今天是2025年11月13號，星期四。今天我們來聊一個，會決定未來 AI 發展速度的關鍵因素，就是運算力。
大家知道，AI 要跑得快、跑得好，真正最關鍵的，就是算力到底夠不夠。而提供算力的這些資料中心，也就是雲端供應商的機房，它們到底蓋在哪裡？哪些地方真的能跑 AI？經濟合作暨發展組織 (OECD) 在 2025 年 10 月發布的一份研究要報告。這份報告叫做《衡量人工智慧在國內公共雲端運算可用性》英文全名是 Measuring Domestic Public Cloud Compute Availability for Artificial Intelligence。研究團隊在 2023 年，把全球所有能跑 AI 的雲端區域做了一次全面盤點。結果，他們發現了三個非常驚人的差距。
楊老師AI365 - 美國與中國壟斷AI
我來用最簡單的方式講給你聽：
第一個差距：大多數國家連「AI 雲」都沒有
研究統計了六大雲端供應商，包含：Amazon Web Services（AWS）、Microsoft Azure、Google Cloud Platform（GCP）、Alibaba Cloud（阿里雲）、Oracle Cloud（OCI）、IBM Cloud，總共 187 個雲端區域。結果這些區域只分布在 39 個經濟體裡。更驚人的是，39 個裡面，真正有 GPU、能跑生成式 AI 的只有 30 個。剩下的 9 個，連 GPU 都沒有。
也就是說：世界上絕大多數國家，國內完全沒有可以跑 AI 的雲端運算能力。
第二個差距：運算能力高度集中在少數國家
我們剛剛提到，只有少數經濟體擁有雲端區域，但就算真的有，資源也非常不平均。雲端算力主要集中在兩個地方：美國和中國。
這兩國加起來有 49 個雲端區域，幾乎等於其他所有經濟體合計的 52 個，等於全球一半的雲端基礎都握在他們手上。
如果進一步看「能不能跑 AI」，差距更明顯：中國有 27 個 GPU 區域，美國有 22 個，幾乎全世界主要的 AI 運算來源都來自這兩個地方。
至於 OECD 成員國，雖然總共有 101 個雲端區域，但真正啟用加速器、能跑 AI 的只有 52 個，大概就是一半左右。換句話說，多數國家不是沒有雲，就是雲裡沒有 GPU。
第三個差距：不只比AI雲端區域的數量，晶片差好幾個世代
真正決定 AI 速度的，不是雲端區域多不多，而是裡面那顆晶片夠不夠力。現在最重要的三代晶片：V100、A100、H100，它們的性能差距其實是「跳級」的。H100 大約是 A100 的 2 到 3 倍；A100 又是 V100 的 2 到 3 倍；所以 H100 比 V100 快 5 到 6 倍以上。
那麼，誰擁有最多最新的晶片？答案很明顯，就是美國。
美國目前是全球唯一大量部署 H100 的經濟體，有 8 個雲端區域可以用到這顆最新、最強的加速器。相反地，中國目前仍以比較舊的 V100 為主，雖然部分地方有 A100，但完全沒有 H100。放眼全世界，能提供 A100 的經濟體也只有 15 個；而能提供最新 H100 的，除了美國之外，就只有荷蘭一個。這代表什麼？高階 AI 運算能力的差距，正在以驚人的速度被拉開。
今天楊老師想給大家的三個重要啟示，讓你Takeaway，就是
第一，AI 運算能力已經開始「分級」。只有少數國家達到可以訓練模型的最高級，其它國家最多只能做推論，甚至什麼都做不了。
第二，算力的「實體位置」變得超級重要。雲端雖然在網路上，但資料中心蓋在哪裡，決定了延遲、國安、供應鏈，甚至決定政府能不能管得到 AI。
第三，公共雲只是整個 AI 基礎建設的一部分。一個國家的算力還包括自己蓋的超級電腦、研究機構、企業自建的 GPU 集群。真正的 AI 國力，需要一起投入。
這是一場新的 AI 基礎建設軍備競賽。誰擁有最先進的晶片、誰能在本土部署最大的算力，誰就握有 AI 的未來。
