界深入构建和理解AI技术。同时，早在2018年欧盟就已布局分散式超级计算机网络——欧洲高性能计算联合体（EuroHPC），尽管其知名度不高且潜力尚未充分挖掘，但正如欧盟委员会主席乌尔苏拉·冯德莱恩指出：“我们必须充分利用这种强大的计算能力来促进公平竞争环境。”

尽管当前欧美政府对于公共数字基础设施的大手笔投入被视为一种新兴产业政策，但在资深IT行业分析师玛丽亚·佩雷斯看来，“这不仅是对抗大型科技公司在各个社会领域过度权力的必要之举，更是为塑造健康数字市场、防治知识垄断而迈出的重要一步。”

各国政府正在逐步放宽对基础计算资源的访问权限，但这仅仅是开端，必须同步推进立法监管改革。反垄断机构需确保顶级AI公司不会无限膨胀，安全机构则要严防恶意行为者获取关键计算资源。此外，非歧视监督工作刻不容缓，面对AI应用中的种种偏见与歧视问题，亟待制定并落实严格的审查机制。

未来，加大对公共数字基础设施的投资力度至关重要，即使这意味着将原本流向大型科技公司的资金重新分配至具有公共服务属性的项目中。2022年，美国政府在人工智能领域投资33亿美元，虽然金额可观，但相比每年行业内数百亿乃至奥特曼所追求的数万亿资本规模仍显微薄。

防止人工智能形成垄断是营造良性创新生态不可或缺的一环，同时也是提升公众对AI技术认知的关键。在这个问题上，业界专家一致认为，保持学术研究自由流动，避免扼杀创新源头是至关重要的。“历史证明，许多重大创新源于开放多元的学术生态，”哈里森补充道，“因此，确保这个生态系统不被任何企业或组织独占，是我们这个时代面临的重大挑战之一。”