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。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。
