神经生产网络：AI 巨头的扩张秘法

在人工智能领域，科技巨头如何通过掌握关键的基础设施，从而扮演主导者角色？法比安·法拉利在论文《Neural Production Networks: AI’s Infrastructural Geographies》 中引入神经生产网络这个概念框架试图解答这一问题。神经生产网络指的是由人工神经网络驱动的、在地理上分散但在计算上集中和封闭的生产网络。它来自于经济地理学当中的一个概念——全球生产网络。

全球生产网络其实不难理解，它指的是一个巨大的生产线网络，由很多不同的部分组成，这些部分遍布世界各地，互相缠绕和联系。想象一下，一个手机的生产过程，它可能在中国制造电池，在印度组装硬件，在美国设计软件，然后在其它国家进行组装和销售。这些不同地点的工厂、公司和个人，通过互联网、物流和贸易联系在一起，共同完成一个产品的生产。

全球生产网络要解决的主要问题是如何在全球范围内高效、低成本地生产产品。例如通过在全球范围内分配生产任务，企业可以找到劳动力成本低廉的地区，从而降低产品成本。又或者让不同地区的工厂可以专注于其最擅长的生产环节，以此提高整体生产效率。总之，全球生产网络这一概念强调生产活动的全球性规模。在这些网络中，行业巨头通常通过利用地域间的不平等来控制其它参与者。

作者认为上述全球生产网络已经不足以描绘和解释今天的人工智能领域，因此提出了相对应的神经生产网络。不同于全球生产网络通过地域扩展来获取优势，神经生产网络则侧重于计算资源的整合，科技巨头凭借着对计算资源的掌控和垄断，比如数据中心和专有硬件，从而不受地域限制地推动生产活动。